Apprendimento automatico e Reti Neurali - pagina 7

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Spiegazione delle reti neurali convoluzionali (visualizzazione CNN)

Spiegazione delle reti neurali convoluzionali (visualizzazione CNN)

Il video spiega le reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro struttura per il riconoscimento delle immagini, utilizzando l'esempio del riconoscimento dei numeri.

Il primo strato nascosto, lo strato convoluzionale, applica kernel o rilevatori di caratteristiche per trasformare i pixel di input ed evidenziare le caratteristiche, come bordi, angoli e forme, portando a mappe di caratteristiche multiple che subiscono una funzione di non linearità.

Le mappe delle caratteristiche appena prodotte vengono utilizzate come input per il livello nascosto successivo, un livello di raggruppamento, che riduce le dimensioni delle mappe delle caratteristiche e aiuta a creare ulteriori astrazioni verso l'output conservando informazioni significative. Il livello di raggruppamento riduce l'overfitting velocizzando al contempo il calcolo tramite il downsampling delle mappe delle caratteristiche. Il secondo componente della CNN è il classificatore, che consiste in livelli completamente connessi che utilizzano funzionalità di alto livello estratte dall'input per classificare correttamente le immagini.

• 00:00:00 In questa sezione, il video introduce le reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro struttura per il riconoscimento delle immagini, utilizzando l'esempio del riconoscimento dei numeri. Il video spiega che le immagini nei dispositivi digitali sono memorizzate come matrici di valori di pixel e ogni matrice è un canale o un componente dell'immagine. Il primo strato nascosto, lo strato convoluzionale, applica kernel o rilevatori di caratteristiche per trasformare i pixel di input ed evidenziare le caratteristiche, come bordi, angoli e forme, portando a mappe di caratteristiche multiple che subiscono una funzione di non linearità per adattarsi al mondo reale dati. Le mappe delle caratteristiche appena prodotte vengono utilizzate come input per il livello nascosto successivo, un livello di raggruppamento, che riduce le dimensioni delle mappe delle caratteristiche e aiuta a creare ulteriori astrazioni verso l'output conservando informazioni significative.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video copre le caratteristiche e la funzionalità del livello di pooling nelle reti neurali convoluzionali (CNN). Il pooling è un processo che riduce l'overfitting velocizzando il calcolo attraverso il downsampling delle feature map. Nel max pooling, un kernel viene fatto scorrere sulle mappe delle caratteristiche di input e il valore di pixel più grande in quell'area viene salvato in una nuova mappa di output. Le mappe delle caratteristiche ottenute in genere conservano informazioni importanti dallo strato convoluzionale pur consentendo una risoluzione spaziale inferiore. Questa sezione copre anche il secondo componente della CNN: il classificatore, che consiste in livelli completamente connessi che utilizzano le funzionalità di alto livello estratte dall'input per classificare correttamente le immagini.
  

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Perché le reti neurali convoluzionali funzionano così bene?

Perché le reti neurali convoluzionali funzionano così bene?

Il successo delle reti neurali convoluzionali (CNN) risiede nel loro uso di input a bassa dimensione, che le rende facilmente addestrabili con solo decine di migliaia di esempi etichettati.

Il successo si ottiene anche attraverso l'uso di strati convoluzionali che producono solo piccole quantità di informazioni utili a causa della comprimibilità di patch di pixel che esistono nel mondo reale ma non necessariamente in immagini riorganizzate artificialmente. Sebbene le CNN siano utilizzate per eseguire varie attività di elaborazione delle immagini, il loro successo non può essere completamente attribuito alla loro capacità di apprendimento, poiché sia gli esseri umani che le reti neurali non possono apprendere da dati ad alta dimensione. Invece, le strutture spaziali codificate nella loro architettura devono esistere prima dell'addestramento per "vedere" il mondo.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come funzionano i modelli di machine learning attraverso l'adattamento della curva, che implica la ricerca di una funzione che passi il più vicino possibile a una raccolta di punti. Tuttavia, descrivere un'immagine richiederebbe un punto ad alta dimensione, in cui ogni coordinata rappresenta una particolare intensità di pixel. Ciò presenta un problema perché lo spazio di input di tutte le immagini 32x32 è di 3.072 dimensioni e per riempire densamente quello spazio, sarebbe necessario etichettare approssimativamente 9^3072 immagini, un numero significativamente maggiore del numero di particelle nell'universo. Il video rileva inoltre che classificare le immagini in due categorie, come nell'esempio precedente, non richiederebbe comunque di riempire densamente lo spazio.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video spiega come gli input ad alta dimensione, come le immagini, rappresentino una sfida nell'addestramento delle reti neurali. La soluzione sta nell'usare input a bassa dimensione, come una patch di 3x3 pixel di un'immagine, e consentire alla rete neurale di apprendere da diverse patch in modo da poter considerare regioni più grandi dell'input originale. Attraverso strati successivi, la rete neurale può infine esaminare l'intera immagine e fare previsioni accurate. Questo approccio è chiamato rete neurale convoluzionale e può raggiungere un tasso di accuratezza del test del 95,3% sul set di dati CIFAR10.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione viene spiegato come funziona così bene la rete neurale convoluzionale (CNN). Queste reti hanno input a bassa dimensione, che le rendono facilmente addestrabili con solo decine di migliaia di esempi etichettati. Sebbene la pratica comune richieda che centinaia o addirittura migliaia di numeri vengano emessi da uno strato, questa non è la realtà. Poiché le reti neurali iniziano con piccoli pesi casuali e apprendono apportando piccole modifiche per acquisire informazioni più utili dall'input, le reti neurali rivelano che non tutti i numeri di output contengono informazioni utili. Pertanto, i livelli convoluzionali non sono rigidi nella sua compressione perché i livelli producono solo piccole quantità di informazioni utili. Ciò è dovuto alla compressibilità di patch di pixel che esistono nel mondo naturale ma potrebbero non esistere in immagini riorganizzate artificialmente.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione viene spiegato che sebbene le reti neurali convoluzionali vengano utilizzate per eseguire varie attività di elaborazione delle immagini, il loro successo non può essere completamente attribuito alla loro capacità di apprendimento. Non è fattibile sia per gli esseri umani che per le reti neurali apprendere da dati ad alta dimensione. Mentre gli esseri umani sono intrinsecamente dotati di conoscenza su come funziona il mondo dalla nascita, le reti neurali convoluzionali richiedono una struttura spaziale codificata nella loro architettura prima che inizi l'addestramento per essere in grado di "vedere" il mondo, senza dover imparare dai dati.

