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Un interessantissimo articolo di Luciano Floridi e Anna C. Nobre sul modo in cui parliamo dell'Intelligenza Artificiale e del cervello umano . Da leggere con attenzione. https://lnkd.in/d4FMi4ye

Le reti neurali sono il cuore dell'innovazione nell'intelligenza artificiale, offrendo potenziale per sviluppare sistemi sempre più intelligenti e autonomi. Ma cosa sono nel pratico? In poche parole sono modelli matematici che cercano di emulare il funzionamento dei collegamenti neurali umani. Sono composte da strati di neuroni artificiali collegati tra loro che processano informazioni per risolvere compiti complessi. Ogni neurone riceve input, elabora l'informazione, e passa l'output agli strati successivi. Durante l'addestramento, le reti neurali apprendono dai dati e dagli errori, aggiustando i pesi dei collegamenti tra neuroni per migliorare la precisione delle previsioni. Questa capacità le rende ideali per applicazioni come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la guida autonoma. Sei appassionato di AI? Seguici per restare sempre aggiornato! #ai #retineurali #intelligenzaartificiale #machinelearning #futuretech

#contenuti #IA #AI #intelligenzaartificiale [Testo generato con IA] 𝗥𝗲𝘁𝗲 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲 Un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano. È composto da unità interconnesse (neuroni artificiali) che elaborano e trasmettono informazioni. Le reti neurali sono utilizzate per riconoscere pattern e apprendere da dati. 𝗥𝗲𝘁𝗲 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗮𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮 Un tipo di rete neurale con molti livelli nascosti tra l'input e l'output. Questa architettura più complessa consente di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, permettendo di affrontare problemi più complessi come il riconoscimento di immagini o il linguaggio naturale.

Le Reti Neurali sono state la svolta per l’AI Moderna. Si tratta di modelli computazionali ispirati al modo in cui le reti neurali biologiche nel cervello umano elaborano le informazioni. 🚀 Se vuoi partire dalle basi il modo migliore è approfondire il concetto di Multi Layer Perceptron. 👇 https://lnkd.in/dVDwgDXk Il Multi Layer Perceptron è un tipo di rete neurale artificiale che utilizza più strati di neuroni per elaborare e interpretare i dati. Questi strati lavorano insieme per apprendere dai dati e fare previsioni accurate. 💥 Le Reti Neurali è che possono apprendere e migliorare nel tempo, proprio come il cervello umano. Questo le rende strumenti potenti per risolvere problemi complessi in molti campi, dalla medicina alla finanza, dall'ingegneria all'astronomia. 🌌 #ai #machinelearning #neuralnetworks

Come si evolve l'AI? Siamo passati velocemente dai precettori (uno dei primi modelli di rete neurale) alle reti neurali profonde che rappresentano attualmente la forma più avanzata di apprendimento automatico. L’AI sta ormai competendo per eguagliare e superare le capacità cognitive umane, con un impatto trasformativo che richiede un'attenta considerazione delle implicazioni a lungo termine di tali progressi. Consiglio una lettura di questo articolo che prendendo spunto da questo pensiero approfondisce molto bene la questione: https://ow.ly/oR9f50So3am #BetacomGroup #ICT #WeDoIT Betacom Group #AI #regolamentazione

Claude AI si svela: dai temi controversi al ragionamento logico, Anthropic pubblica le linee guida del suo assistente virtuale. Avete mai desiderato sapere cosa passa per la “mente” di un’ intelligenza artificiale? Bene, il vostro desiderio è stato esaudito. Anthropic ha appena pubblicato i prompt di sistema di Claude AI, offrendo uno sguardo senza precedenti sul funzionamento interno di uno dei chatbot più avanzati al mondo. È come avere accesso al codice sorgente del futuro. Ora vi racconto, ma se volete sbirciare da voi li trovate qui. Nel panorama dell’intelligenza artificiale, dove il segreto industriale regna sovrano, Anthropic ha fatto una mossa audace. L’azienda ha deciso di pubblicare i prompt di sistema per le versioni Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus e Claude 3.5 Sonnet, promettendo di aggiornare queste informazioni man mano che il sistema evolve. È un passo significativo verso la trasparenza in un settore spesso criticato per la sua opacità. Questi prompt, aggiornati al 12 luglio 2024, offrono uno sguardo affascinante sul funzionamento interno di Claude AI. È come se ci avessero consegnato il manuale d’istruzioni di un cervello artificiale. Ma cosa ci rivelano esattamente? https://lnkd.in/dT4wnDnK #claudeai #ai #intelligenzaartificiale #claude

L'intelligenza artificiale è una intelligenza calcolatrice o calcolante. La nostra intelligenza, oltre a calcolare, sa mettere in relazione non solo dati, ma la vita. Perché noi siamo esseri relazionali. Non sono termini scientifici, non sono esito di ricerche scientifiche. Sono le riflessioni che mi ha suscitato la lettura del testo di Luciano Floridi, pubblicato oggi su La Stampa, dal titolo "Anche l'AI è stata fraintesa", a proposito degli esiti della antropomorfizzazione linguistica dell'intelligenza artificiale e dei parallelismi tra cervello umano e computer degli studiosi (non tutti, dico io) di psicologia cognitiva. #intelligenzaartificiale #intelligenza Cosimo Accoto Enrico Nardelli Isabella Corradini Andrea Gaggioli Ciro De Florio Elena Angeleri Riva Giuseppe Antonio Grasso Bruno Mastroianni Massimo Chiriatti Luca Peyron Paolo Benanti

