[bobafetthotmail]

Originariamente inviato da omerook

come fa ad imparare all infinito se non capisce nemmeno quando sbaglia?

E un essere umano invece? Un umano non sempre (quasi mai) capisce da solo dove sbaglia, o anche che ha sbagliato.
Se ti dicono che sbagli e ti fanno vedere che hai sbagliato tu che fai?

questo è un paradosso!

No, perchè funziona uguale ad un essere umano. Nessun essere umano può realisticamente trovare tutti i propri sbagli. Qualcuno glie lo deve dire.
Vale anche per un algoritmo AI, finchè non è effettivamente superiore ad un umano o meglio della maggioranza degli umani.

non impara un emerita mazza! non farà altro che arricchire di informazioni un database che gli darà maggiori possibilità di confronto e azzeccare risposte!

Non usa i database di immagini che seleziona per fare il suo lavoro ma librerie di roba sua manipolata dai programmatori.

Non impara solo in modo completamente indipendente, c'è anche accesso a quello che fa. Sennò ci mette secoli ad andare a casaccio.

ps: visto che dubito di avere dei dottori in fisica come interlocutori mi sento libero di sparare cazzate a iosa perche il livello è e rimane quello da chiacchiere da bar!

Non serve essere un laureato per sapere come si fa ad imparare dai propri errori. Un algoritmo AI funziona nello stesso modo, perchè è quello che lo rende una AI. Funziona in modo simile ad un umano.

ma io non mi arrabbio minimamente! prendo solo atto che il sistema è fallace!

No, tu dici che non è adatto e dici che andrebbe rimosso e che gli algoritmi sono pericolosi e che non dovrebbero guidare le macchine.
Piccola differenza.

Che non sia perfetto si sapeva anche prima.

ed il guaio è che non c'è modo di farne il debug, visto che le reti neurali sono sostanzialmente delle scatole nere

Immane cazzata. le reti neurali sono software e come tutti i software possono essere debuggate, se sono progettate per esserlo. http://deeplearning4j.org/debug.html
Che non sia una passeggiata... evabbè, sono complessi.

In questo caso è un problema nei parametri di selezione (quindi è un problema dei programmatori che devono selezionare parametri migliori che distinguano una scimmia da un umano, l'algoritmo quelli non se li inventa, li prende dai file di configurazione perchè non ha idea di cosa sia un umano o una scimmia o un pallone da calcio se nessuno glie lo dice), non nella rete in sè, assumendo che sia una rete neurale.

L'unica rete neurale che è veramente una scatola nera è il cervello umano. non ha infrastrutture di debug ed esiste a livello hardware (è un computer analogico).