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Si può insegnare all'intelligenza artificiale la differenza tra giusto e sbagliato? [4K] | INTELLIGENZA ARTIFICIALE | Scintilla

Si può insegnare all'intelligenza artificiale la differenza tra giusto e sbagliato? [4K] | INTELLIGENZA ARTIFICIALE | Scintilla

Il video discute lo stato attuale e il potenziale dell'intelligenza artificiale e della robotica, coprendo argomenti come il deep learning, le capacità dei robot, il potenziale impatto in vari settori, l'etica, l'intelligenza emotiva e i limiti.

Sebbene l'intelligenza artificiale sia passata senza problemi in vari campi, gli esperti ritengono ancora che gli esseri umani siano necessari per gestire situazioni impreviste e dilemmi etici. Vengono discussi anche la paura di armare i robot e il potenziale dell'IA di svilupparsi senza il controllo umano. Tuttavia, il potenziale dell'intelligenza artificiale per la creatività e l'intelligenza emotiva, come dimostrato da Yumi, è qualcosa da guardare al futuro. La sfida principale è ottenere la fiducia del pubblico nell'affidabilità e nella sicurezza dell'IA, poiché la sua integrazione diventa sempre più vitale nella nostra società.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega che l'intelligenza artificiale (AI) e la sua controparte, la robotica, non sono i nemici che i film ci hanno fatto credere. I problemi una volta risolti solo dagli esseri umani sono ora gestiti dall'intelligenza artificiale, che sembra essere passata senza soluzione di continuità in diversi campi, come telefoni cellulari, TV in streaming, app di social media e mappe GPS. Il video spiega anche che la tecnologia AI deriva dallo studio e dall'imitazione di come funziona il cervello. La rete neurale è l'equivalente informatico del funzionamento del cervello umano e i neuroni nella rete sono responsabili dell'aggiunta di input e output. Inoltre, l'apprendimento automatico, la scienza che consente ai computer di apprendere dai dati che analizzano, è diventato una forza trainante per il cambiamento in diversi settori come la finanza, l'assistenza sanitaria, la vendita al dettaglio online e la contabilità fiscale, solo per citarne alcuni.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video illustra come l'apprendimento automatico sia in costante miglioramento, con molte ricerche attuali incentrate sul miglioramento della sua efficacia ed efficienza. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono solo una parte del processo, in quanto non includono la preparazione dei dati, la modellazione dei problemi o la traduzione di soluzioni informatiche in soluzioni reali. Il deep learning si riferisce a una particolare rete neurale o algoritmo di apprendimento automatico che si è giocato milioni e milioni di volte per apprendere le migliori strategie. L'IA può essere utilizzata nel marketing, come i siti Web che raccomandano articoli specifici analizzando la cronologia degli acquisti, ma c'è una differenza tra automazione e vera creatività AI. Il video tocca anche i potenziali pericoli dei dati sociali disponibili gratuitamente e la possibilità di utilizzare l'intelligenza artificiale per la robotica.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, gli intervistati discutono dello stato attuale dei robot e dell'intelligenza artificiale, osservando che mentre il deep learning può aiutare ad accelerare il loro processo di apprendimento, mancano ancora abilità di base come la differenziazione tra oggetti, come mele e pere. La rappresentazione hollywoodiana dei robot, sebbene interessante, è in gran parte irrealistica in base alle loro attuali capacità. Tuttavia, il desiderio di realizzare robot umanoidi potrebbe rivelarsi pratico, poiché il mondo è già costruito per gli umani e potrebbe essere più facile da navigare per i robot con capacità simili a quelle umane. Il potenziale per l'intelligenza artificiale di assumere attività umane più banali, come cucinare e piegare il bucato, solleva interrogativi sulla possibilità di collaborare in modo significativo con gli esseri umani.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il video discute i progressi della robotica, in particolare nell'integrazione di diversi componenti come capacità di visione, mobilità e manipolazione. L'attenzione della robotica si sta spostando da un ambiente più controllato a spazi più aperti in cui i robot devono lavorare con esseri umani, mobili e vari ostacoli. Mentre i robot attuali possono camminare e muoversi su terreni complicati, mancano del sistema di visione e delle capacità di manipolazione degli umani. Tuttavia, la recente tecnologia sviluppata da aziende come Boston Dynamics ha portato a robot più agili e capaci, il che sta esercitando pressioni sui progettisti per migliorare gli algoritmi e l'intelligenza artificiale. Il video solleva la questione se i robot possano agire autonomamente in situazioni di emergenza, ma rileva che le attuali capacità dei robot hanno limitazioni in ambienti fisicamente disturbati.