Questa discussione ha avuto 9 risposte

[Robò Numero 5]

Google si è affidata all'intelligenza artificiale per progettare i suoi nuovi chip per l'intelligenza artificiale. I risultati sono strabilianti.
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[bloodysneaker]

Arriveremo ad un punto che le IA saranno cosi avanzate da "pensare" cose talmente evolute che non riusciremo a comprendere. E poi skynet.

[CyberGigi]

Arriveremo ad un punto che le IA saranno cosi avanzate da "pensare" cose talmente evolute che non riusciremo a comprendere. E poi skynet.

Sarah Connor aiutaci tu!

[Ghost dog]

Arriveremo ad un punto che le IA saranno cosi avanzate da "pensare" cose talmente evolute che non riusciremo a comprendere. E poi skynet.

Infatti uno dei grandi problemi di etica che pone questa tecnologia è che l'uomo non capisce come funziona , nel senso se io scrivo un programma capisco il costrutto e la logica , ma l'intelligenza artificiale crea i suoi costrutti autonomamente e l'uomo non sa come si sono sviluppati.

[Ghost dog]

Arriveremo ad un punto che le IA saranno cosi avanzate da "pensare" cose talmente evolute che non riusciremo a comprendere. E poi skynet.

forse ti ho messo un pollice verso per errore , scusa.

[Michele Sella1162021]

Infatti uno dei grandi problemi di etica che pone questa tecnologia è che l'uomo non capisce come funziona , nel senso se io scrivo un programma capisco il costrutto e la logica , ma l'intelligenza artificiale crea i suoi costrutti autonomamente e l'uomo non sa come si sono sviluppati.

La moltiplicazione fra matrici non mi pare una materia così oscura...semplicemente sono talmente tante che l'ia allenata restituisce risultati in pochissimo tempo e per noi è impossibile verificarle tutte. Non c'è niente di sconosciuto e sono sempre più convinto che chiamarla IA è un pò una minchiata...semplicemente i PC sono gli schiavi del nuovo millennio: fanno il lavoro al posto nostro!

[Ghost dog]

La moltiplicazione fra matrici non mi pare una materia così oscura...semplicemente sono talmente tante che l'ia allenata restituisce risultati in pochissimo tempo e per noi è impossibile verificarle tutte. Non c'è niente di sconosciuto e sono sempre più convinto che chiamarla IA è un pò una minchiata...semplicemente i PC sono gli schiavi del nuovo millennio: fanno il lavoro al posto nostro!

non è una questione di matrici ma l'andamento è più simile a un frattale .

[Michele Sella1162021]

non è una questione di matrici ma l'andamento è più simile a un frattale .

E' un frattale rovesciato (molti input 1 output) solo se la risposta che devi avere è una (un numero, un booleano). Indipendentemente dal numero di layer e di output che ci sono comunque sono sempre e solo moltiplicazioni pesate ed una funzione di attivazione. Poi che il training sia fatto a priori tramite dataset o in "real time" ad esempio con algoritmi genetici sempre quello è il risultato.
Secondo me le reti neurali ora hanno successo solo perchè abbiamo a disposizione hardware che ne permette l'utilizzo, a differenza di 30 anni fa quando i tempi di training sarebbero stati eterni. Servirà qualcosa in più per raggiungere una vera AI in grado di ragionare per conto suo.

[Ghost dog]

E' un frattale rovesciato (molti input 1 output) solo se la risposta che devi avere è una (un numero, un booleano). Indipendentemente dal numero di layer e di output che ci sono comunque sono sempre e solo moltiplicazioni pesate ed una funzione di attivazione. Poi che il training sia fatto a priori tramite dataset o in "real time" ad esempio con algoritmi genetici sempre quello è il risultato.
Secondo me le reti neurali ora hanno successo solo perchè abbiamo a disposizione hardware che ne permette l'utilizzo, a differenza di 30 anni fa quando i tempi di training sarebbero stati eterni. Servirà qualcosa in più per raggiungere una vera AI in grado di ragionare per conto suo.

Ciao , interessante questa conversazione . non è che stiamo confondendo il deep learning con la IA ? Quello che esponi sono le reti neurali e deep learning . Il problema dell'IA è che non apprende concetti sulla base di una programmazione predefinita. o meglio data una programmazione di base essa espande la sua "comprensione " in base a innumerevoli tentativi . In questo modo costruisce costruisce algoritmi di per se , che possono non avere attinenza con la programmazione di base . Le macchina a disposizione dei comuni mortali non sono in grado di elaborare questo trend infatti la rivoluzione si avrà con i computer quantici. Tu continui a parlare di costrutti della programmazione "classica" e se ho capito bene neanche funzionale o a eventi. Ma esse sono comunque legate a un costrutto di base : serie di operazioni che ricalcano un dato comportamento imposto dal programmatore . Ma questo non è più vero se prendi ad esempio il concetto di Qbit : https://it.wikipedia...Primo_postulato ora poiché il computer quantico non lavora più sugli stati on/off ma con condizioni dettate dalla meccanica quantistica , se noi scrivessimo un algoritmo che ne so di calcolo L'iA partirebbe da questo e ne produrrebbe uno da se usando i Qbit come meglio ritiene : poiché gli stati dei Qbit non sono prevedibili lo stesso programmatore umano che ha inserito il programma base non può comprendere il programma prodotto dalla IA . Questo perché le possibili combinazioni sarebbero miliardi .

[Michele Sella1162021]

Ciao , interessante questa conversazione . non è che stiamo confondendo il deep learning con la IA ? Quello che esponi sono le reti neurali e deep learning .

Attualmente l'intelligenza artificiale per come la intendiamo noi ancora non esiste. Infatti il titolo dell'articolo dovrebbe essere: "Google si è affidata al deep learning per progettare i suoi nuovi chip: ci ha messo sei ore". Non possiamo comunque farne una colpa al giornalista però perchè è così per tutti. Al giorno d'oggi qualsiasi cosa di cui non si capisce il comportamento allora diventa una black box con un pezzo di nastro carta sopra con scritto AI. Sono sicuro che in futuro riusciremo a costruire qualcosa di molto simile al senziente, ma non penso proprio arriveremo a vederlo a meno che non ci sia uno step importante nella tecnologia e nelle conoscenze scientifiche.

Quello che si fa adesso in questo caso è ridurre le infinite possibiltà di layout dei chip tramite deep learning e altri algoritmi. In questo modo si possono arrivare a provare migliaia di combinazioni senza supervisione umana, lasciano questi ultimi a scegliere solo fra qualcuna di queste. Un esempio che mi viene in mente lo da un video di Sebastian Lague () in cui visualizza un algoritmo che riduce il numero di possibilità da calcolare per trovare il percorso più breve tra dei punti (travelling salesman). Se dovessimo ascoltare chi non è molto ferrato in materia dovremmo chiamare AI pure questo perchè, alla fine dei conti, scarta delle soluzioni di sua spontanea volontà senza che il programmatore abbia descritto per filo e per segno cosa fare.

Detto ciò spero proprio un giorno di poter vedere questa rivoluzione. Sarà come passare dall'età della pietra alla rivoluzione industriale in un periodo brevissimo.