25-01-2022, 10:32
Tutti i sistemi basati su machine learning (la parte di AI che si usa per questa roba) hanno il problema dell'apprendimento.
Servono moli di dati enormi per fare il "training" (cioè per insegnare al sistema a riconoscere le cose) e penso che il limite attuale sia questo: ancora non sono stati collezionati abbastanza dati per sfruttare le potenzialità della tecnologia.
Sicuramente ci arriveremo però. In molti ambiti questi sistemi sono già super-umani (termine tecnico per dire che sono più performanti degli umani), ad esempio il riconoscimento di volti, le frodi bancarie etc.
In questo caso abbiamo capacità di calcolo più o meno illimitata, sensori molto più sensibili dell'occhio umano (che possono essere complementati da altri - acustici, termici, microonde e via così) per cui è solo questione di tempo.
Servono moli di dati enormi per fare il "training" (cioè per insegnare al sistema a riconoscere le cose) e penso che il limite attuale sia questo: ancora non sono stati collezionati abbastanza dati per sfruttare le potenzialità della tecnologia.
Sicuramente ci arriveremo però. In molti ambiti questi sistemi sono già super-umani (termine tecnico per dire che sono più performanti degli umani), ad esempio il riconoscimento di volti, le frodi bancarie etc.
In questo caso abbiamo capacità di calcolo più o meno illimitata, sensori molto più sensibili dell'occhio umano (che possono essere complementati da altri - acustici, termici, microonde e via così) per cui è solo questione di tempo.
(24-01-2022 23:03)phoenix.1 Ha scritto: [ -> ]non capisco niente di elettronica, quindi mi limito a riportare quanto detto da G Pedote ad un giornalista che - al ritorno dalla Vandee g - con il garbo dovuto verso un suo "fornitore", alla domanda sull'efficacia di oscar, ha più o meno risposto: diciamo che ha ancora molto da migliorare.
Poi, il progresso in questi campi va veloce, e quindi può darsi che metteranno a punto qualcosa che funzioni bene