Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 62

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Le distribuzioni binomiali e di Poisson

Le distribuzioni binomiali e di Poisson

Il video di Serrano si concentra sulle distribuzioni binomiali e di Poisson. Inizia presentando uno scenario problematico: immagina di gestire un negozio e osservare il numero di persone che entrano nel tempo. Si noti che, in media, tre persone entrano nel negozio ogni ora, anche se il numero effettivo oscilla. Serrano sottolinea che l'occorrenza dei clienti in entrata sembra essere casuale, senza schemi specifici durante la giornata.

La domanda principale affrontata nel video è la seguente: date queste informazioni, qual è la probabilità che cinque persone entrino nel negozio nell'ora successiva? Serrano rivela che la risposta è 0,1008, ma prosegue spiegando come questa probabilità viene calcolata utilizzando la distribuzione di Poisson.

Prima di approfondire la distribuzione di Poisson, Serrano introduce una distribuzione di probabilità più semplice nota come distribuzione binomiale. Per illustrare questo concetto, usa l'analogia di lanciare più volte una moneta distorta. Supponendo che la moneta abbia una probabilità del 30% di ottenere testa e una probabilità del 70% di ottenere croce, Serrano conduce esperimenti in cui la moneta viene lanciata 10 volte. Dimostra che il numero medio di testa ottenuto converge al valore atteso, che è il prodotto della probabilità di testa per il numero di lanci (0,3 * 10 = 3).

Successivamente, Serrano esplora la probabilità di ottenere diversi numeri di testa quando si lancia la moneta 10 volte. Spiega che ci sono 11 possibili esiti: zero teste, una testa, due teste e così via, fino a dieci teste. Serrano calcola quindi le probabilità per ogni risultato, sottolineando che la probabilità più alta si verifica quando si ottengono tre teste. Costruisce un istogramma che rappresenta la distribuzione binomiale, con il numero di teste sull'asse orizzontale e le probabilità corrispondenti sull'asse verticale.

Per calcolare queste probabilità, Serrano scompone il processo. Ad esempio, per determinare la probabilità di zero testa, osserva che ogni lancio deve risultare in croce, che ha una probabilità di 0,7. Poiché i lanci sono eventi indipendenti, moltiplica questa probabilità per se stessa dieci volte, ottenendo una probabilità di 0,02825.

Serrano procede a spiegare il calcolo per la probabilità di una testa. Per prima cosa considera lo scenario in cui solo il primo lancio esce testa (probabilità 0,3) mentre i lanci rimanenti risultano croce (probabilità 0,7 ciascuno). Ciò produce una probabilità di 0,321. Tuttavia, questa è solo una possibilità, quindi Serrano identifica dieci modi in cui un lancio può risultare in testa mentre il resto in croce. Osserva che questi eventi si escludono a vicenda e, pertanto, le loro probabilità vengono aggiunte. Di conseguenza, la probabilità che si verifichi una testa è 10 * 0,3 * 0,7^9 = 0,12106.

Serrano continua questo processo per due teste, calcolando la probabilità che i primi due lanci risultino in testa (0,3^2 * 0,7^8 = 0,00519). Quindi determina che ci sono 45 modi per ottenere due teste tra dieci lanci (10 scelgono 2). Moltiplicandolo per la probabilità di due teste per ogni scenario, ottiene la probabilità complessiva di due teste, che è 45 * 0,3^2 * 0,7^8 = 0,12106.

Utilizzando calcoli simili per diversi numeri di testa, Serrano fornisce le probabilità per ogni risultato. Tracciate su un istogramma, queste probabilità formano la distribuzione binomiale. Spiega che quando il numero di lanci si avvicina all'infinito, la distribuzione binomiale tende a una distribuzione normale a causa del teorema del limite centrale. Tuttavia, osserva che questo argomento sarà esplorato in un video futuro.

Passando alla distribuzione di Poisson, Serrano introduce il concetto di distribuzione di Poisson come alternativa alla distribuzione binomiale per situazioni in cui il numero di eventi che si verificano in un intervallo di tempo o di spazio fisso è raro e casuale. Spiega che la distribuzione di Poisson è particolarmente utile quando il tasso medio di occorrenze è noto, ma il numero esatto di occorrenze è incerto.

Per illustrare l'applicazione della distribuzione di Poisson, Serrano rivisita l'esempio delle persone che entrano in un negozio. Sottolinea che, in media, tre persone entrano nel negozio all'ora. Tuttavia, il numero effettivo di persone che entrano in un'ora specifica può variare notevolmente.

Serrano pone quindi la domanda: qual è la probabilità che nell'ora successiva entrino nel negozio esattamente cinque persone, data una tariffa media di tre persone all'ora? Per calcolare questa probabilità utilizzando la distribuzione di Poisson, utilizza la formula:

P(X = k) = (e^(-λ) * λ^k) / k!

Dove P(X = k) rappresenta la probabilità di esattamente k occorrenze, e è la base del logaritmo naturale, λ è il tasso medio di occorrenze e k è il numero desiderato di occorrenze.

Applicando la formula, Serrano inserisce i valori di λ = 3 (tasso medio di tre persone all'ora) e k = 5 (numero desiderato di occorrenze). Spiega che e^(-3) rappresenta la probabilità di avere zero occorrenze (e^(-3) ≈ 0,0498). Moltiplicando questo per λ^k e dividendo per k! (fattoriale di 5), arriva alla probabilità di 0,1008 per esattamente cinque persone che entrano nel negozio nell'ora successiva.

Serrano sottolinea che la distribuzione di Poisson fornisce un'approssimazione più accurata quando il tasso medio di occorrenze è relativamente alto e il numero desiderato di occorrenze è relativamente raro. Man mano che il tasso medio aumenta o il numero desiderato diventa più comune, la distribuzione di Poisson diventa meno precisa e distribuzioni alternative possono essere più adatte.

In sintesi, il video di Serrano esplora i concetti di distribuzione binomiale e di Poisson. Per prima cosa introduce la distribuzione binomiale attraverso l'analogia di lanciare più volte una moneta sbilanciata. Calcola le probabilità di ottenere diversi numeri di teste e costruisce un istogramma che rappresenta la distribuzione binomiale.

Passando alla distribuzione di Poisson, Serrano spiega la sua applicazione in scenari con eventi rari e casuali, come persone che entrano in un negozio. Usando la formula della distribuzione di Poisson, calcola la probabilità di un numero specifico di occorrenze dato il tasso medio. Nell'esempio, determina la probabilità che esattamente cinque persone entrino nel negozio in un'ora con una tariffa media di tre persone all'ora.

Spiegando queste distribuzioni di probabilità e i relativi calcoli, Serrano fornisce agli spettatori una comprensione più profonda dei principi alla base dei fenomeni casuali e delle probabilità associate.

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Modelli di miscele gaussiane

Modelli di miscele gaussiane

Ciao, sono Luis Serrano e in questo video parlerò dei Gaussian Mixture Models (GMM) e delle loro applicazioni nel clustering. I GMM sono modelli potenti e ampiamente utilizzati per il clustering dei dati.

Il clustering è un'attività comune con varie applicazioni, come la classificazione audio, in cui i GMM possono essere utilizzati per distinguere suoni diversi, come gli strumenti in una canzone o per separare la voce dal rumore di fondo quando si interagisce con gli assistenti vocali. I GMM sono utili anche nella classificazione dei documenti, consentendo la separazione dei documenti per argomento, come sport, scienza e politica. Un'altra applicazione è la segmentazione delle immagini, in cui i GMM possono aiutare a separare pedoni, segnali stradali e altre auto nelle immagini viste dalle auto a guida autonoma.

Nel clustering, miriamo a raggruppare i punti dati che sembrano essere raggruppati insieme. Gli algoritmi di clustering tradizionali assegnano ogni punto a un singolo cluster. Tuttavia, i GMM introducono il concetto di soft clustering, in cui i punti possono appartenere a più cluster contemporaneamente. Ciò si ottiene assegnando probabilità in punti o percentuali di appartenenza a ciascun cluster.

