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La prima misura è data da decisioni governative che mirino a controllare punendo certi usi della tecnologia, come ad esempio i deepfake o gli shallowfake una volta individuati. Ma stavolta rosa e vietati ai maschietti. Le reti neurali continueranno, comunque, ad essere applicate: grazie alla loro flessibilità sono in grado di riconoscere patterns complessi, come quelli generati da vista e udito.

Deep learning e reti neurali artificiali. Così i robot sfidano l’uomo

Grandi quantità di dati vengono ora date in pasto ad algoritmi in grado di creare classificazioni iper dettagliate. Oggi la più promettente avanguardia del machine learning, il deep robot commerciale su reti neurali come creare si basa su algoritmi che emulano la struttura neuronale del cervello umano creando reti neurali neural network.

Ecco alcuni esempi. Gli AI-driven social bot possono comunicare con gli esseri umani come se fossero persone. Generative Adversarial Networks, reti a due modelli separati Una delle tecnologie che permettono i deepfake sono le GAN.

Maggiore è la profondità della rete neurale, migliori saranno i risultati. Come il cervello umano, infatti, anche gli algoritmi di DL hanno bisogno di un processo di apprendimento prima di poter essere in grado di trovare delle soluzioni in maniera autonoma.

Il paragone con un bambino che apprende è immediato.

Il robot ha, invece, radici europee, anche etimologiche. Anche i primi tentativi di realizzare androidi, del resto, sono europei: Leonardo da Vinci ci ha lasciato un documento del nel quale ipotizza la creazione di un uomo meccanico. Frankenstein tradusse in letteratura tensioni e paure inconsce: i creatori sostituiti dalle creature alle quali hanno donato la vita. Complesso di Saturno di massa.

Tuttavia, la complessità di tale struttura è direttamente proporzionale alle risorse richieste per il processo di addestramento, e a oggi è ancora lungi dalla complessità e capacità del cervello umano. Per fortuna, grazie alla disponibilità di dati e infrastrutture cloud avanzate, è sempre più facile implementare soluzioni di deep learning.

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Il vantaggio di un apprendimento tutto sommato lento si palesa nella fase successiva, ossia quella di esecuzione. Le reti neurali addestrate possono esaminare enormi moli di dati e fare confronti su molti più parametri contemporaneamente, a un livello inimmaginabile per il nostro cervello.

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I campi di impiego, insomma, sono disparati e in costante aumento. Sistemi basati su intelligenza artificiale stanno offrendo diagnosi più accurate e meno invasive di quelle fornite dai medici.

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Oggi, è possibile analizzare automaticamente un numero pressoché infinito di diagnosi e referti medici, estraendo i sintomi descritti e confrontandoli tra loro con una capacità analitica prima inarrivabile. Non è un caso che, in Europa, ma non solo, la spinta verso la crescita del deep learning arrivi dalle industrie farmaceutiche, ma è doveroso che tale sforzo vada anche nella direzione di quei paesi e di quelle persone più svantaggiate anziché inseguire il solo profitto.

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In questo, il mondo dei developer da tempo sta dando il buon esempio. Entrambi questi binari, lavorando in parallelo, accelerano la crescita del sapere e della nostra società. Occorre che prosegua al di fuori e che prenda corpo grazie agli interscambi di sapere. Di fatti, gli incontri organizzati delle community hanno due principali valenze: la condivisione della conoscenza e la crescita professionale.

How Deep Neural Networks Work

Oltre il deep learning: la Quantum Intelligence La tecnologia continua ad avanzare a ritmo serrato. Grandi aspettative sono concentrate sul quantum computingun paradigma di elaborazione che richiede nuovo hardware, nuovi algoritmi e nuove soluzioni. La caratteristica più stupefacente del quantum computing è la capacità di semplificare enormemente la soluzione di alcuni problemi, riducendone la complessità esponenziale.

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Al momento, il limite è infrastrutturale. Il calcolo quantico necessità di hardware specifico altamente potente, al momento non scalabile su vasta scala. Alcune aziende si sono comunque già messe al lavoro con ingenti investimenti.

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Il suo debutto commerciale è solo questione di tempo, come è stato per ogni tecnologia precedente.