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, gli esperti discutono del potenziale impatto dell'intelligenza artificiale (AI) e della robotica in vari settori, come la medicina e la chirurgia. Sebbene l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per analizzare i dati medici e possibilmente migliorare il trattamento, gli esperti ritengono che un medico umano sia ancora necessario in caso di eventi o errori imprevisti. Inoltre, una questione spinosa è se l'intelligenza artificiale possa essere insegnata alle complessità della morale umana e degli standard etici, che sono necessari in alcune professioni come la medicina. I ricercatori stanno studiando come insegnare alle macchine a ragionare come i filosofi di centinaia di anni fa, ma questo rimane un compito impegnativo.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, gli esperti discutono dei dilemmi etici che sorgono quando l'intelligenza artificiale ha il compito di prendere decisioni difficili, ad esempio se dare priorità alla sicurezza dell'automobilista o a quella di un pedone in caso di incidente. Vengono esplorate le potenziali implicazioni e le complessità della programmazione di considerazioni etiche, come la determinazione del risultato meno negativo in una situazione, nei sistemi di intelligenza artificiale. Inoltre, le persone sono naturalmente riluttanti ad abbracciare l'IA a causa delle preoccupazioni sulla sicurezza e sui potenziali malfunzionamenti. Tuttavia, le scoperte tecnologiche stanno spingendo la società verso una maggiore integrazione dell'intelligenza artificiale, anche in aree vitali come il controllo del traffico aereo, ma la sfida sta nell'ottenere la fiducia del pubblico attraverso la sicurezza e l'affidabilità.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il video esplora la paura di armare robot e letali armi autonome. Si teme che i robot dotati di capacità di uccisione autonome possano causare massacri indiscriminati senza alcuna supervisione umana. Tuttavia, alcuni sostengono che i robot potrebbero effettivamente comportarsi meglio negli scenari di guerra rispetto agli umani che sono emotivi e possono commettere atrocità. Tuttavia, c'è un movimento verso la limitazione o il divieto di armi autonome letali e l'esercito è interessato a vari aspetti della tecnologia robotica, come aerei da combattimento e carri armati senza pilota. Il video sottolinea anche l'importanza della comprensione delle emozioni umane da parte dell'intelligenza artificiale se si vuole che funzioni positivamente con gli esseri umani.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione viene discussa l'importanza dell'intelligenza emotiva nei robot, con la capacità di leggere e segnalare gli stati emotivi che diventa sempre più necessaria per interazioni fluide tra umani e IA. Tuttavia, identificare e interpretare determinate espressioni facciali può essere difficile a causa delle differenze culturali e personali. Inoltre, la produzione e l'accessibilità economica dei robot per la casa è ancora incerta nonostante la loro fattibilità tecnica, e potrebbero essere necessari altri 50 anni prima che i robot passino dall'automazione e dall'elaborazione numerica alla creatività e all'ingegnosità. L'oratore menziona il loro fascino per la programmazione e la convinzione iniziale che l'intelligenza artificiale potrebbe portare alla pensione, ma questo non è stato raggiunto dopo 20 anni.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, la discussione è incentrata sui limiti dell'IA e sul suo potenziale per diventare come gli esseri umani, raggiungere l'autocoscienza e la sensibilità emotiva. L'attenzione è rivolta alla spiegabilità, alla necessità di capire come si arriva alle decisioni prese dall'IA e di mantenerne il controllo umano. Viene discusso il dibattito sul fatto che i computer debbano essere progettati per avere coscienza, autocoscienza, sensibilità emotiva e capacità di acquisire saggezza, e viene esplorata l'idea di un'intelligenza artificiale generale che possa funzionare come un essere umano e, nonostante il suo potenziale, c'è ancora molta strada da fare prima che l'IA possa raggiungerlo.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, l'oratore affronta la preoccupazione dell'IA che si sviluppa da sola senza il controllo umano. Sostiene che i computer sono strumenti e faranno ciò che gli viene detto, quindi questo scenario può essere evitato con una progettazione adeguata. Il video esplora quindi l'idea se l'intelligenza artificiale possa imitare o apprendere la creatività umana, offuscando i confini tra uomo e macchina. Viene mostrato un esempio di una macchina altamente flessibile e artistica chiamata Yumi, che dimostra il potenziale dell'IA di andare oltre i compiti semplici ed eseguire azioni più complesse.

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Jensen Huang — CEO di NVIDIA per la prossima generazione di AI e MLOps

Jensen Huang — CEO di NVIDIA per la prossima generazione di AI e MLOps

Il CEO di NVIDIA, Jensen Huang, spiega la storia dell'azienda focalizzata sull'apprendimento automatico, a partire dall'accelerazione dei modelli di rete neurale per il concorso ImageNet. Discute del tipo di elaborazione full-stack di NVIDIA e del suo successo nella creazione di una GPU universale per diverse applicazioni. Huang prevede la crescita dell'intelligenza artificiale nella produzione e progettazione di chip e il potenziale di algoritmi di deep learning per simulare strategie di mitigazione del cambiamento climatico. Discute anche dell'importanza di MLOps e confronta il processo di raffinamento per l'apprendimento automatico con una fabbrica. Infine, Huang condivide il suo entusiasmo per il futuro dell'innovazione e della creatività nel mondo virtuale.