L'algoritmo GMM è costituito da due fasi principali. Il primo passaggio prevede la colorazione dei punti in base alla loro associazione con le distribuzioni gaussiane. Ad ogni punto viene assegnato un colore in base alla sua vicinanza alle diverse gaussiane. Questo passaggio determina le assegnazioni dei soft cluster.

Il secondo passo è la stima dei parametri gaussiani dati i punti. L'algoritmo trova la media, la varianza e la covarianza di ciascuna gaussiana che meglio si adatta ai punti ad essa assegnati. Questo passaggio comporta il calcolo del centro di massa, varianze e covarianze, che forniscono informazioni sulla forma e l'orientamento della distribuzione dei dati.

L'algoritmo GMM esegue l'iterazione tra questi due passaggi, aggiornando i parametri gaussiani e le assegnazioni di cluster flessibili fino al raggiungimento della convergenza. Le gaussiane iniziali possono essere scelte casualmente e l'algoritmo continua fino a quando non ci sono piccoli cambiamenti nelle assegnazioni o nei parametri.

Utilizzando GMM, possiamo raggruppare in modo efficace set di dati complessi che contengono cluster che si intersecano o in cui i punti appartengono a più cluster. I GMM offrono un approccio flessibile e probabilistico al clustering, rendendoli uno strumento prezioso in vari campi.

Per una spiegazione più dettagliata ed esempi di GMM, puoi guardare il mio video sul mio canale, dove approfondisco la matematica e l'implementazione dell'algoritmo. Il link al video lo trovate nella sezione commenti.

L'algoritmo continua a iterare tra i passaggi uno e due finché non raggiunge un punto di convergenza in cui le modifiche diventano trascurabili. In ogni iterazione, i colori dei punti vengono aggiornati in base al set corrente di distribuzioni gaussiane e vengono create nuove gaussiane in base ai punti colorati.

Man mano che l'algoritmo procede, le distribuzioni gaussiane si adattano gradualmente ai dati, catturando i cluster sottostanti. Le gaussiane rappresentano la distribuzione di probabilità dei punti dati appartenenti a un particolare cluster. L'algoritmo cerca di massimizzare la verosimiglianza dei dati osservati dato il modello di miscela gaussiana.

Il risultato finale dell'algoritmo del modello di miscela gaussiana è un insieme di gaussiane che rappresentano i cluster nei dati. Ogni gaussiana è associata a un cluster specifico e fornisce informazioni sulla sua media, varianza e covarianza. Analizzando i parametri delle gaussiane, possiamo ottenere informazioni sulla struttura e le caratteristiche dei cluster presenti nei dati.

L'algoritmo del modello di miscela gaussiana è un potente strumento per il soft clustering, in cui i punti dati possono appartenere a più cluster contemporaneamente. Può gestire set di dati complessi con cluster sovrapposti o modelli non linearmente separabili. Ciò lo rende applicabile in vari domini, come la segmentazione delle immagini, la classificazione dei documenti e la classificazione audio.

L'algoritmo del modello di miscela gaussiana è un processo iterativo che alterna la colorazione dei punti in base alle gaussiane correnti e l'aggiornamento delle gaussiane in base ai punti colorati. Converge a una soluzione in cui le gaussiane rappresentano accuratamente i cluster sottostanti nei dati, consentendo un'analisi e un clustering efficaci.

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Clustering: K-medie e gerarchico

Clustering: K-medie e gerarchico

Ciao, sono Luis Serrano. In questo video impareremo due importanti algoritmi di clustering: k-mean clustering e clustering gerarchico. Il clustering è una tecnica di apprendimento non supervisionato che prevede il raggruppamento dei dati in base alla somiglianza. Applicheremo questi algoritmi a un'applicazione di marketing, in particolare la segmentazione dei clienti.

Il nostro obiettivo è dividere la base clienti in tre gruppi distinti. Disponiamo di dati sull'età dei clienti e sul loro coinvolgimento con una determinata pagina. Tracciando questi dati, possiamo identificare visivamente tre cluster o gruppi. Il primo gruppo è composto da persone sui 20 anni con basso coinvolgimento (2-4 giorni a settimana). Il secondo gruppo comprende individui tra i 30 e i 40 anni con un elevato coinvolgimento. Il terzo gruppo comprende persone sulla cinquantina con un coinvolgimento molto basso.

Ora, approfondiamo l'algoritmo di clustering k-means. Immagina di essere i proprietari di una pizzeria che cercano di determinare le posizioni migliori per tre pizzerie in una città. Vogliamo servire la nostra clientela in modo efficiente. Iniziamo selezionando a caso tre posizioni e posizionando una pizzeria in ogni punto. Assegniamo i clienti alla pizzeria più vicina in base alla loro posizione.

Successivamente, spostiamo ogni pizzeria al centro delle case che serve. Questo passaggio garantisce che la posizione sia ottimale per servire i clienti circostanti. Ripetiamo il processo di assegnazione dei clienti alla pizzeria più vicina e di spostamento delle sale nei centri finché l'algoritmo non converge e i cluster si stabilizzano.

Determinare il numero di cluster può essere difficile. Per risolvere questo problema, possiamo utilizzare il metodo del gomito. Calcoliamo il diametro di ogni raggruppamento, che rappresenta la distanza maggiore tra due punti dello stesso colore. Tracciando il numero di cluster rispetto al diametro, possiamo identificare un punto di "gomito" in cui il miglioramento diventa meno significativo. Questo punto a gomito indica il numero ottimale di cluster, che, in questo caso, è tre.

Passiamo ora al clustering gerarchico. Ancora una volta, miriamo a trovare i cluster nel set di dati. Iniziamo considerando i due punti più vicini e raggruppandoli insieme. Quindi, uniamo in modo iterativo le successive coppie più vicine finché non decidiamo di fermarci in base a una soglia di distanza. Questo metodo si traduce in un dendrogramma, una struttura ad albero che rappresenta i cluster.

La determinazione della soglia di distanza o del numero di cluster può essere soggettiva. Tuttavia, un approccio alternativo è il metodo "aggiungi e rilascia". Tracciamo le distanze tra coppie di punti in un dendrogramma ed esaminiamo l'altezza delle linee curve. Analizzando le altezze, possiamo prendere una decisione istruita sulla soglia di distanza o sul numero di cluster.

Il clustering K-means e il clustering gerarchico sono algoritmi preziosi per raggruppare i dati in base alla somiglianza. Il clustering K-significa comporta lo spostamento iterativo dei centroidi per ottimizzare le assegnazioni dei cluster, mentre il clustering gerarchico crea un dendrogramma per rappresentare i cluster. Il metodo del gomito e il metodo di aggiunta e rilascio possono essere utilizzati per determinare il numero ottimale di cluster o la soglia di distanza.

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Analisi delle componenti principali (PCA)

Analisi delle componenti principali (PCA)

In questo video, impareremo l'analisi dei componenti principali (PCA), che è una tecnica di riduzione della dimensionalità. PCA viene utilizzato per ridurre il numero di colonne in un set di dati di grandi dimensioni conservando quante più informazioni possibili. Proiettando i dati su uno spazio dimensionale inferiore, possiamo semplificare il set di dati. Tratteremo diversi passaggi in questo video: proiezioni di modalità, matrice di varianza-covarianza, autovalori e autovettori e, infine, PCA.

Per comprendere il concetto, consideriamo il problema di fotografare un gruppo di amici. Dobbiamo determinare l'angolazione migliore per catturare l'immagine. Allo stesso modo, nella riduzione della dimensionalità, vogliamo catturare l'essenza dei dati riducendo il numero di dimensioni. Possiamo raggiungere questo obiettivo proiettando i dati su una linea ideale che massimizza la diffusione dei punti. Confronteremo diverse proiezioni e determineremo quale fornisce una migliore separazione tra i punti.

