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Svelato il funzionamento dell’intelligenza artificiale

27 Novembre 2019
Svelato il funzionamento dell’intelligenza artificiale
Nuovo passo avanti verso la completa conoscenza delle reti neurali, già utilizzate da strumenti ad uso quotidiano come Facebook o Google.
L’identificazione automatica di oggetti e persone è già realtà grazie alle reti neurali, ovvero all’intelligenza artificiale. Basta pensare al sistema di tag automatico di Facebook, al motore di ricerca di immagini fornito da Google o al riconoscimento di animali e piante utilizzato da iNaturalist. Queste reti sono ispirate al cervello umano, ma il loro funzionamento in realtà è ancora misterioso. Ora una ricerca condotta dalla Sissa (Scuola internazionale superiore di studi avanzati di Trieste) in collaborazione con l’Università tecnica di Monaco – pubblicata in occasione della 33.esima Conferenza annuale NeurIps, il principale appuntamento dedicato all’intelligenza artificiale e al machine learning, in programma a Vancouver dall’8 al 14 dicembre – propone un nuovo approccio per lo studio delle reti neurali ad apprendimento profondo.
Lo studio getta nuova luce sui processi di elaborazione delle immagini che queste reti sono in grado di compiere. Le reti neurali utilizzate per il riconoscimento automatico di immagini ne analizzano il contenuto in modo progressivo, spiegano gli scienziati della Sissa, ovvero attraverso stadi di elaborazione successivi disposti in sequenza. Ad oggi non è però del tutto chiaro quali meccanismi consentano alle reti deep di raggiungere i loro straordinari livelli di accuratezza.
“Abbiamo sviluppato un metodo innovativo in grado di fornire una misura del livello di semplificazione dell’informazione nei vari stadi della rete, la cosiddetta dimensione intrinseca”, raccontano Davide Zoccolan e Alessandro Laio, rispettivamente neuroscienziato e fisico della Sissa. “Grazie a un lavoro multidisciplinare che ha visto la collaborazione di esperti in fisica, neuroscienze e machine learning, siamo riusciti a impiegare uno strumento sviluppato originariamente in un altro ambito per studiare il funzionamento delle reti neurali ad apprendimento profondo”.
Inizialmente, quando il sistema acquisisce l’informazione, “essa viene estratta e rappresentata in modo esaustivo, dando origine a rappresentazioni molto ricche e complesse. Successivamente, l’informazione si semplifica, fino a produrre rappresentazioni delle immagini supportate da poche decine di parametri”, spiegano i due scienziati. “Sorprendentemente, la qualità di funzionamento della rete neurale sembra dipendere dalla sua capacità di semplificare: più semplifica l’informazione, più è affidabile”.
Si tratta di un risultato particolarmente importante per Sissa, che ha recentemente avviato un nuovo settore di ricerca in data science mirato proprio allo studio dei meccanismi di funzionamento degli algoritmi di analisi dati.

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