Fonte: Internet11 maggio 2018La capacità di fare generalizzazioni a partireda singole esperienze è essenziale per lasopravvivenza, ma se la generalizzazioneè sbagliata - troppo ampia o troppo limitata -può avere l'effetto contrario.Una nuova teoria sui fondamenti di questacapacità, perfezionando modelli precedenti,potrebbe permettere di applicarla in modo correttoanche nei sistemi di intelligenza artificiale(red)comportamentopsicologiacomputer scienceUn nuovo modello matematico della nostra capacitàdi generalizzare a partire dalle esperienze è statoproposto da Chris R. Sims, ricercatore delRensselaer Polytechnic Institute a Troy, nellostato di New York, in un articolo pubblicato su "Science".Lo studio si inserisce nel filone delle ricercheper rendere sempre più accurati gli algoritmiusati nell'intelligenza artificiale e in particolarenell'apprendimento automatico.Saper fare generalizzazioni corrette è essenzialeper la sopravvivenza. Per esempio, se un uccellomangia una farfalla velenosa o sgradevole,imparerà rapidamente a evitare tutti gli insettiche le assomigliano.Il problema è che, per quanto simili, non esistonodue specie di farfalle esattamente uguali.Se la generalizzazione è troppo limitata, l'uccellocontinuerà a consumare farfalle tossiche.Se invece la generalizzazione è troppo ampia,portandolo a evitare tutte le farfalle, si priverà inutilmente di una fonte alimentare, riducendo lapropria fitness, ossia la capacità adattativaall'ambiente.
L'uccello e la farfalla: un nuovo modello della capacità di generalizzare
Fonte: Internet11 maggio 2018La capacità di fare generalizzazioni a partireda singole esperienze è essenziale per lasopravvivenza, ma se la generalizzazioneè sbagliata - troppo ampia o troppo limitata -può avere l'effetto contrario.Una nuova teoria sui fondamenti di questacapacità, perfezionando modelli precedenti,potrebbe permettere di applicarla in modo correttoanche nei sistemi di intelligenza artificiale(red)comportamentopsicologiacomputer scienceUn nuovo modello matematico della nostra capacitàdi generalizzare a partire dalle esperienze è statoproposto da Chris R. Sims, ricercatore delRensselaer Polytechnic Institute a Troy, nellostato di New York, in un articolo pubblicato su "Science".Lo studio si inserisce nel filone delle ricercheper rendere sempre più accurati gli algoritmiusati nell'intelligenza artificiale e in particolarenell'apprendimento automatico.Saper fare generalizzazioni corrette è essenzialeper la sopravvivenza. Per esempio, se un uccellomangia una farfalla velenosa o sgradevole,imparerà rapidamente a evitare tutti gli insettiche le assomigliano.Il problema è che, per quanto simili, non esistonodue specie di farfalle esattamente uguali.Se la generalizzazione è troppo limitata, l'uccellocontinuerà a consumare farfalle tossiche.Se invece la generalizzazione è troppo ampia,portandolo a evitare tutte le farfalle, si priverà inutilmente di una fonte alimentare, riducendo lapropria fitness, ossia la capacità adattativaall'ambiente.