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Una startup californiana potrà fare test drive reali sulle strade americane per raccogliere dati e informazioni con i quali allenare gli algoritmi di deep learning da utilizzare come base per lo sviluppo di sistemi di guida autonomi

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Bah! Si continua a dimenticare che il deep learning non e' altro che un insieme di tecniche per creare modelli matematici che sono, ne' piu' ne' meno, cassoni pieni di conoscenza copiata dall'uomo.

Che voglio dire? Che un sistema siffatto, di fronte ad un imprevisto, potra' fare solo una colossale cazzata.

Credo che la moda del deep learning in ambienti reali finira' dopo i primi disastri.

I bambini quando nascono fanno la stessa medesima cosa....deep learning, con la differenza che lo fanno a 360° e con un computer organico infinitamente più potente e in grado di aumentare la propria capacità computazionale in base alle esperienze(sinapsi) e la crescita.
I sistemi sono simili sono che il primo è un frammento di quello che è in grado di fare il cervello umano.
E' un passaggio obbligato, da qualche parte bisogna iniziare.
Non dimenticare che il nostro cervello è il più potente decoder audio/video che esista! ;)

I bambini quando nascono fanno la stessa medesima cosa....deep learning, con la differenza che lo fanno a 360° e con un computer organico infinitamente più potente e in grado di aumentare la propria capacità computazionale in base alle esperienze(sinapsi) e la crescita.
I sistemi sono simili sono che il primo è un frammento di quello che è in grado di fare il cervello umano.
E' un passaggio obbligato, da qualche parte bisogna iniziare.
Non dimenticare che il nostro cervello è il più potente decoder audio/video che esista! ;)

Non e' questione di inizi, ma di metodo. L'apprendimento nelle reti neurali non avviene online. Il deep learning non contempla la creativita' ( necessaria per risolvere alcune situazioni ). I modelli di deep learning sono solo delle complicate funzioni composte con moltissime variabili, che mappano input e output secondo gli esempi che hanno appreso.

Ma se nel training set mancava l'esempio simile al problema corrente? Semplicemente la rete produrra' un output completamente sballato ( cioe' non capisce di non conoscere la soluzione ).

L'unica speranza e' di creare un training set talmente vasto e completo da riuscire a coprire tutti i possibili casi reali. Buona fortuna!

Non e' questione di inizi, ma di metodo. L'apprendimento nelle reti neurali non avviene online. Il deep learning non contempla la creativita' ( necessaria per risolvere alcune situazioni ). I modelli di deep learning sono solo delle complicate funzioni composte con moltissime variabili, che mappano input e output secondo gli esempi che hanno appreso.

Ma se nel training set mancava l'esempio simile al problema corrente? Semplicemente la rete produrra' un output completamente sballato ( cioe' non capisce di non conoscere la soluzione ).

L'unica speranza e' di creare un training set talmente vasto e completo da riuscire a coprire tutti i possibili casi reali. Buona fortuna!

Nell'ultimo strato di una CNN si può usare una SVM con kernel radiale, che implica una superficie decisionale chiusa, che implica un output ragionevole per qualsiasi input, anche lontano un miglio da qualsiasi cosa nel training set. Lasciamo stare che sicuramente questa non sarà la soluzione al problema che hai evidenziato, sono fiducioso che dato le montagne di denaro che le più grandi aziende al mondo ci stanno investendo qualcuno più sveglio e più preparato di noi ci sta lavorando ed ha anche trovato eccellenti soluzioni...

Nell'ultimo strato di una CNN si può usare una SVM con kernel radiale, che implica una superficie decisionale chiusa, che implica un output ragionevole per qualsiasi input, anche lontano un miglio da qualsiasi cosa nel training set. Lasciamo stare che sicuramente questa non sarà la soluzione al problema che hai evidenziato, sono fiducioso che dato le montagne di denaro che le più grandi aziende al mondo ci stanno investendo qualcuno più sveglio e più preparato di noi ci sta lavorando ed ha anche trovato eccellenti soluzioni...

Non metto in dubbio che ci stiano lavorando. Tuttavia le support vector machines non sono la panacea per questo genere di problemi. C'e' solo da sperare che il training set usato sia talmente ampio e consistente da rendere le reti neurali capaci di far fronte a qualsiasi imprevisto.

Mi spaventa un po' l'idea di alcuni ( Tesla ) di usare l'apprendimento online. In pratica mettiamo in strada un "ragazzino" e lasciamo che impari facendo incidenti??

Poi e' ovvio che se le strade verranno modificate per offrire supporto alle IA, allora il discorso cambia di parecchio. Anche se non mi e' chiaro come potrebbero modificare milioni di strade. Magari solo le autostrade?? Che pero' sono quelle che presentano meno imprevisti.

Non metto in dubbio che ci stiano lavorando. Tuttavia le support vector machines non sono la panacea per questo genere di problemi. C'e' solo da sperare che il training set usato sia talmente ampio e consistente da rendere le reti neurali capaci di far fronte a qualsiasi imprevisto.

Mi spaventa un po' l'idea di alcuni ( Tesla ) di usare l'apprendimento online. In pratica mettiamo in strada un "ragazzino" e lasciamo che impari facendo incidenti??

Poi e' ovvio che se le strade verranno modificate per offrire supporto alle IA, allora il discorso cambia di parecchio. Anche se non mi e' chiaro come potrebbero modificare milioni di strade. Magari solo le autostrade?? Che pero' sono quelle che presentano meno imprevisti.