La riduzione della dimensionalità è fondamentale negli scenari in cui disponiamo di un set di dati di grandi dimensioni con numerose colonne difficili da elaborare. Ad esempio, in un set di dati sugli alloggi, potremmo avere più caratteristiche come dimensioni, numero di stanze, bagni, vicinanza alle scuole e tasso di criminalità. Riducendo le dimensioni, possiamo combinare le caratteristiche correlate in un'unica caratteristica, ad esempio combinando dimensioni, numero di stanze e bagni in una caratteristica di dimensione. Ciò semplifica il set di dati e acquisisce le informazioni essenziali.

Concentriamoci su un esempio in cui passiamo da due colonne (numero di stanze e dimensioni) a una colonna. Vogliamo catturare la variazione dei dati in una singola caratteristica. Proiettando i dati su una linea che rappresenta al meglio la diffusione dei punti, possiamo semplificare il set di dati da due dimensioni a una dimensione. Questo processo può essere esteso per ridurre le dimensioni da cinque a due, catturando le informazioni essenziali in uno spazio più piccolo.

Per comprendere concetti chiave come media e varianza, consideriamo il bilanciamento dei pesi. La media è il punto in cui i pesi si bilanciano e la varianza misura la diffusione dei pesi dalla media. In un set di dati bidimensionale, calcoliamo le varianze nelle direzioni x e y per misurare la diffusione dei dati. Tuttavia, le varianze da sole potrebbero non catturare le differenze tra i set di dati. Introduciamo la covarianza, che misura lo spread e la correlazione tra due variabili. Calcolando la covarianza, possiamo distinguere tra set di dati con varianze simili.

Ora, applichiamo questi concetti alla PCA. Iniziamo centrando il set di dati all'origine, creando una matrice di covarianza dalle varianze e covarianze del set di dati. Questa matrice, comunemente indicata come Sigma, cattura lo spread e le correlazioni tra le variabili. I passaggi successivi coinvolgono autovalori e autovettori, che forniscono approfondimenti sui componenti principali dei dati. Infine, applichiamo la PCA per proiettare i dati sui componenti principali, riducendo le dimensioni e semplificando il dataset.

La PCA è una tecnica potente per la riduzione della dimensionalità. Aiuta a catturare le informazioni essenziali in un set di dati riducendo il numero di dimensioni. Proiettando i dati su una linea o uno spazio ideale, possiamo semplificare set di dati complessi e renderli più gestibili.

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In che modo Netflix consiglia i film? Fattorizzazione di matrici

In che modo Netflix consiglia i film? Fattorizzazione di matrici

I sistemi di raccomandazione sono applicazioni molto affascinanti dell'apprendimento automatico ampiamente utilizzate da piattaforme come YouTube e Netflix. Questi sistemi analizzano i dati degli utenti e utilizzano vari algoritmi per suggerire film e video in linea con le preferenze degli utenti. Un metodo popolare utilizzato in questi sistemi è chiamato fattorizzazione della matrice.

Per capire come funziona la fattorizzazione della matrice, consideriamo uno scenario ipotetico nell'universo di Netflix. Abbiamo quattro utenti: Anna, Betty, Carlos e Dana e cinque film: Film 1, Film 2, Film 3, Film 4 e Film 5. Gli utenti forniscono valutazioni per i film su una scala da una a cinque stelle, e l'obiettivo è prevedere queste valutazioni.

Creiamo una tabella in cui le righe rappresentano gli utenti e le colonne rappresentano i film. Ogni voce nella tabella corrisponde alla valutazione di un utente per un determinato film. Ad esempio, se Anna valuta il film 5 con quattro stelle su cinque, registriamo questa valutazione nella tabella sotto la riga di Anna e la colonna del film 5.

Consideriamo ora la questione di come si comportano gli esseri umani in termini di preferenze cinematografiche. Esaminiamo tre diverse tabelle per determinare quale sia più realistica. La prima tabella presuppone che tutti gli utenti valutino tutti i film con un punteggio di 3, il che non è realistico in quanto presuppone che tutti abbiano le stesse preferenze. La terza tabella è composta da valutazioni casuali, che inoltre non riflettono accuratamente il comportamento umano. Tuttavia, la seconda tabella, che mostra le dipendenze tra righe e colonne, sembra essere la rappresentazione più realistica.

Analizzando la seconda tabella, osserviamo dipendenze come utenti con preferenze simili e film con valutazioni simili. Ad esempio, la prima e la terza riga della tabella sono identiche, il che indica che Anna e Carlos hanno preferenze molto simili. Questa somiglianza consente a Netflix di trattarli come la stessa persona quando formula raccomandazioni. Notiamo anche che le colonne 1 e 4 sono uguali, suggerendo che il film 1 e il film 4 potrebbero essere simili in termini di contenuto o attrattiva. Troviamo inoltre una dipendenza tra tre righe, dove i valori della seconda e terza riga possono essere sommati per ottenere i valori della quarta riga. Questa dipendenza implica che le preferenze di un utente possono essere derivate dalle preferenze di altri utenti. Queste dipendenze, sebbene non sempre spiegabili in modo esplicito, forniscono preziose informazioni che possono essere sfruttate nei sistemi di raccomandazione.

Per utilizzare queste dipendenze e fare previsioni di valutazione, entra in gioco la fattorizzazione della matrice. La fattorizzazione della matrice comporta la scomposizione di una matrice grande e complessa nel prodotto di due matrici più piccole. In questo caso, la matrice grande rappresenta la tabella di valutazione del film dell'utente, mentre le matrici più piccole rappresentano le preferenze dell'utente e le caratteristiche del film.

Per trovare queste due matrici più piccole, introduciamo funzionalità come la commedia e l'azione per i film. Ogni film è valutato in base al suo livello di commedia e azione. Allo stesso modo, gli utenti sono associati alle loro preferenze per queste funzionalità. Il prodotto scalare viene quindi utilizzato per prevedere le valutazioni considerando l'affinità di un utente per determinate funzionalità e le valutazioni delle funzionalità di un film. Ad esempio, se a un utente piace la commedia ma non l'azione e un film ha valutazioni alte per la commedia ma valutazioni basse per l'azione, il calcolo del prodotto scalare risulterà in una valutazione in linea con le preferenze dell'utente.

Applicando questo calcolo del prodotto scalare a ogni combinazione utente-film, possiamo generare valutazioni previste e compilare le voci mancanti nella tabella di valutazione. Questo processo ci permette di esprimere la matrice originale come prodotto delle due matrici più piccole, ottenendo la fattorizzazione matriciale.

Vale la pena notare che le dipendenze che abbiamo scoperto in precedenza tra righe e colonne sono ancora presenti nelle matrici fattorizzate. Ad esempio, la somiglianza tra Anna e Carlos si riflette nella somiglianza delle righe corrispondenti nella matrice delle caratteristiche dell'utente. Allo stesso modo, i film con valutazioni simili mostrano una somiglianza nei punteggi delle caratteristiche nella matrice delle caratteristiche del film. Inoltre, si possono osservare relazioni più complesse, come la relazione tra utenti e film attraverso le loro preferenze condivise per determinate funzionalità.

Una volta ottenute le matrici fattorizzate che rappresentano le preferenze dell'utente e le caratteristiche del film, possiamo sfruttarle per formulare raccomandazioni personalizzate. Per un dato utente, possiamo confrontare le sue preferenze nella matrice delle caratteristiche dell'utente con i punteggi delle caratteristiche di tutti i film nella matrice delle caratteristiche del film. Calcolando il prodotto scalare tra il vettore delle preferenze dell'utente e il vettore delle caratteristiche di ciascun film, possiamo determinare la valutazione prevista per quella coppia utente-film. Queste valutazioni previste servono come base per consigliare i film all'utente.