• 00:00:00 In questa sezione dell'intervista, Jensen Huang, CEO e fondatore di NVIDIA, spiega come è iniziata l'attenzione dell'azienda sull'apprendimento automatico. È iniziato quando i team di ricerca hanno contattato NVIDIA per accelerare i loro modelli di rete neurale da presentare per ImageNet, una grande competizione. La svolta di AlexNet nella visione artificiale ha attirato la loro attenzione e hanno fatto un passo indietro per considerare le implicazioni per il futuro del software, dell'informatica e dell'informatica. Huang attribuisce il successo dell'azienda nel rimanere dominante in questo spazio all'interesse per la visione artificiale, rendendosi conto delle profonde implicazioni per l'informatica e mettendo in discussione le implicazioni per tutto.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Jensen Huang spiega come l'azienda è stata costituita correttamente per il calcolo accelerato e come mantiene la sua ubiquità nel mercato. L'azienda è un tipo di elaborazione full-stack che richiede una solida base nell'accelerazione delle applicazioni con una missione in mente. L'azienda ha esperienza in grafica computerizzata, calcolo scientifico e simulazioni fisiche, elaborazione di immagini e applicazioni di deep learning. Huang in seguito parla di come l'azienda dà la priorità alle diverse esigenze tra giocatori, minatori di criptovalute, scienziati e individui nel deep learning e di come cercano di costruire una GPU universale per tutte queste applicazioni.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, Jensen Huang discute il futuro di AI e MLOps, menzionando l'importanza di adattare la funzionalità al mercato e portare i migliori prodotti per ogni caso d'uso. Dubita che il calcolo quantistico sarà generalmente utile nei prossimi cinque anni, ma osserva che i progressi nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo hanno portato a miglioramenti di 1.000.000 volte in molti campi. Crede che l'IA sarà in grado di svolgere molti compiti meglio degli umani e prevede che nei prossimi anni vedremo IA sovrumane. Huang sottolinea anche l'importanza dell'intelligenza artificiale nella produzione e progettazione di chip, affermando che i chip di nuova generazione non possono essere costruiti senza AI.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il CEO di NVIDIA discute il contributo dell'azienda alla democratizzazione del calcolo scientifico, consentendo ai ricercatori di tutto il mondo di utilizzare le GPU NVIDIA per condurre ricerche scientifiche con potenti capacità di calcolo. Parla anche della democratizzazione dell'informatica attraverso l'intelligenza artificiale, che consente a quasi tutti di scaricare un modello pre-addestrato e ottenere capacità sovrumane per il proprio dominio applicativo. Inoltre, condivide le iniziative dell'azienda per affrontare le preoccupazioni sui cambiamenti climatici, come la costruzione di un gemello digitale chiamato Earth-2, che imita il clima della terra.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Jensen Huang discute il potenziale degli algoritmi di deep learning per assistere nella creazione di un gemello digitale della Terra su vasta scala. Questo modello digitale potrebbe consentire a scienziati e ricercatori di testare strategie di mitigazione e adattamento per combattere il cambiamento climatico e simulare l'impatto delle tecnologie di assorbimento del carbonio in futuro. Huang attribuisce la possibilità di questo tipo di tecnologia al lavoro di deep learning e all'importanza di rimanere curiosi e istruiti sul campo. Inoltre, Huang attribuisce il successo di NVIDIA alla creazione di un ambiente che incoraggia persone straordinarie a svolgere il lavoro della propria vita e incoraggia a lavorare su larga scala. Sebbene NVIDIA sia comunemente associata ai giochi, Huang ammette di non essere un giocatore accanito, ma in passato si è divertito a giocare a giochi come Battlefield con i suoi figli adolescenti.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, Jensen Huang parla della catena di approvvigionamento dell'azienda e della sua dipendenza dall'intelligenza artificiale. Huang parla della complessità del computer DGX, il computer più complesso e pesante costruito oggi, e di come il guasto di un singolo componente possa causare ritardi nella spedizione. Sottolinea l'importanza di tenere il passo con la domanda della produzione di intelligenza artificiale perché produce un'intelligenza raffinata. Huang parla anche della sua evoluzione come leader e condivide alcune delle tecniche di leadership che ha utilizzato in passato, come i bonus tapeout, che ora considera non necessari e demotivanti.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione del video, Jensen Huang, CEO di NVIDIA, condivide con il suo team il suo insolito approccio agli incontri uno contro uno. Preferisce comunicare con l'intero team per garantire che tutti siano sulla stessa lunghezza d'onda piuttosto che affidarsi a cose tradotte attraverso una catena di individui. Crede che essere trasparenti con la conoscenza e le informazioni le metta nelle mani di più persone, e mentre può fare
  lo rende più vulnerabile e attira più critiche, lo vede come un modo per affinare le sue idee e prendere decisioni più informate. Jensen parla anche del suo approccio alla leadership, affermando che il suo comportamento e il modo di affrontare i problemi rimangono coerenti indipendentemente dall'andamento delle azioni della società. In qualità di azienda pubblica, riconosce la pressione esterna per avere successo, ma crede che se sono chiari nell'esprimere la loro visione e il motivo per cui stanno facendo qualcosa, le persone sono disposte a provarci.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, Jensen Huang discute la prossima fase di AI e MLOps. Spiega che mentre l'azienda ha inventato la tecnologia dell'intelligenza in diversi domini, ora è importante tradurre questa intelligenza in competenze preziose come la guida di veicoli autonomi, il servizio clienti e la radiologia. Parla anche di come la prossima era dell'IA comporterà l'apprendimento delle leggi della fisica e la creazione di un mondo virtuale che obbedisce a queste leggi, che era l'obiettivo alla base dello sviluppo di Omniverse. Questa piattaforma basata sulla fisica mira a connettere l'intelligenza artificiale al mondo fisico e costruire un gemello digitale, offrendo il potenziale per un profondo impatto sul futuro.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione del video, Jensen Huang parla di come la sua azienda intende creare un framework applicativo per le persone che stanno creando applicazioni, in modo che possano creare applicazioni per la prossima era dell'IA. Spiega che uno dei framework applicativi di cui è entusiasta è un robot virtuale con visione artificiale, intelligenza artificiale vocale e capacità di comprendere il linguaggio. Ha un grande potenziale per cose come ospedali virtuali, fabbriche e intrattenimento, ma Jensen chiarisce che il metaverso sarà goduto in gran parte su schermi 2D. Jensen parla di intelligenza artificiale multimodale, approcci di apprendimento autosupervisionati che sono multimodalità che porteranno la percezione a un nuovo livello, apprendimento zero-shot e reti neurali grafiche che consentono l'elaborazione di grafici nello stesso framework delle pipeline di deep learning. Infine, condivide il suo entusiasmo per il futuro dell'innovazione e della creatività nel mondo virtuale, quello che la gente chiama il metaverso.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, Jensen Huang, CEO di NVIDIA, parla delle sfide che le aziende devono affrontare nello sfruttare la potenza del deep learning e del machine learning per scrivere software. Sottolinea l'importanza vitale di metodi, processi e strumenti, noti anche come MLOps, e confronta il processo di perfezionamento per l'apprendimento automatico con una fabbrica. Huang riconosce l'importanza di aziende come quella che ospita l'intervista per rendere possibile tutto ciò e aiutare i ricercatori a sviluppare e convalidare i loro modelli di reti neurali.

