Come si insegna a un computer a imparare - Il Post

Reti neurali che scambiano robot

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    Reti neurali, machine learning e deep learning sono termini che ricorrono spesso quando si parla di intelligenza artificiale.

    Linkedin Non solo singoli robot intelligenti e autonomi, ma anche vere e proprie squadre. Diversi ricercatori stanno lavorano alla creazione di gruppi capaci di cooperare per svolgere un determinato compito. I sistemi robotici distribuiti si stanno consolidando come una realtà concreta e uno dei trend di maggiore successo per la robotica.

    Come suggerisce il nome, una rete neurale cerca di imitare la struttura di base del nostro cervello: i computer o solo i loro processori e il loro software sono collegati insieme in una rete con nodi e collegamenti che ricordano quelli che si formano tra i neuroni.

    Preso individualmente, ogni nodo è piuttosto tonto, ma tutti i nodi presi collettivamente possono risolvere problemi complicati. Nella programmazione classica di un software, il programmatore inserisce tutte le informazioni necessarie per farlo funzionare.

    Un computer non vede una fotografia come la vediamo noi, conosce padrone delle opzioni monetarie la posizione di ogni singolo pixel e il suo colore.

    A un livello più basso, il software analizza per esempio una griglia di pochi pixel, con il compito di rilevare un tipo di colore o varie sue sfumature. Se trova qualcosa, informa il livello di analisi che sta sopra di lui, che a questo punto verifica se quel dato colore appartenga o meno a una forma più grande, come una reti neurali che scambiano robot.

    In molti casi, questi sistemi sono ibridi e funzionano con soluzioni informatiche più tradizionali, miste a quelle di intelligenza artificiale di nuova generazione.

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    In una seconda fase alla rete neurale vengono mostrate immagini di elefanti e di altri animali che camminano a quattro zampe, indicando ogni volta quando è visibile un elefante.

    I nodi della rete neurale rilevano la presenza della proboscide, delle orecchie e delle zampe e in un certo senso evolvono, conservando le informazioni rilevanti e lasciando indietro i nodi meno importanti.

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    Un processo di apprendimento di questo tipo richiede molto tempo e quasi sempre un intervento umano, per aiutare la rete neurale a riconoscere gli errori e a renderli meno frequenti.

    In alcuni contesti il deep learning è affiancato ad altre soluzioni con lo scopo di correggere automaticamente gli errori di apprendimenti, ma per ora i risultati non sono stati molto incoraggianti.

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