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Una nuova Intelligenza Artificiale ha imparato a scrivere e riscrivere il proprio codice

No, non siamo in Matrix ma nel mondo reale, e le macchine stanno imparando a capire gli algoritmi di cui esse stesse sono formate. Una nuova tecnologia di intelligenza artificiale ha
appreso come scrivere e riscrivere il proprio codice, aprendo la strada alla realizzazione di nuovi robot e sistemi automatizzati. Le nuove tecnologie di IA possono cos capire nuovi ambienti e adattarsi a differenti incarichi pi rapidamente e senza la programmazione diretta da parte di uno sviluppatore. A realizzare il nuovo sistema, scrive il MIT Technology Review, la startup Gamalon con sede a Boston che sta lanciando due nuovi prodotti basati sulla tecnologia. La compagnia ha sviluppato una tecnica che d ad un'intelligenza artificiale l'abilit di scrivere codice attraverso un metodo di programmazione probabilistica che potrebbe semplificare parecchio la stesura di nuovi algoritmi di machine learning. La tecnica stata mostrata in una demo da Ben Vigoda, CEO della startup. Lo scopo del software semplicissimo: un utente disegna una bozza e il sistema cerca di riconoscere il soggetto disegnato. Se siete stati colti da un dj vu perch Google ha gi realizzato qualcosa di identico, ma in questo caso l'approccio drasticamente diverso: laddove Google utilizzava dei pattern predefiniti per riconoscere le immagini, il sistema di Gamalon identifica gli oggetti sulla base di quello che ha visto in precedenza, compiendo previsioni grazie alla programmazione probabilistica. Il sistema pu inoltre stabilire correttamente il nome dell'oggetto anche se non lo ha visto in precedenza basandosi comunque su tutte le esperienze che ha fatto in passato sfruttando le teorie della statistica bayesiana, matematico del 18esimo secolo. Da qui deriva la tecnica di programmazione utilizzata dalla IA che utilizza calcoli probabilistici e non specifiche variabili, e ha bisogno di un numero inferiore di esempi per giungere ad un risultato certo. Il programma in grado di modificare costantemente il livello di conoscenza grazie ai nuovi esempi imparati, e il codice viene automaticamente e continuamente riscritto in base ai risultati ottenuti dai calcoli sulle probabilit. La programmazione si basa su una serie di algoritmi concatenati, in cui ogni nuovo algoritmo richiede un numero inferiore di dati rispetto a quello precedente e il sistema pu creare quello successivo in maniera ancora pi stringata e semplice. La tecnica stata considerata anche in passato ma gli scenari d'uso di Gamalon sono le prime implementazioni mainstream dal momento che per sfruttarla appieno viene richiesta una potenza di calcolo non indifferente per incarichi molto semplici. Anche la risposta a quesiti estremamente semplici, come l'identificazione di un gatto attraverso i suoi elementi principali, pu rivelarsi onerosa dal momento che gli stessi elementi sono molto simili a quelli di altri animali. Gamalon si manifesta comunque piuttosto ottimistica sulla programmazione probabilistica soprattutto per gli scenari d'uso che potrebbero configurarsi nel prossimo futuro grazie al proprio sistema: ad esempio il riconoscimento di prodotti da semplice testo, di modelli di televisori specifici partendo dalla descrizione del produttore, la catalogazione rapida di numerosi prodotti in un inventario, il tutto "insegnando" all'algoritmo solo informazioni basilari. L'algoritmo pu essere utilizzato in locale anche per apprendere le abitudini dell'utente senza dover inviare dati alle societ di terze parti, per far riconoscere ai veicoli a guida autonoma nuovi ostacoli e capire senza necessit di sviluppo come evitarli. Le macchine sono destinate a diventare sempre pi intelligenti e grazie al nuovo approccio di Gamalon potranno iniziare ad avere un metodo d'apprendimento sempre pi simile a quello degli esseri umani.

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