Per illustrare questo, consideriamo Anna come il nostro utente target. Estraiamo le preferenze di Anna dalla matrice delle caratteristiche dell'utente e le confrontiamo con i punteggi delle caratteristiche di tutti i film nella matrice delle caratteristiche del film. Calcolando il prodotto scalare tra il vettore delle preferenze di Anna e il vettore delle caratteristiche di ciascun film, otteniamo un elenco di valutazioni previste per Anna. Più alta è la valutazione prevista, più è probabile che ad Anna piaccia quel particolare film. Sulla base di queste valutazioni previste, possiamo generare un elenco classificato di film consigliati per Anna.

È importante notare che l'accuratezza di queste raccomandazioni dipende dalla qualità della fattorizzazione e dalla rappresentazione delle caratteristiche. Se il processo di fattorizzazione cattura i modelli e le dipendenze sottostanti nelle valutazioni utente-film e se le funzionalità rappresentano effettivamente le caratteristiche dei film e le preferenze dell'utente, è più probabile che i consigli siano pertinenti e in linea con i gusti dell'utente.

La fattorizzazione della matrice è solo una delle molte tecniche utilizzate nei sistemi di raccomandazione e si è dimostrata efficace nell'acquisizione di fattori latenti e nella generazione di raccomandazioni personalizzate. Piattaforme come Netflix e YouTube sfruttano queste tecniche per migliorare l'esperienza dell'utente suggerendo contenuti che potrebbero piacere agli utenti in base alle loro precedenti interazioni e preferenze.

La fattorizzazione della matrice è un approccio potente nei sistemi di raccomandazione che scompone una matrice di valutazione del film dell'utente in due matrici più piccole che rappresentano le preferenze dell'utente e le caratteristiche del film. Catturando dipendenze e modelli nei dati, consente la generazione di previsioni accurate e consigli personalizzati.

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Allocazione Dirichlet latente (Parte 1 di 2)

Allocazione Dirichlet latente (Parte 1 di 2)

Ciao, sono Luis Serrano, e questo è il primo di due video sulla Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA è un algoritmo utilizzato per ordinare i documenti in argomenti. Consideriamo un corpus di documenti, come gli articoli di cronaca, dove ogni articolo è associato a uno o più argomenti. Tuttavia, non conosciamo in anticipo gli argomenti, solo il testo degli articoli. L'obiettivo è sviluppare un algoritmo in grado di classificare questi documenti in argomenti.

Per illustrare il concetto, usiamo un piccolo esempio con quattro documenti, ciascuno contenente cinque parole. Per semplicità, supponiamo che ci siano solo quattro parole possibili nella nostra lingua: "palla", "pianeta" (o "galassia"), "referendum" e tre possibili argomenti: scienza, politica e sport.

Sulla base delle parole nei documenti, possiamo assegnare argomenti a ciascun documento. Ad esempio, il primo documento contiene le parole "palla" e "galassia", che suggeriscono un argomento sportivo. Il secondo documento include la parola "referendum", che indica un argomento di politica. Il terzo documento ha le parole "pianeta" e "galassia", che indicano un argomento scientifico. Il quarto documento è ambiguo ma contiene le parole "pianeta" e "galassia", suggerendo anch'esse un argomento scientifico.

Tuttavia, questa categorizzazione si basa sulla nostra comprensione delle parole come esseri umani. Il computer, invece, sa solo se le parole sono uguali o diverse e se compaiono nello stesso documento. È qui che entra in gioco la Latent Dirichlet Allocation.

LDA adotta un approccio geometrico per classificare i documenti in argomenti. Immagina un triangolo con angoli che rappresentano gli argomenti (scienza, politica e sport). L'obiettivo è collocare i documenti all'interno di questo triangolo, vicino agli argomenti corrispondenti. Alcuni documenti possono trovarsi al limite tra due argomenti se contengono parole relative a entrambi gli argomenti.

LDA può essere pensato come una macchina che genera documenti. Ha impostazioni e ingranaggi. Regolando le impostazioni, possiamo controllare l'output della macchina. Gli ingranaggi rappresentano i meccanismi interni della macchina. Quando la macchina genera un documento, potrebbe non essere il documento originale ma una combinazione casuale di parole.

Per trovare le impostazioni migliori per la macchina, ne eseguiamo più istanze e confrontiamo i documenti generati con quelli originali. Le impostazioni che producono documenti più vicini agli originali, anche se con bassa probabilità, sono considerate le migliori. Da queste impostazioni, possiamo estrarre gli argomenti.

Il progetto della macchina, come illustrato nella letteratura, può sembrare complesso a prima vista. Tuttavia, se lo scomponiamo, è costituito da distribuzioni di Dirichlet (le impostazioni) e distribuzioni multinomiali (gli ingranaggi). Queste distribuzioni ci aiutano a generare argomenti e parole nei documenti.

Le distribuzioni di Dirichlet possono essere immaginate come distribuzioni di punti all'interno di una forma geometrica. Ad esempio, in una forma triangolare, i punti rappresentano la distribuzione degli argomenti nei documenti. La distribuzione è influenzata da parametri che controllano se i punti gravitano verso gli angoli (argomenti) o verso il centro.

Le distribuzioni multinomiali, invece, rappresentano la distribuzione delle parole all'interno di ciascun argomento. I punti all'interno di una forma geometrica, come un tetraedro, indicano la combinazione di parole per un particolare argomento.

LDA combina queste distribuzioni per generare documenti. La probabilità di apparizione di un documento viene calcolata utilizzando una formula che coinvolge le impostazioni e gli ingranaggi della macchina.

LDA è un algoritmo che aiuta a classificare i documenti in argomenti. Utilizza distribuzioni geometriche per rappresentare le relazioni tra documenti, argomenti e parole. Regolando le impostazioni della macchina, possiamo generare documenti che assomigliano molto a quelli originali. Da queste impostazioni, possiamo estrarre gli argomenti.

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Allenamento dell'allocazione di Dirichlet latente: campionamento di Gibbs (parte 2 di 2)

Allenamento dell'allocazione di Dirichlet latente: campionamento di Gibbs (parte 2 di 2)

Ciao, sono Luis Serrano e in questo video ti mostrerò come addestrare un modello LDA (Latent Dirichlet Allocation) utilizzando il campionamento di Gibbs. Questo video è la seconda parte di una serie in due parti. Nel primo video, abbiamo discusso cos'è LDA ed esplorato le distribuzioni Dirichlet in modo più dettagliato. Tuttavia, guardare il primo video non è necessario per capire questo.

Facciamo un rapido riepilogo del problema che stiamo cercando di risolvere. Abbiamo una raccolta di documenti, come articoli di notizie, e ogni documento può essere associato a uno o più argomenti, come scienza, politica o sport. Tuttavia, non conosciamo gli argomenti dei documenti, solo il testo al loro interno. Il nostro obiettivo è raggruppare questi articoli per argomento in base esclusivamente al loro testo utilizzando LDA.

Nel video precedente, abbiamo visto un esempio con quattro documenti e un vocabolario limitato composto da quattro parole: "palla", "pianeta", "galassia" e "referendum". Abbiamo assegnato colori (che rappresentano gli argomenti) a ciascuna parola e osservato che la maggior parte degli articoli era prevalentemente associata a un singolo argomento. Abbiamo anche notato che le parole tendevano ad essere per lo più associate a un argomento specifico.

Per risolvere questo problema utilizzando LDA, dobbiamo assegnare argomenti sia alle parole che ai documenti. A ogni parola possono essere assegnati più argomenti e ogni documento può avere anche più argomenti. Miriamo a trovare un'assegnazione di argomenti a parole che renda ogni documento il più monocromatico possibile e ogni parola per lo più monocromatica. In questo modo, possiamo raggruppare gli articoli in modo efficace senza fare affidamento su definizioni di parole o argomenti.

