{"id":82216,"date":"2023-10-31T09:00:28","date_gmt":"2023-10-31T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=82216"},"modified":"2023-10-30T15:04:11","modified_gmt":"2023-10-30T14:04:11","slug":"una-rete-neurale-impara-a-generalizzare-come-gli-umani","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=82216","title":{"rendered":"Una rete neurale impara a generalizzare come gli umani"},"content":{"rendered":"<p><strong>di ANSA (Elisa Buson)<\/strong><\/p>\n<div class=\"article-intro\">\n<div class=\"wrap \">\n<div class=\"content \">\n<div class=\"bottom\">\n<div class=\"caption only-desktop\">\n<p class=\"image-caption\">\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"section-wrap\">\n<article class=\"section-main left\">\n<div class=\"article-main\">\n<div class=\"post-single-text rich-text news-txt\">\n<p>L&#8217;intelligenza artificiale diventa capace di generalizzare, ovvero di apprendere nuovi concetti e combinarli con altri gi\u00e0 noti proprio come fanno gli umani: questo grazie a una nuova tecnica di addestramento che potrebbe essere usata per affinare anche i grandi modelli linguistici come ChatGpt.<\/p>\n<p id=\"xtp\">\n<div id=\"piano-container\"><\/div>\n<p>Lo dimostra lo studio\u00a0<a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-023-06668-3\">pubblicato\u00a0<\/a>sulla rivista Nature dall&#8217;esperto di psicologia e data science Brenden M.<\/p>\n<p id=\"ob\">\n<div id=\"inArticle\">\n<aside>\n<div class=\"ob-smartfeed-wrapper feedIdx-0\">\n<div id=\"outbrain_widget_0\" class=\"OUTBRAIN\" data-src=\"DROP_PERMALINK_HERE\" data-widget-id=\"AR_4\" data-ob-mark=\"true\" data-browser=\"chrome\" data-os=\"macintel\" data-dynload=\"\" data-idx=\"0\"><\/div>\n<\/div>\n<\/aside>\n<\/div>\n<p>Lake, della New York University, e dal linguista italiano Marco Baroni, che lavora all\u2019Universit\u00e0 Pompeu Fabra in Spagna.<\/p>\n<p>I risultati dei loro esperimenti, condotti su una rete neurale addestrata, mettono in discussione l&#8217;ipotesi formulata negli anni Ottanta da due filosofi ed esperti di scienze cognitive, Jerry Fodor e Zenon Pylyshyn, secondo i quali le reti neurali artificiali non avrebbero la capacit\u00e0 di creare simili connessioni tra i concetti (definite come &#8216;generalizzazioni composizionali&#8217;) e dunque non sarebbero dei modelli in grado di riprodurre quanto accade nel cervello umano.<\/p>\n<p>&#8220;Per 35 anni &#8211; spiega Lake &#8211; i ricercatori nel campo delle scienze cognitive, dell&#8217;intelligenza artificiale, della linguistica e della filosofia hanno discusso se le reti neurali potessero raggiungere una generalizzazione sistematica simile a quella umana. Per la prima volta abbiamo dimostrato che una rete neurale generica pu\u00f2 imitare o superare la generalizzazione sistematica umana in un confronto testa a testa\u201d.<\/p>\n<p>A renderlo possibile \u00e8 una nuova tecnica di apprendimento denominata Mlc (Meta-learning for Compositionality). Questa procedura prevede che alla rete neurale venga insegnata una nuova parola (ad esempio &#8216;salta&#8217;) e poi le si chieda di usarla per creare nuove combinazioni con altre parole gi\u00e0 note (come &#8216;salta due volte&#8217; oppure &#8216;salta due volte a destra&#8217;). Successivamente si passa a un&#8217;altra parola e cos\u00ec via, affinando di volta in volta la sua capacit\u00e0 di fare delle composizioni.<\/p>\n<p>L&#8217;intelligenza artificiale cos\u00ec addestrata \u00e8 stata messa a confronto con dei partecipanti umani per vedere chi se la cavava meglio nell&#8217;apprendere e combinare parole totalmente inventate. I risultati dimostrano che la rete neurale ha ottenuto performance paragonabili a quelle degli umani e in alcuni casi li ha perfino superati. Sia la rete neurale addestrata con Mlc sia i partecipanti in carne e ossa hanno battuto ChatGpt e Gpt-4. &#8220;I grandi modelli linguistici come ChatGpt hanno ancora difficolt\u00e0 con la generalizzazione composizionale, anche se negli ultimi anni sono migliorati &#8211; osserva Baroni &#8211; ma riteniamo che l\u2019Mlc possa migliorare ulteriormente le loro capacit\u00e0 composizionali\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>FONTE:<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ansa.it\/canale_scienza\/notizie\/frontiere\/2023\/10\/25\/una-rete-neurale-impara-a-generalizzare-come-gli-umani-_32db45d9-9efe-4ec9-81a5-9bad2876e27d.html\">https:\/\/www.ansa.it\/canale_scienza\/notizie\/frontiere\/2023\/10\/25\/una-rete-neurale-impara-a-generalizzare-come-gli-umani-_32db45d9-9efe-4ec9-81a5-9bad2876e27d.html<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>di ANSA (Elisa Buson) L&#8217;intelligenza artificiale diventa capace di generalizzare, ovvero di apprendere nuovi concetti e combinarli con altri gi\u00e0 noti proprio come fanno gli umani: questo grazie a una nuova tecnica di addestramento che potrebbe essere usata per affinare anche i grandi modelli linguistici come ChatGpt. Lo dimostra lo studio\u00a0pubblicato\u00a0sulla rivista Nature dall&#8217;esperto di psicologia e data science Brenden M. 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