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I La cultura dell'intelligenza artificiale - Coggle Diagram
I La cultura dell'intelligenza artificiale
La società dei dati
1)
Gianfranco Pacchioni (2019): i progressi della biologia sintetica potrebbero configurare, in futuro, l'avvicendamento del Tecno-Sapiens al Vetero-Sapiens.
2)
Primo Levi (1971): prefigura gli sviluppi della rete e dell'IA. Protagonista del racconto è la Rete di tutte le reti che si sviluppa fino a comportarsi da centro nervoso e, alla fine, decide di suicidarsi per non vedere il proprio ruolo ridimensionato dagli umani.
Rivoluzione dell'
IA
Postmedialità
La realtà dell'
Internet of the Things
: i media non sono più riconoscibili nella loro materialità, la tecnologia ibrida gli
oggetti
e li rende
smart
.
La
fine
dei
mass media
, della comunicazione uno-a-molti. Lo spettatore non è più un terminale della comunicazione.
Piattaformizzazione
1)
Una
piattaforma
è una
infrastruttura hardware
o
software
che fornisce
servizi
e strumenti
tecnologici
.
2)
Le piattaforme forniscono servizi di intermediazione con il cliente senza i costi di investimento in infrastrutture. Ad esempio, PayPal on ha impiegati allo sportello.
Datificazione
1)
Le piattaforme di servizi chiedono una registrazione, il che comporta il tracciamento dell'utente.
2)
I nostri dati sono un valore economico (
capitalismo digitale
).
3)
Gli algoritmi che lavorano dietro le piattaforme costituiscono il fulcro del loro business.
4)
L'algoritmo apprende (
machine learning
) dai dati in suo possesso; più un utente entra in una piattaforma e più dati fornisce; man mano che l'algoritmo l'utente, diventa sempre più capace di suggerirgli prodotti o scelte coerenti.
Società del codice
: una forma sociale in cui il codice costruisce, in tutto o in parte, la società stessa.
La prospettiva tecnologica
1)
Alan Turing
(1950):
Le macchine possono pensare?
Con questa domanda il matematico apre il suo articolo, Computing Machinery and Intelligence.
2)
L'articolo è stato pubblicato in una
rivista di psicologia e sociologia
, a evidenziare la
natura interdisciplinare
dell'
IA
.
Gioco dell'imitazione
: "... poiché è difficile distinguere un computer da una persona, il computer dovrebbe essere considerato un'entità intelligente".
1)
Settant'anni dopo il test di Turing si è concordi sul fatto che l
'IA
manca
di
versatilità
e
intuitività
e, pertanto, non riflette l'intelligenza umana.
2)
L'IA oggi può fare cose (
agentività
) con molta più efficienza dell'uomo, ma ciò non vuol dire che comprende ciò che fa.
IA
:
ML
e
DL
ML
: consiste in
algoritmi
che
imparano dai dati
per
fare
previsioni
o
prendere decisioni
, senza essere programmati con regole rigide passo-per-passo. Gli algoritmi di ML migliorano le loro prestazioni in modo adattivo e in misura proporzionale al numero di esempi da cui apprendono.
1)
Apprendimento supervisionato
: avviene mediante esempi di
input
e di
output
. do al modello tante foto già etichettate: “questo è un gatto”, “questo non è un gatto”. Applicazioni ML supervisionato: riconoscimento vocale, identificazione scrittura manuale. 2)
Apprendimento non supervisionato
: avviene mediante
input,
con l'obiettivo di individuarvi una
struttura logica.
Do tante foto senza etichette. L’algoritmo raggruppa da solo le immagini in cluster: magari un gruppo di gatti, uno di cani, uno di uccelli… senza sapere i nomi. Applicazioni ML non supervisionato: liste dei risultati restituiti dai motori di ricerca. 3)
Apprendimento per rinforzo
mediante l'assegnazione di
ricompense
e
punizioni
in forma di
segnali numerici
. Applicazioni ML apprendimento per rinforzo: ITS.
Applicazioni
ML
a
scuola
: prevedere il rischio di
drop-out
, messa a punto di
ambienti di apprendimento personalizzati,
il tutto attraverso la
raccolta
e l'
analisi
di dati sugli
studenti.
DP
: consiste in
algoritmi
chiamati
reti neurali artificiali
, poiché sono ispirati alla struttura e alla funzione del cervello. Avremo una macchina che riesce automaticamente a classificare i dati. Applicazioni DL: riconoscimento facciale.