Ora, tuffiamoci nella risoluzione di questo problema usando il campionamento di Gibbs. Immagina di organizzare una stanza disordinata senza conoscere la posizione generale degli oggetti. Puoi fare affidamento solo su come posizionare gli oggetti l'uno rispetto all'altro. Allo stesso modo, organizzeremo le parole assegnando i colori uno alla volta, supponendo che tutte le altre assegnazioni siano corrette.

Inizialmente, iniziamo con un'assegnazione casuale di colori alle parole. Quindi, miglioriamo iterativamente l'assegnazione selezionando casualmente una parola e riassegnandole un colore in base alle altre assegnazioni. Ad esempio, se selezioniamo la parola "palla" e assumiamo che tutte le altre assegnazioni siano corrette, determiniamo il colore migliore per "palla" considerando la sua prevalenza nel documento e la sua prevalenza tra tutte le apparizioni della parola. Moltiplichiamo le probabilità associate a ciascun colore e scegliamo il colore con il risultato più alto.

Ripetendo questo processo per ogni parola, miglioriamo gradualmente l'assegnazione dei colori alle parole, rendendo gli articoli più monocromatici e le parole per lo più monocromatiche. Sebbene questo algoritmo non garantisca la soluzione perfetta, risolve efficacemente il problema senza fare affidamento su definizioni di parole o argomenti.

Nella restante parte del video, fornirò ulteriori dettagli su come risolvere questo problema utilizzando il campionamento di Gibbs. Organizzando la stanza un oggetto alla volta, possiamo trasformare una stanza disordinata in una pulita. Allo stesso modo, assegnando i colori alle parole uno per uno, possiamo effettivamente addestrare un modello LDA utilizzando il campionamento di Gibbs.

Quindi continuiamo con il nostro algoritmo di campionamento di Gibbs. Abbiamo colorato la parola "palla" nel documento uno in rosso in base alla prevalenza delle parole rosse nel documento e alla prevalenza della colorazione rossa per la parola "palla" in tutti i documenti. Ora passiamo alla parola successiva e ripetiamo il processo.

La parola successiva è "galassia" nel documento uno. Di nuovo, supponendo che tutte le altre parole siano colorate correttamente, consideriamo i colori blu, verde e rosso come candidati per la parola "galassia". Ora, contiamo il numero di parole blu, verdi e rosse nel documento uno. Scopriamo che ci sono una parola blu, una parola verde e una parola rossa. Poiché tutti e tre i colori sono ugualmente rappresentati, non abbiamo un chiaro vincitore basato solo sul documento uno.

Successivamente, concentriamoci solo sulla parola "galaxy" in tutti i documenti. Contando le occorrenze, troviamo due parole blu, due parole verdi e due parole rosse. Ancora una volta, non esiste un chiaro colore di maggioranza per la parola "galaxy" in tutti i documenti.

In questo caso, possiamo assegnare casualmente un colore alla parola "galaxy" o scegliere un colore predefinito. Diciamo che gli assegniamo casualmente il colore blu. Ora, abbiamo aggiornato il colore della parola "galaxy" nel documento uno in blu.

Ripetiamo questo processo per tutte le parole in tutti i documenti, considerando il loro contesto locale e globale e aggiornando i loro colori in base alla prevalenza dei colori in ogni documento e alla prevalenza dei colori per ogni parola in tutti i documenti. Continuiamo a ripetere le parole finché non le abbiamo esaminate tutte più volte.

Dopo diverse iterazioni, convergiamo verso una colorazione che soddisfi il nostro obiettivo di rendere ogni articolo il più monocromatico possibile e ogni parola il più monocromatica possibile. Abbiamo effettivamente addestrato un modello di allocazione Dirichlet latente (LDA) utilizzando il campionamento di Gibbs.

Il campionamento di Gibbs è una tecnica che ci consente di risolvere il problema dell'assegnazione di argomenti ai documenti senza fare affidamento sulle definizioni delle parole. Implica l'aggiornamento iterativo dei colori delle parole in base alla prevalenza dei colori in ogni documento e alla prevalenza dei colori per ogni parola in tutti i documenti. Questo processo si traduce in una colorazione che rappresenta gli argomenti nei documenti, anche senza conoscere il significato delle parole.

Utilizzando il campionamento di Gibbs, possiamo effettivamente addestrare un modello LDA e raggruppare gli articoli per argomenti basandoci esclusivamente sul contenuto del testo senza una conoscenza preliminare degli argomenti o dei significati delle parole. Questo approccio è particolarmente utile nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale in cui l'obiettivo è scoprire argomenti o temi latenti all'interno di una raccolta di documenti.

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Decomposizione del valore singolare (SVD) e compressione delle immagini

Decomposizione del valore singolare (SVD) e compressione delle immagini

Ciao, sono Louis Sorano e in questo video parlerò del concetto di Singular Value Decomposition (SVD). SVD comporta rotazioni e allungamenti che hanno varie applicazioni, come la compressione delle immagini. Se sei interessato, puoi trovare il codice per l'applicazione sul mio repository GitHub, che è collegato nei commenti. Inoltre, ho un libro intitolato "Rocking Machine Learning" e puoi trovare il link nei commenti insieme a un codice sconto.

Ora tuffiamoci nelle trasformazioni. Le trasformazioni possono essere viste come funzioni che prendono punti e li mappano ad altri punti. Lo stiramento e la compressione sono esempi di trasformazioni che possono essere applicate orizzontalmente o verticalmente a un'immagine. Ruotare un'immagine di un certo angolo è un altro tipo di trasformazione.

Ora, risolviamo un enigma. Riesci a trasformare il cerchio a sinistra nell'ellisse a destra usando solo rotazioni, stiramenti/compressioni orizzontali e verticali? Metti in pausa il video e provalo.

Per risolvere questo enigma, allunghiamo il cerchio orizzontalmente, lo comprimiamo verticalmente e poi lo ruotiamo in senso antiorario per ottenere l'ellisse desiderata.

Passiamo a un puzzle più impegnativo. Questa volta dobbiamo trasformare il cerchio colorato nell'ellisse colorata preservando i colori. Prima di allungare o comprimere, dobbiamo ruotare il cerchio nel giusto orientamento. Successivamente, possiamo applicare gli allungamenti e le compressioni, quindi ruotare nuovamente per ottenere il risultato desiderato.

Il punto chiave qui è che qualsiasi trasformazione lineare può essere espressa come una combinazione di rotazioni e stiramenti. Una trasformazione lineare può essere rappresentata da una matrice e SVD ci aiuta a scomporre una matrice in tre parti: due matrici di rotazione e una matrice di scala.

Queste matrici di rotazione e ridimensionamento possono essere utilizzate per simulare qualsiasi trasformazione lineare. Le rotazioni rappresentano le rotazioni di un angolo e le matrici di ridimensionamento rappresentano stiramenti o compressioni orizzontali e verticali. Le matrici con proprietà speciali, come le matrici diagonali, rappresentano trasformazioni di scala.

L'equazione di decomposizione SVD, A = UΣVᴴ, esprime una matrice A come il prodotto di queste tre matrici: una matrice di rotazione U, una matrice di scala Σ e un'altra matrice di rotazione Vᴴ (la trasposta aggiunta o coniugata di V). Questa equazione ci permette di scomporre qualsiasi matrice nelle sue parti costituenti.

Per trovare l'SVD, sono disponibili metodi matematici, ma possiamo anche utilizzare strumenti come Wolfram Alpha o il pacchetto NumPy in Python.

La decomposizione SVD aiuta nella riduzione della dimensionalità e nella semplificazione delle matrici. Analizzando la matrice di scala Σ, possiamo comprendere le caratteristiche della trasformazione. Un grande fattore di scala indica allungamento, mentre un piccolo fattore indica compressione. Se un fattore di scala diventa zero, la trasformazione diventa degenerata e può comprimere l'intero piano in una linea.