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CEO di OpenAI, CTO sui rischi e su come l'IA rimodellerà la società

CEO di OpenAI, CTO sui rischi e su come l'IA rimodellerà la società

Il CEO e CTO di OpenAI Sam Altman ha dichiarato a Rebecca Jarvis di ABC News che l'IA rimodellerà la società e ne riconosce i rischi: uno sviluppo responsabile che si allinei con i valori umani ed eviti conseguenze negative come l'eliminazione di posti di lavoro o l'aumento del pregiudizio razziale.

Affermano che sebbene l'intelligenza artificiale presenti potenziali pericoli, non utilizzare questa tecnologia potrebbe essere più pericoloso. Gli amministratori delegati sottolineano inoltre l'importanza del controllo umano e del contributo pubblico nella definizione di guard rail per l'IA, nonché il potenziale dell'IA di rivoluzionare l'istruzione e fornire un apprendimento personalizzato a ogni studente. Pur riconoscendo i rischi associati all'IA, esprimono ottimismo sui suoi potenziali benefici in settori come l'assistenza sanitaria e l'istruzione.

• 00:00:00 In questa sezione, discute il potenziale impatto dell'intelligenza artificiale sulla società, sia positivo che negativo. Crede che il potere collettivo e la creatività dell'umanità determineranno ciò che l'IA cambierà in uno, cinque o dieci anni. Sebbene il potenziale per il bene sia grande, c'è anche un numero enorme di incognite che potrebbero rivelarsi negative per la società. Quindi, sottolinea l'importanza di portare questi prodotti nel mondo e di entrare in contatto con la realtà. Sebbene questa tecnologia possa essere molto pericolosa, non utilizzarla potrebbe essere ancora più pericoloso, sostiene.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, Sam Altman discute l'importanza di uno sviluppo responsabile dell'IA, riconoscendo il potenziale sia positivo che negativo. Sottolineano la necessità di opzioni di personalizzazione che consentano agli utenti di allineare il comportamento dell'IA con i propri valori entro determinati limiti, oltre a raccogliere input pubblici su come dovrebbero essere questi limiti. I CEO riconoscono anche il potenziale di gravi conseguenze negative dato il potere dell'IA e quindi l'importanza di costruire in modo responsabile, sottolineando anche i potenziali benefici in settori come l'assistenza sanitaria e l'istruzione. Infine, discutono della necessità cruciale per gli esseri umani di mantenere il controllo dell'IA, in particolare per proteggersi dai governi autoritari che tentano di sfruttare la tecnologia, e avvertono gli utenti di essere consapevoli del problema delle allucinazioni che possono sorgere quando i modelli affermano con sicurezza fatti completamente inventati. .
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, discute la questione se l'IA crei più verità o più falsità nel mondo. Dicono che i modelli che creano dovrebbero essere pensati come motori di ragionamento e non database di fatti, e che sono uno strumento per gli umani e possono amplificare le loro capacità. Tuttavia, riconoscono che l'intelligenza artificiale potrebbe eliminare milioni di posti di lavoro attuali, aumentare i pregiudizi razziali e la disinformazione e creare macchine più intelligenti di tutta l'umanità messa insieme, il che potrebbe avere conseguenze terribili. Sottolineano l'importanza di riconoscere questi aspetti negativi ed evitarli spingendosi nella direzione degli aspetti positivi, come curare le malattie ed educare ogni bambino. Menzionano anche la necessità che la società nel suo insieme si unisca e definisca barriere per l'IA.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, Sam Altman parla dei rischi dell'IA e del suo impatto sulla società. Riconoscono l'incertezza relativa all'impatto dell'IA sulle elezioni e su come può essere utilizzata per manipolare le informazioni, ma sottolineano anche che la tecnologia può essere controllata, disattivata o le regole possono essere modificate. Affermano che ci saranno diverse cose che le persone facevano su Google che Touch GPT cambierà, ma è un tipo di prodotto fondamentalmente diverso. Sebbene il CEO sia d'accordo con Elon Musk sull'importanza del sistema di intelligenza artificiale a dire la verità, hanno opinioni diverse su come dovrebbe andare l'IA. Hanno anche sottolineato la necessità di una politica ponderata e dell'attenzione del governo per affrontare i rischi dell'intelligenza artificiale e l'importanza di integrarla nell'istruzione evitando di aumentare gli imbrogli o la pigrizia tra gli studenti.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, Sam Altman discute il potenziale impatto dell'intelligenza artificiale (AI) sull'istruzione. Credono che l'intelligenza artificiale abbia la capacità di rivoluzionare l'istruzione fornendo un grande apprendimento individuale per ogni studente. La tecnologia chat GPT è attualmente utilizzata in modo primitivo da alcuni studenti, ma man mano che le aziende creano piattaforme dedicate per questo tipo di apprendimento, diventerà più avanzata, rendendo gli studenti più intelligenti e capaci di quanto possiamo immaginare. Tuttavia, questo mette sotto pressione gli insegnanti, che potrebbero dover capire come valutare i saggi scritti con l'aiuto della chat GPT, ma può anche aiutarli a integrare l'apprendimento in nuovi modi, come agire come educatore del metodo socratico.

