Una scelta quasi obbligata. Perché, come spiegano dal team, la lettura di un testo richiede molteplici abilità: la capacità di fare classificazioni generali che sono necessarie per stabilire quello di cui si parla; il riconoscimento dei soggetti, ad esempio i nomi dei giocatori, e di altre informazioni utili. Così l'obiettivo da raggiungere è insegnare ai computer a comprendere slang e doppi sensi di cui ci serviamo nei discorsi quotidiani. A capire se quando si digita "Mi piace BlackBerry", che in italiano vuol dire mora, si intende la marca dello smartphone oppure il frutto. In altri termini, ad avere piena padronanza del linguaggio naturale. O quasi. Un obiettivo verso cui si stanno indirizzando gli sforzi di molti big del mondo della tecnologia. ................ "È un passo in avanti verso la costruzione di macchine intelligenti in grado di comunicare con gli umani in modo smart", ha commentato in un'intervista alla rivista statunitenseSlate Hussein Mehana, uno degli ingegneri a servizio di Mark Zuckerberg..............Obiettivo? Sottoporci contenuti più appropriati, pertinenti ai nostri interessi. Pubblicità inclusa. L'idea di fondo è quella di imitare le reti neurali della neocorteccia cerebrale per andare a fondo nell'analisi di post, foto, commenti e aggiornamenti. Acciuffando il tema di cui gli utenti discutiamo anche se mancano le parole chiave fondamentali alla comprensione. Un approccio semantico, insomma, che dedurrà i significati (e dunque interessi e preferenze) dal complesso della discussione. (A cura di Simone Cosimi)
riflessioni del dr Luigi Morticelli psichiatra/psicoterapeuta
giovedì 2 giugno 2016
neuroscienze : avanti tutta......per controllare e vendere.Consentiranno di individuare i nostri interessi e , forse, le nostre emozioni.Ci rinchiuderanno in una nicchia prefabbricata rispondendo a quello che cerchiamo cosi' velocemnte che se vogliamo essere veloci saremo spinti ad utilizzare quelle informazioni. Un gigantesco passo avanti verso un Grande e Terribile Fratello.
CAPIRA' tutto ciò che scriviamo con un'accuratezza "quasi umana". È l'intelligenza artificiale di Facebook, che adesso ha a disposizione un nuovo strumento, appena annunciato in un post sul blog ufficiale della compagnia e firmato da tre dipendenti: Aparna Lakshmiratan, Ahmad Abdulkader e Joy Zhang. Chiamato DeepText, stando a quanto dicono i suoi creatori, è già in grado di capire il contenuto testuale di svariate centinaia di post al secondo, in più di venti linguaggi differenti. Ma farà sempre meglio, giorno dopo giorno. Un sistema che trae la propria forza dal deep learning, cioè da quella tecnologia d'apprendimento automatico, sviluppata a partire dagli anni Ottanta, che simula il comportamento dei neuroni umani. E si affina con l'esperienza.
Una scelta quasi obbligata. Perché, come spiegano dal team, la lettura di un testo richiede molteplici abilità: la capacità di fare classificazioni generali che sono necessarie per stabilire quello di cui si parla; il riconoscimento dei soggetti, ad esempio i nomi dei giocatori, e di altre informazioni utili. Così l'obiettivo da raggiungere è insegnare ai computer a comprendere slang e doppi sensi di cui ci serviamo nei discorsi quotidiani. A capire se quando si digita "Mi piace BlackBerry", che in italiano vuol dire mora, si intende la marca dello smartphone oppure il frutto. In altri termini, ad avere piena padronanza del linguaggio naturale. O quasi. Un obiettivo verso cui si stanno indirizzando gli sforzi di molti big del mondo della tecnologia. ................ "È un passo in avanti verso la costruzione di macchine intelligenti in grado di comunicare con gli umani in modo smart", ha commentato in un'intervista alla rivista statunitenseSlate Hussein Mehana, uno degli ingegneri a servizio di Mark Zuckerberg..............Obiettivo? Sottoporci contenuti più appropriati, pertinenti ai nostri interessi. Pubblicità inclusa. L'idea di fondo è quella di imitare le reti neurali della neocorteccia cerebrale per andare a fondo nell'analisi di post, foto, commenti e aggiornamenti. Acciuffando il tema di cui gli utenti discutiamo anche se mancano le parole chiave fondamentali alla comprensione. Un approccio semantico, insomma, che dedurrà i significati (e dunque interessi e preferenze) dal complesso della discussione. (A cura di Simone Cosimi)
Una scelta quasi obbligata. Perché, come spiegano dal team, la lettura di un testo richiede molteplici abilità: la capacità di fare classificazioni generali che sono necessarie per stabilire quello di cui si parla; il riconoscimento dei soggetti, ad esempio i nomi dei giocatori, e di altre informazioni utili. Così l'obiettivo da raggiungere è insegnare ai computer a comprendere slang e doppi sensi di cui ci serviamo nei discorsi quotidiani. A capire se quando si digita "Mi piace BlackBerry", che in italiano vuol dire mora, si intende la marca dello smartphone oppure il frutto. In altri termini, ad avere piena padronanza del linguaggio naturale. O quasi. Un obiettivo verso cui si stanno indirizzando gli sforzi di molti big del mondo della tecnologia. ................ "È un passo in avanti verso la costruzione di macchine intelligenti in grado di comunicare con gli umani in modo smart", ha commentato in un'intervista alla rivista statunitenseSlate Hussein Mehana, uno degli ingegneri a servizio di Mark Zuckerberg..............Obiettivo? Sottoporci contenuti più appropriati, pertinenti ai nostri interessi. Pubblicità inclusa. L'idea di fondo è quella di imitare le reti neurali della neocorteccia cerebrale per andare a fondo nell'analisi di post, foto, commenti e aggiornamenti. Acciuffando il tema di cui gli utenti discutiamo anche se mancano le parole chiave fondamentali alla comprensione. Un approccio semantico, insomma, che dedurrà i significati (e dunque interessi e preferenze) dal complesso della discussione. (A cura di Simone Cosimi)
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