Modificando la matrice di scala, possiamo comprimere una matrice di rango superiore in una matrice di rango inferiore, riducendo efficacemente la quantità di informazioni necessarie per rappresentare la matrice originale. Questa compressione si ottiene esprimendo la matrice come il prodotto di due matrici più piccole. Tuttavia, non tutte le matrici possono essere compresse in questo modo.

Singular Value Decomposition (SVD) è un potente strumento che ci consente di scomporre una matrice in rotazioni e allungamenti. Questa scomposizione ha applicazioni in vari campi, tra cui la compressione delle immagini e la riduzione della dimensionalità.

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La rivoluzione dell'IA | Forum globale di Toronto 2019

La rivoluzione dell'IA | Forum Globale di Toronto 2019 | giovedì 5 settembre |

Se qualcuno in questa stanza crede che io sia stato anche leggermente intimidito prima di accettare di fare questa intervista, avrebbe ragione. Tuttavia, mettiamolo da parte e concentriamoci sull'avere una discussione produttiva. Il mio obiettivo è che tutti se ne vadano da qui con una maggiore comprensione rispetto a quando sono arrivati. Quindi, cominciamo.

Per fornire un contesto, il Premio Turing è stato recentemente assegnato a me e al mio collega per il nostro lavoro sulle reti neurali e il deep learning. Ho pensato che sarebbe stato utile se Jeff potesse spiegare cos'è il deep learning e cosa sono le reti neurali.

Circa sessant'anni fa, c'erano due idee principali sulla creazione di sistemi intelligenti. Un approccio era basato sulla logica e prevedeva l'elaborazione di stringhe di simboli utilizzando regole di inferenza. L'altro approccio è stato ispirato dalla struttura del cervello, dove una rete di cellule cerebrali interconnesse apprende e si adatta. Questi due paradigmi erano abbastanza diversi e per molto tempo l'approccio della rete neurale ha faticato a fornire risultati soddisfacenti. La mancanza di progressi era dovuta alla limitata disponibilità di dati e potenza di calcolo.

Tuttavia, all'inizio di questo secolo, abbiamo assistito a un cambiamento significativo. Con la crescita esponenziale dei dati e della potenza di calcolo, i sistemi che hanno imparato dagli esempi sono diventati altamente efficaci. Invece di programmare compiti specifici, abbiamo creato grandi reti di cellule cerebrali simulate e regolato i punti di forza della connessione tra di loro per ottenere il comportamento desiderato. Fornendo dati di input e il corrispondente output corretto, la rete ha imparato a generalizzare e fare previsioni accurate. Questo approccio, noto come deep learning, ha rivoluzionato il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica e varie altre attività.

Mentre il deep learning è ispirato dal cervello, è importante notare che i dettagli di come funziona differiscono in modo significativo. Funziona a livello astratto, imitando la capacità del cervello di apprendere dagli esempi e adattare i punti di forza delle connessioni.

Ora, permettetemi di approfondire perché l'apprendimento è così cruciale e perché l'approccio tradizionale dell'IA basato su simboli e regole non ha funzionato. C'è una grande quantità di conoscenza che possediamo ma che non possiamo facilmente spiegare o programmare nei computer. Ad esempio, sappiamo riconoscere oggetti come un bicchiere d'acqua, ma trasferire tale conoscenza ai computer è una sfida. La nostra comprensione di molti aspetti della cognizione umana non è facilmente sezionata o tradotta in istruzioni esplicite per le macchine. Allo stesso modo, non possiamo spiegare certe cose a un'altra persona perché non abbiamo accesso cosciente a quella conoscenza nascosta nel nostro cervello.

Per fornire ai computer tale conoscenza, l'apprendimento dai dati è fondamentale. Proprio come i bambini imparano dalle loro esperienze, i computer possono acquisire conoscenze addestrandosi su grandi quantità di dati. Questo approccio si avvicina di più all'emulazione del modo in cui funziona il nostro cervello, anche se non è una replica esatta. Pertanto, la capacità di apprendere dai dati è un aspetto fondamentale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

Per quanto riguarda il nostro background, mentre inizialmente studiavo psicologia cognitiva, non ho avuto molto successo in quel campo. In effetti, sono stato ispirato a esplorare altre strade perché le idee proposte dagli psicologi cognitivi sembravano inadeguate e poco pratiche per creare sistemi intelligenti.

Ora, affrontiamo la perseveranza richiesta nella ricerca scientifica e il motivo per cui abbiamo continuato nonostante fossimo inizialmente ignorati. Per avere successo nella ricerca, bisogna essere disposti a percorrere strade non convenzionali. La ricerca riguarda l'esplorazione e la scoperta, spesso coinvolgendo idee che altri potrebbero trovare non plausibili. Richiede fiducia in se stessi, disponibilità ad assumersi dei rischi e capacità di perseguire ciò che gli altri trascurano. Il nostro approccio all'intelligenza artificiale inizialmente non è stato preso sul serio, ma avevamo fiducia nelle nostre idee ed eravamo disposti a perseguirle, portando infine a scoperte nel deep learning.

Andando avanti, hai chiesto informazioni su iniziative entusiasmanti in cui viene applicato il deep learning. Le applicazioni sono diverse e vanno dall'affrontare il cambiamento climatico migliorando l'efficienza dei pannelli solari, la cattura del carbonio e le batterie, al miglioramento dell'utilizzo dell'elettricità attraverso una migliore previsione e l'utilizzo più efficiente delle fonti di energia rinnovabile. Il deep learning è anche ampiamente utilizzato dalle aziende per migliorare le interazioni con i clienti, ad esempio nei motori di ricerca, nei consigli, nella pubblicità personalizzata e negli assistenti virtuali. Viene anche applicato nel settore sanitario per la diagnosi di malattie, l'analisi di immagini mediche e la scoperta di nuovi farmaci candidati. Nel campo dei veicoli autonomi, il deep learning gioca un ruolo cruciale nei sistemi di percezione, decisione e controllo, rendendo il trasporto più sicuro ed efficiente.

Un'altra area entusiasmante è l'elaborazione del linguaggio naturale, in cui i modelli di deep learning vengono utilizzati per comprendere e generare il linguaggio umano. Ciò ha portato a progressi significativi nella traduzione automatica, nei chatbot, negli assistenti vocali e nell'analisi del sentiment. Il deep learning viene utilizzato anche nel campo della finanza per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e il trading ad alta frequenza.

Inoltre, il deep learning sta facendo passi da gigante nella ricerca e nell'esplorazione scientifica. Sta aiutando ad analizzare grandi set di dati in campi come l'astronomia, la genomica e la fisica delle particelle, portando a nuove scoperte e intuizioni. Il deep learning viene persino utilizzato in applicazioni creative, come la generazione di arte, musica e letteratura.

Nonostante i notevoli progressi, il deep learning deve ancora affrontare delle sfide. Una preoccupazione significativa è la dipendenza da grandi quantità di dati etichettati per la formazione. L'acquisizione e l'annotazione di tali set di dati può richiedere molto tempo e denaro. I ricercatori stanno attivamente esplorando metodi per migliorare l'efficienza e rendere il deep learning più efficiente in termini di dati.

Un'altra sfida è l'interpretabilità dei modelli di deep learning. A causa della loro complessità, può essere difficile capire perché un modello di deep learning abbia preso una decisione o previsione specifica. Questa mancanza di trasparenza solleva preoccupazioni etiche e legali, in particolare in settori sensibili come l'assistenza sanitaria e la giustizia penale. I ricercatori stanno cercando di sviluppare tecniche che migliorino l'interpretabilità e creino fiducia nei sistemi di deep learning.

