Attenzione Attenzione
Dal momento in cui lasciamo che il social network ci distragga da quasi tutte le altre opportunità educative, ne dovremmo almeno imparare un po’ di più al riguardo…
E’ tutta una questione di “intelligenza artificiale (AI)“, dicono dai piano alti di Facebook…
La tecnologia è già diffusa, secondo un post di Facebook sul blog, ma “rimane misteriosa” per la maggior parte delle persone, anche nel modo in cui usano i sistemi di AI ogni giorno.
Il post è di Yann LeCun, capo della ricerca AI di Facebook e di Joaquin Quiñonero Candela, capo della divisione di ricerca d’apprendimento.
Non preoccupatevi della lettura del blocco “estremamente lungo” del post, come in tutti gli altri casi anche in questo ci sono i video per renderci la spiegazione più semplice, per l’esattezza addirittura sei!
Le brevi clip, chiamate per la comunità dai rappresentanti di Facebook AI 101, guideranno lo spettatore lungo alcuni passaggi fondamentali di una semplice spiegazione del sistema di intelligenza artificiale: dalla Macchina per imparare alle reti neurali.
Il tutto per rendere le basi del concetto più veloci da capire, o almeno questo è quello che pensa Facebook…
Sei video potrebbero essere troppi per alcune persone, ma dopo tutto le macchine intelligenti saranno ciò su cui si conterà per imparare in futuro!
Eccoli qui, per adesso solo in lingua inglese, ma abbastanza intuibili:
Introduzione a AI
L’AI è ovunque. Le Macchine per iniziare ad imparare assimilano dati, ma bisogna regolarle rapidamente di volta in volta.
Come imparano le Macchine
Gli algoritmi sono semplici, ed i processi ripetibili.
Discesa del gradiente
Ogni Macchina per apprendere ha il suo normale processo di tentativi ed errori, per trovare il giusto livello di manipolazione. Tutto questo si chiama “discesa del gradiente”.
Apprendimento profondo
Le Macchine imparano attraverso diversi livelli di apprendimento, il numero di livelli determina la profondità del sistema.
Propagazione di apprendimento
Il modo migliore per trovare il gradiente per l’errore in uscita è quello di andare a ritroso.
La rete “convoluzionale” e la correzione dell’errore nelle reti neurali
La rete convoluzionale è il modo in cui i nodi della rete neurale si collegano. Focalizzando l’attenzione sulle parti più piccole, le macchine sono in grado di riconoscere le informazioni apprese in contesti diversi.