Chiaramente per quanto riguarda il training set the bigger the better :D , però secondo me persino il primo sistema commerciale che sarà in circolazione (con tutti i mostruosi bug che avrà) sarà già molto, ma molto più sicuro di avere alla guida un "average driver".

L'apprendimento online immagino sarà limitato ad una fine tuning della rete su eventuali strade percorse giornalmente, d'altronde quando noi facciamo una strada per la prima volta ci guardiamo sicuramente di più intorno!

Un cervello umano non è molto diverso da una macchina alla fine.. il primo è organico e il secondo elettronico.

Quello che è diverso (oggi) è il modo di ragionare, anche l'uomo sfrutta dei preset per risolvere i problemi. Quello che ci rende "umani" è il fatto di poter ragionare fuori dagli schemi difronte a situazioni impreviste e nuove. Ma anche questo non è altro che il frutto di un preset.

Quando ragioniamo fuori dagli schemi, semplicemente utilizziamo conoscenze pre-acquisite in altri ambiti e che noi riadattiamo per lo scopo... ma dobbiamo averle pre-acquisite, altrimenti non possiamo inventarcele certe conoscenze.

Non sto dicendo che ci siamo quasi con le macchine, ma temo che sopravvalutiamo troppo le nostre capacità mentali... siamo solo un ammasso di sinapsi e reagiamo all'ambiente esterno esattamente come farebbe un qualsiasi nesso di causalità --> effetto. Con la semplice differenza che il numero elevato di connessioni ci rende imprevedibili e tutti diversi.

Un cervello umano non è molto diverso da una macchina alla fine.. il primo è organico e il secondo elettronico.

Quello che è diverso (oggi) è il modo di ragionare, anche l'uomo sfrutta dei preset per risolvere i problemi. Quello che ci rende "umani" è il fatto di poter ragionare fuori dagli schemi difronte a situazioni impreviste e nuove. Ma anche questo non è altro che il frutto di un preset.

Quando ragioniamo fuori dagli schemi, semplicemente utilizziamo conoscenze pre-acquisite in altri ambiti e che noi riadattiamo per lo scopo... ma dobbiamo averle pre-acquisite, altrimenti non possiamo inventarcele certe conoscenze.

Non sto dicendo che ci siamo quasi con le macchine, ma temo che sopravvalutiamo troppo le nostre capacità mentali... siamo solo un ammasso di sinapsi e reagiamo all'ambiente esterno esattamente come farebbe un qualsiasi nesso di causalità --> effetto. Con la semplice differenza che il numero elevato di connessioni ci rende imprevedibili e tutti diversi.

This! "L'imprevidibilità" è dovuta semplicemente al fatto che ancora del cervello non ci abbiamo capito assolutamente niente...

Quando ragioniamo fuori dagli schemi, semplicemente utilizziamo conoscenze pre-acquisite in altri ambiti e che noi riadattiamo per lo scopo... ma dobbiamo averle pre-acquisite, altrimenti non possiamo inventarcele certe conoscenze.

Hai detto niente. E' proprio questo il problema dell'IA. Le reti neurali attuali riescono a svolgere egregiamente il loro compito relativamente al loro dominio di conoscenza. Se lo si allarga troppo, si rischia che la rete cominci a sbarellare.

La soluzione e' quella che gli esperti chiamano AGI, ma non e' chiaro come una cosa del genere possa essere realizzata in pratica.

Yann LeCun ha usato l'analogia di un gelato alla crema per descrivere l'attuale stato delle cose. Noi abbiamo appena infilato il cucchiaio nello strato superficiale di panna!

Magari sbaglio, ma, secondo me, riusciremo davvero ad arrivare a I.A. ottimali solo quando conosceremo a fondo e totalmente il cervello umano. :D

Magari sbaglio, ma, secondo me, riusciremo davvero ad arrivare a I.A. ottimali solo quando conosceremo a fondo e totalmente il cervello umano. :D

Un mio Prof. disse "finché non si spacchetta il cervello umano"...

This! "L'imprevidibilità" è dovuta semplicemente al fatto che ancora del cervello non ci abbiamo capito assolutamente niente...
Piuttosto, perchè considerare tutte le variabili che ci sono in gioco va aldilà di ogni possibile immaginazione.

Hai detto niente. E' proprio questo il problema dell'IA. Le reti neurali attuali riescono a svolgere egregiamente il loro compito relativamente al loro dominio di conoscenza. Se lo si allarga troppo, si rischia che la rete cominci a sbarellare.

La soluzione e' quella che gli esperti chiamano AGI, ma non e' chiaro come una cosa del genere possa essere realizzata in pratica.

Yann LeCun ha usato l'analogia di un gelato alla crema per descrivere l'attuale stato delle cose. Noi abbiamo appena infilato il cucchiaio nello strato superficiale di panna!

Infatti non penso che vedremo presto una macchina potente come l'uomo, anche se penso che tra 30 anni potremmo già avere l'equivalente di un uomo con deficit mentali (il che sarebbe tanto).

In un futuro moooolto lontano forse capiremo che il libero arbitrio non esiste e che la nostra risposta individuale e soggettiva agli eventi non è altro che una reazione "scontata", perchè trilioni di trilioni di fattori ci hanno influenzato fino a poco prima di prendere quella decisione che noi crediamo "nostra".
Dovremmo solo convivere con la consapevolezza di non avere la consapevolezza di tutte le variabili in gioco. Questa ignoranza ci rende liberi, autonomi ed indipendenti.