Il professore conclude con un esempio di un compito animale, il riconoscimento facciale, che all'epoca della registrazione del video era forse ancora un problema per una macchina. Ma oggi a che punto siamo? Diversi algoritmi di deep learning simulano molto bene diverse attività quali appunto il face recognition, l'object detection, lo speech recogntion, il voice cloning o semplicemente la creazione di voci sintetiche altamente verosimili. Diciamo che due sensi su cinque sono ben emulati, certamente perfettibili . Quindi siamo incamminati verso l'umanizzazione della macchina? Ed a quel punto quanto di macchina si potrà ancora parlare? Al momento, fortunatamente, non c'è ancora in vista la sintetizzazione della componente emotiva. Un possibile e vasto campo di studi futuri!?
Il video è stato registrato, suppongo, diversi anni fa. è ancora valida la conclusione alla luce dei recenti sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale?
anche se il deep learning ci ha permesso di risolvere problemi prima impensabili (riconoscimento di immagini, comprensione del linguaggio naturale, etc) alcuni problemi dell’intelligenza animale rimangono ancora difficili rispetto a quelli razionali.
@@claudino321 La comprensione del linguaggio naturale, che implica una coscienza capace di comprensione del senso, è fuori dalla portata dell'intelligenza artificiale, che è mera computazione.
@@claudino321 Ho dovuto cercare cosa significa: "natural language processing". Può fare i passi da gigante che vuole, resterà sempre computazione ("processing", mero rimescolamento di bit di informazione) priva di coscienza, quindi incapace di senso. Qualche programma NLP capisce le barzellette? Gli viene da ridere?
[00:34] le limitazioni di incompletezza [01:51] il metodo sintattico e il metodo semantico [03:30] la logica predicativa [05:26] Entscheidungsproblem (il problema della decisione) [07:32] Alonzo Church [10:09] dimostrazione del teorema da Turing e Church [10:24] dimostrazione di Turing [12:48] la costruzione della macchina di Turing [15:30] i limiti della macchina [18:36] la metafora sul cervello elettronico [19:47] l’intelligenza artificiale [20:58] il test di Turing [25:56] l’esito dell’intelligenza artificiale
Il professore conclude con un esempio di un compito animale, il riconoscimento facciale, che all'epoca della registrazione del video era forse ancora un problema per una macchina. Ma oggi a che punto siamo? Diversi algoritmi di deep learning simulano molto bene diverse attività quali appunto il face recognition, l'object detection, lo speech recogntion, il voice cloning o semplicemente la creazione di voci sintetiche altamente verosimili. Diciamo che due sensi su cinque sono ben emulati, certamente perfettibili . Quindi siamo incamminati verso l'umanizzazione della macchina? Ed a quel punto quanto di macchina si potrà ancora parlare? Al momento, fortunatamente, non c'è ancora in vista la sintetizzazione della componente emotiva. Un possibile e vasto campo di studi futuri!?
ha ragione. il video è di vent'anni fa (22, per la precisione). oggi le cose sono molto cambiate, con le reti neurali.
Il video è stato registrato, suppongo, diversi anni fa. è ancora valida la conclusione alla luce dei recenti sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale?
th-cam.com/video/JEYO1PpekX8/w-d-xo.html
anche se il deep learning ci ha permesso di risolvere problemi prima impensabili (riconoscimento di immagini, comprensione del linguaggio naturale, etc) alcuni problemi dell’intelligenza animale rimangono ancora difficili rispetto a quelli razionali.
@@claudino321 La comprensione del linguaggio naturale, che implica una coscienza capace di comprensione del senso, è fuori dalla portata dell'intelligenza artificiale, che è mera computazione.
@@andsalomoni non sarei così categorico, nlp sta facendo passi da gigante…
@@claudino321 Ho dovuto cercare cosa significa: "natural language processing". Può fare i passi da gigante che vuole, resterà sempre computazione ("processing", mero rimescolamento di bit di informazione) priva di coscienza, quindi incapace di senso.
Qualche programma NLP capisce le barzellette? Gli viene da ridere?
[00:34] le limitazioni di incompletezza
[01:51] il metodo sintattico e il metodo semantico
[03:30] la logica predicativa
[05:26] Entscheidungsproblem (il problema della decisione)
[07:32] Alonzo Church
[10:09] dimostrazione del teorema da Turing e Church
[10:24] dimostrazione di Turing
[12:48] la costruzione della macchina di Turing
[15:30] i limiti della macchina
[18:36] la metafora sul cervello elettronico
[19:47] l’intelligenza artificiale
[20:58] il test di Turing
[25:56] l’esito dell’intelligenza artificiale
Bellissima la conclusione.
Grazie Professore, si impara sempre.
Grazie Professore.
Molto interessante. Grazie Professore.
Grandissimo prof.
Un discorso inizialmente complesso, ma il finale è davvero sconcertante e comprensibile.
Eccezionale Piergiorgio Odifreddi
Fatevi i vostri test, ahahahah
2021.12.06 L