Quando costruiamo un mazzo Sealed, riceviamo sei buste casuali: non sappiamo cosa conterranno, ma dobbiamo fare del nostro meglio con quello che abbiamo.
👉 Per chi non lo conosce, il formato Sealed di Magic consiste nell’aprire sei bustine e costruire un mazzo da 40 carte usando solo le carte trovate. È una modalità perfetta per testare la propria capacità di adattarsi e trovare sinergie in un contesto casuale e limitato. (Qui una guida ufficiale)
Allo stesso modo, quando inizializziamo una rete neurale, partiamo con pesi casuali. Non sono ancora ottimizzati, ma rappresentano il nostro “pool di partenza”.
Iniziamo a selezionare carte, cercando pattern e sinergie, un po’ come la rete neurale esegue un forward pass per combinare input e pesi e fare una previsione. In pratica, ogni input (per esempio un’immagine, una parola o un numero) viene “moltiplicato” per un peso associato e trasformato da una funzione matematica (detta funzione di attivazione). L’obiettivo è combinare queste informazioni in modo da ottenere un risultato sempre più preciso man mano che i dati attraversano i vari strati della rete.
Mettiamo alla prova il mazzo giocando. Vediamo come si comporta. Allo stesso modo, dopo il forward pass, la rete calcola quanto ha “sbagliato”: la loss function confronta la previsione della rete con la risposta corretta (il cosiddetto ground truth). Il risultato è un numero che indica quanto la rete è andata fuori strada: più è alto, peggio ha performato. Esistono tanti tipi di loss (come l’MSE per problemi di regressione, o la cross-entropy per la classificazione), ognuna adatta a un certo tipo di compito.
Dopo alcune partite, aggiustiamo il mazzo. Cambiamo qualche carta, magari ribilanciamo i colori. Nelle reti neurali, questo processo si chiama backpropagation: la rete aggiusta i pesi per migliorare le sue performance. Questo aggiustamento avviene grazie al gradiente discendente: la rete calcola la derivata della loss rispetto a ciascun peso (quanto quel peso ha contribuito all’errore) e lo aggiorna nella direzione opposta, cioè verso una configurazione che riduca l’errore. Questo processo si ripete molte volte durante l’allenamento, migliorando progressivamente la capacità della rete di “giocare bene” con i dati.
🎮 Fun fact: anche se l’idea di reti neurali esiste da decenni, l’algoritmo di backpropagation è stato formalizzato solo nel 1986! Ma ci è voluto molto più tempo prima che potesse davvero “funzionare” bene, perché serviva molta più potenza di calcolo.
E indovina chi ha spinto per costruire computer sempre più potenti? Noi nerd, ovviamente!
I videogiochi — e la nostra fame di grafica più fluida e realistica — hanno guidato lo sviluppo delle GPU. Oggi, proprio queste schede grafiche (pensate per il gaming) sono il motore silenzioso dell’intelligenza artificiale moderna: allenano reti neurali in pochi minuti, ciò che una volta avrebbe richiesto mesi.
Negli anni ‘30, Ronald A. Fisher introdusse un’idea rivoluzionaria in statistica: la randomizzazione nei disegni sperimentali. Con l’ANOVA (Analisi della Varianza), rese possibile distinguere gli effetti reali (per esempio, l’impatto di un fertilizzante su un campo) dalla variabilità naturale del terreno.
L’idea chiave dell’ANOVA è che ogni osservazione può essere vista come la somma di diversi fattori: uno sistematico (legato al trattamento, per esempio il tipo di fertilizzante) e uno casuale (le differenze naturali tra appezzamenti di terreno).
Fisher introdusse la randomizzazione per evitare che il secondo fattore confondesse il primo, ponendo così le basi della statistica sperimentale moderna — e, indirettamente, anche di molte tecniche usate oggi nel machine learning.
Quando inizializziamo i pesi di una rete neurale in modo casuale, stiamo facendo qualcosa di simile. Usiamo la randomicità per:
Nel Sealed, il terreno di gioco è casuale (le buste contengono carte distribuite a caso), ma proprio per questo possiamo capire quali strategie funzionano davvero.
Allo stesso modo, l’inizializzazione casuale dei pesi permette alla rete di trovare pattern reali nei dati, senza farsi ingannare da correlazioni spurie.
✨ Che tu sia un’appassionata di intelligenza artificiale o un planeswalker incallito, spero che questo parallelismo ti abbia fatto vedere le reti neurali e il Sealed sotto una luce diversa.
E magari ti abbia incuriosito su uno dei due mondi, se non li conoscevi entrambi. 🧙♂️🤖
Nel dubbio, ti consiglio di provare a costruire un mazzo… o un modello!
(Entrambi richiedono pazienza, intuito e tanta voglia di imparare.)
PS: Questa settimana esce la nuova espansione di Magic — un cross-over con Final Fantasy. Se non hai mai provato il Sealed, il pre-release potrebbe essere il momento perfetto per costruire il tuo primo mazzo! Qui link per scoprire l'espansione! Ci vediamo in ludoteca dal 6 al 8 giugno 2025 🤓!
PPS: Se ti piacciono questi paralleli tra Magic e programmazione, dai un'occhiata anche al mio articolo precedente dove paragono lo stack di Magic con la ricorsione in Python!
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