Deep Learning
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- Опубліковано 29 сер 2024
- GiovedìScienza - 31esima Edizione
"Deep Learning - Dalle reti neurali artificiali alla "vera" intelligenza artificiale"
Con Riccardo Zecchina, DISAT - Dipartimento di Scienza Applicata e Tecnologia, Politecnico di Torino.
Modera Piero Bianucci, scrittore e giornalista scientifico.
GiovedìScienza 9 marzo 2017
Dalle reti neurali artificiali all’intelligenza artificiale, una nuova avventura sta rendendo le macchine capaci di prestazioni sempre più simili a quelle umane nel campo dell’apprendimento automatico, ovvero l’estrazione di informazioni anche molto complesse a partire da dati non organizzati.
Esempi rappresentativi in cui le macchine raggiungono prestazioni “umane” sono il riconoscimento di immagini e del parlato, l’apprendimento di strategie in giochi anche molto complessi e l’analisi dati nella medicina di precisione.
Nonostante gli enormi progressi nelle applicazioni, siamo ancora lontani dal modo di apprendere degli umani e degli animali ma poco per volta le macchine stanno "imparando a imparare": i sistemi cognitivi artificiali andranno oltre quelli neurali basati su “deep learning”, verso la "human-like intelligence".
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#GiovedìScienza #GS31 - Наука та технологія
alla legittima domanda , da parte dello spettatore , su come potesse la macchina , interiorizzare il senso umano di rischio del proprio denaro e anche dell'orgoglio, potrei azzardare una risposta : nel meccanismo di "apprendimento supervisionato" il 100% dei dati completi che formeranno i " dati di addestramento " vengono inizialmente divisi in due blocchi , uno circa 80% verrà utilizzato per l'addestramento e la modifica successiva dei pesi e bias dei neuroni , fino ad ottenere risultati soddisfacenti di risposte corrette del modello voluto , poi il rimanente 20% dei dati non utilizzati ed " opportunamente nascosti anche al programmatore " verranno usati come " dati di validazione " dell'apprendimento della rete dopo l'addestramento.
è ovvio che l'umano tramite i dati di addestramento da lui forniti alla rete e in modo migliore se vissuti come esperienza in prima persona , contengono all'interno le strategie computazionali ed emotive del soggetto che addestra la rete , per cui dipende esclusivamente da chi addestra e come addestra la rete , in quanto le reti neurali sono probabilistiche e non deterministiche quindi assumere qualsiasi combinazione di stati possibili
molto interessante grazie
Molto interessante e ben spiegato
Che succede al minuto 26 con i quadri ?
ha messo una foto nel softwere che riproduce stili dei pittori utilizzando deep learning
Davvero molto coinvolgente
Interessante e ben presentato
molto innovativo grazie
Non è proprio così ... le GPU sono state create perchè andavano create ... poi gli scienziati sono arrivati a capire anche loro come usarle mentre i gamer e le software house dei titoli AAA pensavano a fare altri titoli da vendere ... e a giocarli
chi ci dice che l'esempio del pong è vero ?
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