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Le reti neurali sono alberi decisionali (con Alexander Mattick)

Le reti neurali sono alberi decisionali (con Alexander Mattick)

Le reti neurali sono alberi decisionali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico adatto a problemi con statistiche ben definite. Sono particolarmente bravi nell'apprendere sui dati tabulari, che è un tipo di dati facile da archiviare e comprendere.
In questo video, Alexander Mattick dell'Università di Cambridge discute un recente articolo pubblicato su Neural Networks and Decision Trees.

• 00:00:00 L'articolo discute come rappresentare una rete neurale come un insieme di spline, che possono essere pensate come regioni di trasformazione lineare con bias. Il documento è stato pubblicato nel 2018.
  
  
• 00:05:00 Le reti neurali sono un tipo di modello di apprendimento automatico che può essere utilizzato per analizzare i dati. Gli alberi decisionali sono un tipo di modello di apprendimento automatico che può essere utilizzato per prendere decisioni, ma sono limitati nella loro capacità di interpretare le reti neurali.
  
  
• 00:10:00 Le reti neurali sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che può essere utilizzato per fare previsioni basate sui dati. Le reti neurali sono composte da un numero di nodi interconnessi, o "neuroni", progettati per apprendere dai dati per fare previsioni. La dimensione della rete neurale determina quanto può essere profondo l'albero decisionale e più ampia è la rete neurale, più difficile diventa fare previsioni accurate.
  
  
• 00:15:00 Questo video spiega che le reti neurali sono diverse dagli alberi decisionali in quanto gli alberi decisionali devono lavorare con una famiglia di funzioni per le quali ora dobbiamo eseguire divisioni ottimali, mentre le reti neurali possono funzionare solo con poche funzioni e sperare per il meglio. Questa differenza rende le reti neurali più facili da usare e consente loro di essere più efficaci in alcuni casi, ma significa anche che non sono sempre ottimali.
  
  
• 00:20:00 Il video discute l'idea che le reti neurali possono essere viste come alberi decisionali e che la rappresentazione dell'albero decisionale è vantaggiosa in termini di complessità computazionale. Il documento ha anche risultati sperimentali che suggeriscono che questo sia il caso.
  
  
• 00:25:00 In questo video, Alexander Mattick spiega che le reti neurali sono in realtà alberi decisionali, ovvero un tipo di algoritmo di apprendimento automatico adatto a problemi con statistiche ben definite. Continua dicendo che gli alberi decisionali sono particolarmente utili per l'apprendimento sui dati tabulari, che sono un tipo di dati facile da archiviare e comprendere.
  
  
• 00:30:00 In questo video, Alexander Mattick dell'Università di Cambridge discute un recente articolo pubblicato su Neural Networks and Decision Trees. Le reti neurali sono modelli di alberi decisionali (NNDT) simili ai classificatori che vengono preaddestrati su set di dati di grandi dimensioni. Gli NNDT estraggono molte caratteristiche diverse dai dati, mentre i classificatori che sono preaddestrati su set di dati di grandi dimensioni estraggono solo alcune caratteristiche. Gli NNDT sono anche più efficienti dei classificatori che sono preaddestrati su set di dati di grandi dimensioni in termini di quantità di dati che possono gestire.

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Questo è un punto di svolta! (Spiegazione di AlphaTensor di DeepMind)

Questo è un punto di svolta! (Spiegazione di AlphaTensor di DeepMind)

AlphaTensor è un nuovo algoritmo che può accelerare la moltiplicazione di matrici scomponendola in un tensore di rango inferiore. Questa è una svolta nella moltiplicazione di matrici che può potenzialmente far risparmiare molto tempo ed energia.
Questo video spiega come AlphaTensor, uno strumento sviluppato da DeepMind di Google, potrebbe essere un punto di svolta nel campo dell'intelligenza artificiale.