Infine, garantire l'equità ed evitare pregiudizi nei modelli di deep learning è una preoccupazione costante. I pregiudizi presenti nei dati di addestramento possono portare a previsioni distorte e risultati ingiusti. Si stanno compiendo sforzi per sviluppare algoritmi equi e imparziali, insieme a linee guida e regolamenti per affrontare questi problemi.

Il deep learning ha rivoluzionato l'intelligenza artificiale consentendo alle macchine di apprendere dai dati e fare previsioni accurate. Ha trovato applicazioni in diversi campi e ha il potenziale per guidare ulteriori progressi nella scienza, nella tecnologia e nella società. Tuttavia, sfide come i requisiti dei dati, l'interpretabilità e l'equità devono essere affrontate per garantire un uso responsabile e vantaggioso del deep learning in futuro.

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Intervista completa: "Il padrino dell'intelligenza artificiale" parla dell'impatto e del potenziale dell'IA

Intervista completa: "Il padrino dell'intelligenza artificiale" parla dell'impatto e del potenziale dell'IA

In questo momento attuale nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, è visto come un momento cruciale. Il successo di ChatGPT, un grande modello linguistico, ha dimostrato le straordinarie capacità di questi modelli. Il grande pubblico è diventato più consapevole del potenziale dell'IA, in particolare dopo che Microsoft ha rilasciato il proprio modello linguistico. Questa improvvisa presa di coscienza da parte del pubblico ha sorpreso molti, anche se i ricercatori e le grandi aziende sono a conoscenza di questi progressi da anni.

Alla domanda sulla loro esperienza iniziale con ChatGPT, la risposta non è stata di stupore. L'utente aveva utilizzato modelli simili in precedenza, come GPT-2 e un modello di Google in grado di spiegare l'umorismo delle barzellette in linguaggio naturale. Mentre ChatGPT non li ha sorpresi molto, GPT-2 ha lasciato una forte impressione. Tuttavia, la reazione del pubblico alle capacità di ChatGPT li ha sorpresi, poiché è diventato il fenomeno in più rapida crescita nell'IA.

La conversazione si è spostata sulla storia dell'IA, con due distinte scuole di pensiero. L'intelligenza artificiale tradizionale si è concentrata sul ragionamento e sulla logica, mentre le reti neurali, l'area di interesse dell'utente, hanno studiato gli aspetti biologici del cervello. Nonostante fosse all'avanguardia nelle reti neurali, convincere gli altri del suo potenziale negli anni '80 è stato impegnativo. L'utente ritiene che le reti neurali non funzionassero in modo ottimale allora a causa della potenza di calcolo e dei set di dati limitati. Tuttavia, i principali ricercatori di intelligenza artificiale l'hanno liquidata come una scusa per i suoi difetti.

L'interesse principale dell'utente sta nel capire come funziona il cervello, piuttosto che creare esclusivamente IA. Sebbene le implementazioni di successo dell'IA possano portare a sovvenzioni e riconoscimenti, il loro obiettivo è ottenere informazioni sul cervello. Credono che le attuali reti neurali artificiali utilizzate nell'IA divergano da come funziona effettivamente il cervello. L'utente ha espresso la propria opinione secondo cui il processo di apprendimento del cervello differisce dalla tecnica di backpropagation ampiamente utilizzata nell'IA.

La discussione ha approfondito i limiti della comunicazione umana rispetto ai modelli di intelligenza artificiale. Sebbene gli esseri umani possano comunicare idee complesse attraverso il linguaggio naturale, sono limitati dalla velocità con cui possono trasmettere informazioni. Al contrario, i modelli di intelligenza artificiale possono elaborare grandi quantità di dati su più computer, consentendo loro di accumulare conoscenze oltre la comprensione umana. Tuttavia, gli esseri umani eccellono ancora nel ragionamento, nell'estrazione di conoscenze da insiemi di dati limitati e nell'esecuzione di compiti che richiedono una comprensione innata.

La conversazione ha toccato i primi lavori dell'utente sulla modellazione del linguaggio nel 1986, dove hanno sviluppato un modello che prevedeva l'ultima parola in una frase. Sebbene il modello fosse promettente, era limitato dalla potenza di calcolo e dai set di dati disponibili in quel momento. L'utente ritiene che se avesse avuto accesso alla potenza di calcolo e ai set di dati disponibili oggi, le prestazioni del modello sarebbero state notevolmente migliorate.

Negli anni '90, le reti neurali hanno affrontato sfide poiché altre tecniche di apprendimento sembravano più promettenti e avevano teorie matematiche più forti. L'intelligenza artificiale tradizionale ha perso interesse per le reti neurali, tranne che in psicologia, dove i ricercatori hanno visto il loro potenziale nella comprensione dell'apprendimento umano. Gli anni 2000 hanno segnato un punto di svolta quando sono state sviluppate tecniche di deep learning, tra cui pre-training e modelli generativi, consentendo alle reti neurali con più livelli di apprendere compiti complessi.

Due pietre miliari significative si sono verificate nel 2012. In primo luogo, la ricerca dell'utente del 2009, che ha migliorato il riconoscimento vocale utilizzando reti neurali profonde, è stata divulgata ai principali laboratori di riconoscimento vocale. Ciò ha portato a progressi significativi nella tecnologia di riconoscimento vocale, inclusa l'implementazione da parte di Google di reti neurali profonde in Android, che rivaleggiano con le capacità di Siri. In secondo luogo, due studenti dell'utente hanno sviluppato un sistema di riconoscimento degli oggetti che ha superato i metodi precedenti. Questo sistema utilizzava rilevatori di caratteristiche e rappresentazioni gerarchiche per identificare gli oggetti nelle immagini.

Per spiegare la differenza tra il loro approccio ei metodi precedenti, l'utente ha fornito un'analogia utilizzando il riconoscimento degli uccelli nelle immagini. Gli approcci tradizionali richiedevano rilevatori di caratteristiche realizzati a mano a diversi livelli, partendo dai bordi di base e procedendo verso componenti di oggetti più complessi. Al contrario, le reti neurali profonde che utilizzano la backpropagation inizializzate non sarebbero in grado di dirti come regolare i pesi per aumentare le probabilità di prevedere l'uccello la prossima volta. Ma se ti è capitato di prevedere l'uccello, allora potresti regolare i pesi in modo tale che l'output sarebbe più simile a un uccello la prossima volta. Quindi regoleresti i pesi in base alla differenza tra l'output previsto e l'output desiderato, e continueresti a farlo per molti esempi fino a quando il modello non migliora nel riconoscere gli uccelli.

L'idea è che regolando i pesi in base all'errore tra l'output previsto e l'output desiderato, è possibile migliorare gradualmente la capacità del modello di riconoscere gli uccelli. Questo processo viene ripetuto per milioni o addirittura miliardi di immagini, consentendo al modello di apprendere da una grande quantità di dati e diventare estremamente accurato nelle sue previsioni.

Questo approccio, noto come backpropagation, ha rivoluzionato il campo delle reti neurali negli anni '80 e rimane oggi una tecnica fondamentale nel deep learning. Tuttavia, nonostante il suo successo nel raggiungere risultati impressionanti, ci sono ancora dibattiti e ricerche in corso sul fatto che la retropropagazione sia un modello accurato di come il cervello apprende effettivamente.

Alcuni ricercatori sostengono che il processo di apprendimento del cervello può coinvolgere meccanismi e principi aggiuntivi che non sono completamente catturati dalla retropropagazione. Suggeriscono che la nostra comprensione di come funziona il cervello è ancora incompleta e potrebbero esserci approcci alternativi alla costruzione di sistemi di intelligenza artificiale che si allineino più strettamente con i processi del cervello.

Tuttavia, i modelli di deep learning, alimentati dalla backpropagation e altre tecniche, hanno fatto progressi significativi in vari domini, tra cui il riconoscimento di immagini e parole, l'elaborazione del linguaggio naturale e persino il gioco. Questi modelli hanno dimostrato notevoli capacità e hanno catturato l'attenzione e l'entusiasmo sia dei ricercatori che del pubblico in generale.

