Rete neurale di robot commerciali. Deep learning e reti neurali artificiali. Così i robot sfidano l’uomo


Philip K.

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Dick Capire il cervello umano resta rete neurale di robot commerciali delle più grandi sfide del 21esimo secolo. Sfruttando le conoscenze che i ricercatori acquisiranno sul funzionamento di cellule e neuroni, entro il potrebbe vedere la luce un simulatore potentissimo, capace di replicare il nostro sistema nervoso centrale.

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Deep learning e reti neurali artificiali. Reti con molte unità possono apprendere pattern complessi ma non sono facili da gestire perché richiedono computer più potenti e tecniche di addestramento più sofisticate.

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Quando guardiamo delle nuvole ci viene spontaneo associare ad esse delle categorie reali. Gli scacchi sono da sempre collegati ad abilità cognitive di alto livello.

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Un buon giocatore deve possedere memoria, strategia, intuito. Le macchine avrebbero presto preso il sopravvento e soppiantato gli esseri umani nella maggior parte delle attività. Dove siamo arrivati dopo quasi venti anni? Oggi la stessa potenza di calcolo è disponibile in un normalissimo computer desktop.

Per sconfiggere giocatori di buon livello non serve più un supercomputer, basta un software scacchistico installato su un qualsiasi smartphone.

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Questa sfida fu quindi principalmente una sfida tra due diversi modi di ragionare, quello umano fatto di intuito, memorie sfumate e strategie acquisite con una lunga esperienza, e quello del calcolatore fatto di algoritmi ripetuti in modo ciclico.

Molto importante anche il fattore emotivo.

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Il primo dei sei incontri fu vinto con facilità da Kasparov. Questa volta siamo di fronte ad uno scenario diverso.

Go è un gioco di strategia nato in Cina circa anni fa. Un proverbio dice che nessuna partita di Go è mai stata giocata due volte.

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Questo gioco sembra impossibile da schematizzare, sembra impossibile creare una procedura che costituisca la base di funzionamento per un supercomputer. Come ha fatto quindi AlphaGo a battere il campione del mondo Lee Sedol?

Una seconda rete neurale è stata addestrata a riconoscere quale mossa tra quelle disponibili si rivelerà più vantaggiosa nel corto periodo.

Grandi quantità di dati vengono ora date in pasto ad algoritmi in grado di creare classificazioni iper dettagliate. Oggi la più promettente avanguardia del machine learning, il deep learning si basa su algoritmi che emulano la struttura neuronale del cervello umano creando reti neurali neural network.

Utilizzando un database di partite giocate da maestri, consistente in 30 milioni di mosse, AlphaGo ha potuto attingere ad una fonte di informazioni enorme. Inoltre il computer ha potuto giocare contro copie di se stesso e migliorare le proprie abilità in modo esponenziale. Le macchine al contrario di noi possono imparare in modo estremamente veloce, di fatto AlphaGo in pochi mesi ha superato in abilità il campione del mondo.

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Cosa aspettarci non è rete neurale di robot commerciali prevedibile. Il film di Stanley Kubrick del e il suo omicida computer HAL incapsulano le paure di molte persone su come l'IA possa rappresentare una minaccia per la vita umana Il suo avvertimento è venuto in risposta a una domanda su un rinnovamento della tecnologia che usa per comunicare, che coinvolge una forma base di intelligenza artificiale.

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Quando venne diagnosticata la malattia, i medici gli dissero che sarebbe vissuto solo per altri due anni. Per comunicare, Hawking utilizzava un nuovo sistema sviluppato dalla Intel, e messo a punto con la Swiftkey, una società inglese che produce macchine intelligenti.

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Ma altri sono meno pessimisti. Il software di Cleverbot apprende dalle sue conversazioni passate e ha ottenuto punteggi elevati nel test di Turing, ingannando un'alta percentuale di persone a credere che stiano parlando con un umano.

Cleverbot è un software.

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