• 00:00:00 AlphaTensor è un nuovo sistema che velocizza la moltiplicazione di matrici, che è alla base di molti campi scientifici. Ciò potrebbe rendere il mondo un posto migliore, poiché la moltiplicazione di matrici è essenziale in molte aree della scienza.
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor è un punto di svolta perché è più veloce calcolare addizioni tra due matrici piuttosto che moltiplicarle. Questo è un grande vantaggio sui processori moderni, poiché la maggior parte del tempo viene spesa per moltiplicare i numeri, invece di fare addizioni.
  
  
• 00:10:00 Consente una moltiplicazione di matrici più rapida. La spiegazione mostra come l'accelerazione sia possibile grazie al fatto che ci interessa solo il numero di moltiplicazioni e che l'algoritmo può essere trovato scomponendo il tensore nelle sue matrici componenti.
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor è uno strumento creato da DeepMind che può essere utilizzato per scomporre una matrice in singoli componenti, consentendo una moltiplicazione della matrice più rapida.
  
  
• 00:20:00 È un algoritmo di decomposizione che può essere applicato a tensori tridimensionali. Si basa sul prodotto di tre vettori e può essere applicato a tensori di qualsiasi rango.
  
  
• 00:25:00 Permette una più facile decomposizione dei tensori. Questo può essere utile per risolvere problemi con vettori e matrici.
  
  
• 00:30:00 Può accelerare la moltiplicazione di matrici scomponendola in un tensore di rango inferiore. Questa è una svolta nella moltiplicazione di matrici che può potenzialmente far risparmiare molto tempo ed energia.
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor è un punto di svolta perché consente un addestramento più efficiente degli algoritmi di apprendimento per rinforzo. AlphaTensor è una versione più raffinata dell'architettura della rete neurale Torso e può essere utilizzata per ottimizzare una politica per un determinato spazio di azione.
  
  
• 00:40:00 AlphaTensor è un punto di svolta perché consente di utilizzare una ricerca dell'albero Monte Carlo efficiente e di basso rango per trovare il primo passo in una partita a scacchi. Questo algoritmo viene utilizzato per imparare a giocare e fare previsioni sulle mosse future. Inoltre, l'apprendimento supervisionato viene utilizzato per fornire un feedback alla rete sulle mosse da intraprendere.
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor è un nuovo algoritmo di DeepMind in grado di superare i più noti algoritmi per la moltiplicazione e la decomposizione di matrici su GPU e TPU moderne.
  
  
• 00:50:00 L'algoritmo AlphaTensor di DeepMind è risultato essere più veloce su determinati hardware rispetto ad altri algoritmi e può aiutare a migliorare l'efficienza dei programmi per computer.
  
  
• 00:55:00 Questo video spiega come AlphaTensor, uno strumento sviluppato da DeepMind di Google, potrebbe essere un punto di svolta nel campo dell'intelligenza artificiale.

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AI Sentience di Google: quanto siamo davvero vicini? | Podcast di informazioni sulle notizie tecniche | giornale di Wall Street

AI Sentience di Google: quanto siamo davvero vicini? | Podcast di informazioni sulle notizie tecniche | giornale di Wall Street

La controversia sul fatto che il sistema AI di Google, Lambda, possa diventare senziente è discussa in questo segmento. Mentre gli esperti hanno respinto l'idea, ci sono preoccupazioni sulla percezione che potrebbe accadere e sui potenziali pericoli posti dai politici e dai regolamenti. La discussione evidenzia che c'è maggiore attenzione sulle conseguenze dei sistemi di intelligenza artificiale che sono ipercompetenti e discriminanti o manipolatori, piuttosto che sul danno che potrebbe derivare da loro semplicemente non funzionando correttamente.

• 00:00:00 In questa sezione, Karen Howe del Wall Street Journal discute di come le aziende siano divise tra usi pratici e ambiziosi dell'intelligenza artificiale (AI), con molti che investono nella tecnologia AI che mira a creare una super intelligenza che alla fine può fare tutto meglio degli umani. La comunità dell'IA è divisa su questo tema, con alcuni esperti che mettono in guardia sui pericoli di sopravvalutare le capacità dei sistemi di generazione del linguaggio e fidarsi di questi sistemi molto più di quanto dovrebbero essere fidati. Nel 2017, il sistema di intelligenza artificiale di Facebook ha tradotto erroneamente "buongiorno" in arabo per "ferirli" in inglese e "attaccarli" in ebraico, portando all'arresto di un palestinese. Nel frattempo, un altro ingegnere di Google credeva che un chatbot sperimentale fosse diventato senziente, un'affermazione respinta dalla maggior parte degli esperti.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video discute la controversia che circonda l'idea che il sistema AI di Google, Lambda, potrebbe potenzialmente diventare senziente a causa di un esperimento condotto da un prete mistico. Sebbene Google, così come la comunità scientifica, abbiano affermato che i sistemi di intelligenza artificiale non sono senzienti, la percezione che possano diventare senzienti si è ampiamente diffusa, portando a potenziali pericoli per i responsabili politici e le normative. La conversazione si è concentrata sui danni che derivano dal fatto che i sistemi di intelligenza artificiale sono ipercompetenti e discriminanti o manipolatori, ma non sui danni che derivano dal fatto che i sistemi di intelligenza artificiale non funzionano.

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La rete neurale, un'introduzione visiva | Visualizzare il deep learning, capitolo 1

La rete neurale, un'introduzione visiva | Visualizzare il deep learning, capitolo 1

Il video fornisce una chiara introduzione visiva alla struttura e ai concetti di base di una rete neurale, inclusi neuroni artificiali, funzioni di attivazione, matrici di peso e vettori di polarizzazione.
Dimostra l'uso di una rete neurale per trovare schemi nei dati, determinando linee di confine e confini decisionali complessi nei set di dati. Viene inoltre evidenziata l'importanza della funzione di attivazione, in quanto aiuta ad affrontare confini decisionali più complicati e classificare i dati.
Il video si conclude riconoscendo il supporto dei pionieri del deep learning ed esplorando l'aspetto di una rete neurale addestrata.

