Reti neurali liquide

Imparare facendo, è questa l'ultima frontiera dei neural network, la tecnologia alla base dei successi dell'Intelligenza Artificiale negli ultimi anni.
Come abbiamo spiegato altre volte a SC, infatti, la caratteristica distintiva delle reti neurali, è che non vengono programmate ma addestrate. Il SW che sa riconoscere i volti, per esempio, viene addestrato con migliaia di fotografie fino a quando - passatemi la semplificazione - non ha imparato a distinguere quelle che contengono un volto da quelle che non lo contengono.
Anche noi umani apprendiamo dall'esperienza, ma a differenza della maggior parte delle reti neurali artificiali che usiamo oggi, continuiamo a imparare tutta la vita.
Naturalmente, la ricerca è ben consapevole di questo limite e ci sta lavorando, come dimostra un recente lavoro del gruppo del Massachusetts Institute of Technology, coordinato da Ramin Hasani, che ha proposto un approccio per realizzare una prima "rete liquida", che cioè "continua a imparare" mentre viene usata.



Ospite Cesare Alippi, Prof. Del Politecnico di Milano e dell'università della Svizzera Italiana, esperto di interazione tra IA e dispositivi fisici