Mentre navighiamo in questo momento attuale nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, è chiaro che i grandi modelli linguistici come ChatGPT hanno messo in mostra il potenziale di queste tecnologie. Possono eseguire attività straordinarie, generare contenuti creativi e fornire preziose informazioni. Tuttavia, c'è ancora molto da imparare ed esplorare in termini di come l'IA possa imitare meglio l'intelligenza e la comprensione umane.

Mentre i ricercatori continuano ad approfondire i misteri del cervello e perfezionare le tecniche di intelligenza artificiale, possiamo anticipare ulteriori scoperte e progressi. Il futuro dell'IA è molto promettente, ma solleva anche questioni importanti sull'etica, la privacy e lo sviluppo e l'implementazione responsabili di queste potenti tecnologie.

In termini di intelligenza biologica, il cervello di ogni individuo è unico e il trasferimento di conoscenze tra individui si basa sul linguaggio. D'altra parte, negli attuali modelli di intelligenza artificiale come le reti neurali, modelli identici vengono eseguiti su computer diversi e possono condividere i punti di forza della connessione, consentendo loro di condividere miliardi di numeri. Questa condivisione delle forze di connessione consente loro di riconoscere oggetti diversi. Ad esempio, un modello può imparare a riconoscere i gatti mentre un altro può imparare a riconoscere gli uccelli e possono scambiare le loro forze di connessione per eseguire entrambi i compiti. Tuttavia, questa condivisione è possibile solo nei computer digitali, poiché è difficile far sì che diversi cervelli biologici si comportino in modo identico e condividano le connessioni.

Il motivo per cui non possiamo restare con i computer digitali è dovuto al loro elevato consumo energetico. Mentre i requisiti di alimentazione sono diminuiti man mano che i chip migliorano, l'esecuzione di un computer digitale ad alta potenza è necessaria per calcoli precisi. Tuttavia, se gestiamo i sistemi a una potenza inferiore, in modo simile a come funziona il cervello a 30 watt, possiamo consentire un po' di rumore e adattare il sistema affinché funzioni in modo efficace. L'adattabilità del cervello a una potenza inferiore gli consente di funzionare anche senza precisi requisiti di potenza. Al contrario, i grandi sistemi di intelligenza artificiale richiedono una potenza molto più elevata, ad esempio un megawatt, poiché sono costituiti da più copie dello stesso modello. Questa netta differenza nei requisiti di alimentazione, circa un fattore mille, suggerisce che ci sarà una fase in cui l'addestramento avverrà su computer digitali, seguito dall'esecuzione dei modelli addestrati su sistemi a basso consumo.

L'impatto diffuso di questa tecnologia è difficile da individuare in un'area specifica. Ci si aspetta che permei vari aspetti della nostra vita. Già modelli come ChatGPT stanno diventando onnipresenti. Ad esempio, Google utilizza le reti neurali per migliorare i risultati di ricerca e stiamo passando a una fase in cui i chatbot come ChatGPT stanno diventando sempre più diffusi. Tuttavia, questi modelli linguistici, pur essendo in grado di generare testo, mancano di una vera comprensione della verità. Sono addestrati su dati incoerenti e mirano a prevedere la frase successiva che qualcuno potrebbe dire sul web. Di conseguenza, mescolano opinioni diverse per modellare varie risposte potenziali. Questo differisce dagli umani che si battono per una visione del mondo coerente, specialmente quando si tratta di agire nel mondo.

Andando avanti, lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale deve affrontare la sfida di comprendere diverse prospettive e accogliere diverse visioni del mondo. Tuttavia, questo presenta un dilemma in quanto ci sono casi in cui esiste una verità oggettiva, come la Terra che non è piatta. Bilanciare la sistemazione di diversi punti di vista con il riconoscimento della verità oggettiva pone una sfida significativa. Determinare chi può decidere cosa è considerato "cattivo" o offensivo è anche una questione aperta. Sebbene aziende come Google e Microsoft siano caute nel loro approccio, affrontare queste sfide richiederà dibattito pubblico, regolamentazione e un'attenta considerazione di come questi sistemi vengono addestrati, etichettati e presentati.

Il potenziale rapido progresso della tecnologia AI solleva preoccupazioni circa le sue implicazioni. In precedenza, ci si aspettava che l'IA generica impiegasse diversi decenni per svilupparsi. Tuttavia, alcuni ora credono che potrebbe accadere entro i prossimi 20 anni o anche prima. La paura deriva dalle azioni e dalle decisioni sconosciute che un sistema molto più intelligente potrebbe prendere. Garantire che i sistemi di intelligenza artificiale fungano da strumenti sinergici che aiutano l'umanità piuttosto che rappresentare una minaccia richiede un'attenta attenzione ai fattori politici ed economici. Il panorama politico gioca un ruolo cruciale e rimane incerto se tutte le nazioni e i leader si avvicineranno allo sviluppo dell'IA in modo responsabile. Ciò solleva preoccupazioni sui potenziali pericoli e sulla necessità di governance e cooperazione internazionale per stabilire linee guida e accordi.

Una preoccupazione significativa riguarda l'applicazione militare dell'IA, in particolare le armi autonome. L'idea di sostituire i soldati con soldati controllati dall'IA solleva questioni etiche. Lo sviluppo di soldati autonomi richiede di dare loro la possibilità di creare obiettivi secondari per raggiungere i loro obiettivi, il che solleva preoccupazioni sul problema dell'allineamento. Come possiamo essere certi che gli obiettivi secondari creati da questi sistemi si allineeranno con i valori umani e non si tradurranno in azioni dannose?

A un certo livello, questa affermazione è vera. Questi grandi modelli linguistici come Chat GPT si basano su modelli statistici e dati esistenti per generare risposte. Non possiedono la vera comprensione o coscienza come fanno gli umani. Tuttavia, le loro capacità vanno oltre il semplice completamento automatico.

Questi modelli sono stati addestrati su enormi quantità di dati di testo, consentendo loro di apprendere schemi, grammatica e contesto. Possono generare risposte coerenti e contestualmente rilevanti in base all'input che ricevono. Possono persino imitare lo stile e il tono di fonti o individui specifici.

Inoltre, questi modelli hanno la capacità di generalizzare ed estrapolare dalle informazioni apprese. Possono rispondere a domande, fornire spiegazioni, impegnarsi in conversazioni e persino generare contenuti creativi come storie o poesie. Possono comprendere e rispondere a una vasta gamma di argomenti e fornire informazioni utili.

Tuttavia, è importante notare che questi modelli hanno dei limiti. A volte possono produrre risposte errate o distorte perché apprendono dai dati su cui sono formati, che possono contenere pregiudizi o inesattezze. Mancano di ragionamento di buon senso e di profonda comprensione del mondo. Lottano anche con domande ambigue o sfumate e talvolta possono fornire risposte fuorvianti o prive di senso.

Per superare questi limiti, la ricerca e lo sviluppo in corso sono focalizzati sul miglioramento delle capacità di questi modelli. L'obiettivo è migliorare la loro comprensione, ragionamento e capacità di impegnarsi in conversazioni più significative e accurate. Inoltre, si stanno compiendo sforzi per affrontare le implicazioni etiche e sociali di queste tecnologie, come la trasparenza, la mitigazione dei pregiudizi e l'implementazione responsabile.

Sebbene questi grandi modelli linguistici abbiano compiuto progressi significativi nell'elaborazione del linguaggio naturale, sono ancora lontani dal raggiungere una vera intelligenza e comprensione a livello umano. Sono strumenti che possono aiutare e aumentare l'intelligenza umana, ma dovrebbero essere usati con cautela e in considerazione dei loro limiti e del potenziale impatto.