• 00:00:00 Il creatore introduce il concetto di rete neurale e la sua struttura. L'obiettivo di una rete neurale è trovare modelli nei dati ed è una struttura a strati con un livello di input, livelli nascosti e un livello di output. La rete neurale è costituita da molti neuroni o cerchi, in cui il livello di input è costituito dai valori dei pixel dell'immagine e il livello di output è costituito dall'output classificato. Il creatore spiega che addestrando una rete neurale, determiniamo le linee di confine per trovare dove si trova l'input e l'output può essere determinato utilizzando heavyset wxb. Il creatore va oltre spiegando come l'aggiunta di dimensioni extra al problema aumenti la complessità dei percettroni.
  
  
• 00:05:00 Il video copre le basi dei neuroni artificiali e delle funzioni di attivazione, tra cui la funzione del gradino di Heaviside, la curva sigmoidea e l'unità lineare rettificata (ReLU). Il video spiega anche il concetto di set di dati separabili linearmente e come le reti neurali utilizzano le funzioni di attivazione per modellare confini decisionali complessi. Vengono introdotti i concetti di matrici di peso e vettori di polarizzazione, insieme alla visualizzazione delle trasformazioni della rete neurale e delle trasformazioni lineari. Infine, il video mostra una rete neurale con due ingressi, due uscite e un livello nascosto utilizzando pesi e distorsioni casuali.
  
  
• 00:10:00 Il video esplora l'importanza della funzione di attivazione nell'aiutare ad affrontare confini decisionali più complicati attraverso una rappresentazione visiva 2D e 3D di una rete neurale. Il video dimostra come la rotazione, il taglio e il ridimensionamento fossero stati eseguiti automaticamente prima dell'aggiunta di un vettore di polarizzazione e la funzione di attivazione (ReLU) aiuta a piegare gli input positivi e rivelare una forma triangolare con pieghe solo nel primo ottante. Il video evidenzia anche l'importanza delle reti neurali non solo nella modellazione delle funzioni, ma anche nella classificazione dei dati assegnando una cifra a uno dei 10 valori e scegliendo la cifra con i valori più alti in base ai valori del livello finale. Il video si conclude accreditando il supporto dei pionieri del deep learning ed esplorando l'aspetto di una rete neurale addestrata.

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Visualizzazione del deep learning 2. Perché le reti neurali sono così efficaci?

Visualizzazione del deep learning 2. Perché le reti neurali sono così efficaci?

Questo video esplora l'efficacia delle reti neurali, approfondendo la funzione softmax, i limiti decisionali e le trasformazioni degli input. Il video spiega come utilizzare la funzione signoid per assegnare una probabilità a ciascun output invece della tradizionale funzione argmax.
Dimostra quindi l'uso della funzione softmax per raggruppare punti simili e renderli linearmente separabili durante l'allenamento. Tuttavia, quando ci si sposta al di fuori della regione di addestramento iniziale, la rete neurale estende linearmente i limiti decisionali, portando a classificazioni imprecise.
Il video spiega anche come il primo neurone in una rete neurale può essere tradotto in un'equazione piana per i limiti decisionali e dimostra uno strumento interattivo per visualizzare la trasformazione delle cifre scritte a mano attraverso una rete neurale.

• 00:00:00 L'idea alla base del sigmoide può essere utilizzata per appianare la funzione del gradino di Heaviside e assegnare una probabilità o un intervallo di input a ciascun output. Ciò è particolarmente importante durante l'addestramento di una rete neurale in quanto garantisce la differenziabilità. In questo esempio, la rete neurale ha uno strato di input di due neuroni e uno strato di output di cinque neuroni. Lo strato nascosto comprende 100 neuroni che utilizzano la funzione di attivazione relu. Il livello finale utilizza softmax per assegnare l'output di una coordinata x e y come valore massimo dei cinque neuroni. Utilizzando la funzione argmax, è possibile determinare l'indice del valore massimo, semplificando la classificazione dei set di dati.
  
  
• 00:05:00 Il video descrive la funzione softmax, che accetta un vettore di n elementi come input e restituisce un vettore di probabilità di n elementi come output. Durante l'addestramento, la rete neurale determina una serie di pesi e distorsioni che le fanno classificare i dati di input in cinque diverse spirali, che sono separate da confini decisionali non lineari. Osservando lo spazio di output, la rete neurale raggruppa punti simili, rendendoli linearmente separabili. Tuttavia, quando ci si sposta al di fuori della regione di addestramento iniziale, la rete neurale estende linearmente i limiti decisionali, il che si traduce in classificazioni imprecise. Infine, il video mostra come visualizzare le probabilità per ciascun colore rappresentando graficamente l'output della funzione softmax.
  
  
• 00:10:00 Il video spiega il valore del primo neurone in una rete neurale in termini di un'equazione piana e come questo si traduce in limiti decisionali per la classificazione dei dati di input. Il video mostra quindi come viene utilizzata la funzione softmax per rappresentare ogni valore di output come probabilità, con ciascuna superficie colorata che rappresenta l'output di probabilità massima per ciascuna classe corrispondente. Infine, il video mostra uno strumento interattivo per visualizzare la trasformazione delle cifre scritte a mano attraverso una rete neurale.