TEORIA DEI GRUPPI E TEORIA DEI TIPI LOGICI❗PERCHE' NON USARLI❓🤔 "...Le Reti Neurali è che possono apprendere e migliorare nel tempo, proprio come il cervello umano..." Consideriamo la frase sopra: le reti neurali possono 1) apprendere: certo però l'apprendimento "di per se" non si sa se sia funzionale o meno all'obiettivo. In altro modo, "sbagliando si impara (apprende) è verissimo peccato che sbagliando si impara a continuare a sbagliare proprio perchè la definizione (premessa) implica lo sbaglio A PRIORI. Il termine "tentando" implica sia errori che soluzioni quindi è corretto esprimere ciò: tentando si impara. Sbagliando implica SOLO lo sbaglio quindi, in un insieme composto di "sbagli", esce uno sbaglio al 100%. Nell'insieme "tentativi" esistono "tentativi sbagliati" e "tentativi corretti". 2) migliorare: migliorare in funzione di COSA? a) se l'obiettivo è "migliorare il database di sbagli" allora continuare a sbagliare continua a migliorare l'obiettivo b) se l'obiettivo è "migliorare il database di soluzioni corrette" allora continuare a sbagliare non migliora il database. ...e qui si aprono universi. Per esempio il richiamo al/i teorema/i di Goedel... Ok materialmente che fare? La strada più breve che io conosca è l'utilizzo contemporaneo di due teorie che, se abbinate ed implementate, permettono di "aggirare il problema". Esse sono: - teoria dei gruppi (la caratteristica più utile è che tutti gli elementi dell'insieme hanno almeno una caratteristica in comune quindi dello stesso livello) - teoria dei tipi logici (la caratteristica più utile è che l'insieme utilizza "salti" cioè "sviluppi" all'esterno dell'insieme di partenza)* Ecco quindi la mia formulazione di vecchissima data: X in funzione uni- bi- direzionale di Y X ed Y sono elementi della teoria dei gruppi mentre, nelle relazioni, utilizzo caratteristiche della teoria dei tipi logici. Ora una considerazione: perchè due elementi con caratteristiche della teoria dei gruppi e non un solo elemento? Oppure tre? Semplice. Le reti neurali non hanno possibilità di diventare intelligenti (intelligenza del tipo logico-matematico-razionale cioè LMR) perchè nella considerazione stessa posta sopra cioè "...come nel cervello umano..." è facile notare che il cervello umano è a base di tre componenti cioè: - emisfero destro - emisfero sinistro - corpus callosum da qui le prime due sono X ed Y mentre a terza componente è espandibile nelle forme di relazione tra i due elementi. Certo che il sistema binario non è proprio il più adatto ma neppure il sistema ternario perchè prevede tre "enti matematici" dello stesso livello". Quindi che fare? Creare un nuovo ramo matematico con regole e proprietà adeguate all'obiettivo di "elaborazione come il cervello". *matematici, scusate l'esposizione da "contrazioni allo stomaco" ma era il modo più semplice che ho trovato per esprimere i concetti delle teorie che ritengo siano utili

🔍🤖 #IAmisteriosa? I ricercatori del MIT CSAIL hanno sviluppato un modo rivoluzionario per spiegare il comportamento delle reti neurali! Gli agenti di interpretazione automatica (AIA) stanno cambiando il gioco, fornendo spiegazioni intuitive e dettagliate di come funzionano questi sistemi. 🧠💡 Con l'introduzione del benchmark FIND, ora possiamo valutare con precisione le descrizioni delle funzioni delle reti neurali. La sfida? Gli AIA attualmente descrivono solo metà delle funzioni. Ma non temere, il futuro è luminoso! I ricercatori stanno già lavorando su un toolkit per potenziare gli AIA, permettendo esperimenti più precisi e analisi dettagliate. 💥🚀 Questo non è solo un passo avanti per la scienza, ma ha implicazioni reali per la nostra vita quotidiana. Pensate alle applicazioni in ambiti critici come la guida autonoma o il riconoscimento facciale! 🚗🔍 👉 Vuoi saperne di più? Visita il nostro blog per un'analisi completa di questo entusiasmante sviluppo: https://lnkd.in/d535NrWy 👇 Condividi nei commenti la tua opinione sull'impatto che queste tecnologie avranno sul nostro futuro! #AI #tecnologia #MITCSAIL #retineurali #FINDbenchmark #futurodellAI

🧠 Un bellissimo esempio di rappresentazione in cui si vede il processo di training e di funzionamento della rete neurale. 💡 Il sistema imparava a giocare a Snake in pochissimo tempo, e si possono osservare le attivazioni della rete. 🔗 Il progetto: https://lnkd.in/duyAe9N5 ___ ✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://lnkd.in/dN-bwBrV #AI #IntelligenzaArtificiale