La matematica dell'apprendimento automatico - Nicolò Cesa-Bianchi

L'intelligenza artificiale ha avuto, soprattutto nell'ultimo anno, un’esplosione a livello applicativo. È uno dei motori trainanti dell'evoluzione tecnologica insieme all’apprendimento automatico.
L'apprendimento automatico riguarda un insieme di attività, un insieme di applicazioni dell'intelligenza artificiale che possono essere distinte in tre gruppi principali: cioè Task di tipo compiti, di tipo di categorizzazioni (per esempio vogliamo poter distinguere in una sistema di guida autonoma i pedoni sulla strada, quindi, vogliamo poter classificare i pedoni rispetto ad altri oggetti) e infine Task di navigazione di robot o anche navigazione di macchine o anche navigazione di giochi.
Queste sono le aree principali. Non c'è una teoria unificata dell'intelligenza artificiale o una teoria matematica. Ci sono varie micro teorie che spiegano alcuni aspetti e in alcuni casi sono più avanzate che in altri. L'esempio più lampante è quello degli aspetti generativi: C'è un grosso Gap fra la tecnologia che funziona molto bene e invece la nostra comprensione a livello matematico del perché questa tecnologia funziona così bene.
La conferenza verte sull'aspetto oggi meglio compreso quello dei compiti di categorizzazione, per cui c'è una teoria piuttosto ben definita; ovvero un modello di apprendimento che si chiama “apprendimento supervisionato”.
Per semplicità assumiamo che ci siano solo due possibili categorie: per esempio positivo o negativo e vogliamo distinguere se un messaggio di mail è un messaggio di spam oppure un messaggio interessante…
Nicolò Cesa-Bianchi è Prof. ord. di Informatica nell’Università degli Studi di Milano.
Conferenza del 12 gennaio 2024
Info sul sito linceo www.lincei.it/...
--
Newsletter Lincei: newsletter.linc...
Instagram: / accademianazionaledeil...
Facebook: / accademialincei
Web: www.lincei.it