{"id":90956,"date":"2021-12-16T12:07:37","date_gmt":"2021-12-16T11:07:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.messinaoggi.it\/website\/2021\/12\/16\/intelligenza-artificiale-riviera-intel-impara-come-un-bambino\/"},"modified":"2021-12-16T12:07:37","modified_gmt":"2021-12-16T11:07:37","slug":"intelligenza-artificiale-riviera-intel-impara-come-un-bambino","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.messinaoggi.it\/website\/2021\/12\/16\/intelligenza-artificiale-riviera-intel-impara-come-un-bambino\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale, Riviera (Intel) \u201cImpara come un bambino\u201d"},"content":{"rendered":"
ROMA (ITALPRESS) – “L’intelligenza artificiale \u00e8 un bambino che deve imparare. Noi impariamo in diversi modi: per alcune cose i genitori o gli educatori ci dicono cosa \u00e8 giusto e cosa \u00e8 sbagliato, in altri casi il modo migliore per imparare a fare qualcosa \u00e8 proprio farla. E’ come andare in bicicletta. Lo stesso approccio pu\u00f2 essere trasportato nell’ambito dell’intelligenza artificiale con gli addestramenti supervisionati e il reinforcement learning”. Lo ha detto Walter Riviera, AI Specialist di Intel in Europa, Medio Oriente e Africa.
“Si pu\u00f2 facilmente vedere il reinforcement learning – ha sottolineato – applicato nel mondo delle macchine a guida autonoma. Non posso insegnare a priori a un’auto tutto ci\u00f2 che vedr\u00e0 in strada, perch\u00e8 c’\u00e8 una moltitudine di oggetti che \u00e8 impossibile codificare prima. Come si fa, quindi, a insegnare a una macchina a guidare? Attraverso processi di simulazione diamo all’auto un’azione da compiere e un obiettivo, ovvero rimanere tra le righe, che verr\u00e0 premiato – ha spiegato – ogni volta che indoviner\u00e0 la scelta giusta. Pi\u00f9 l’auto star\u00e0 tra le righe, pi\u00f9 il punteggio verr\u00e0 incrementato e capir\u00e0 che \u00e8 il comportamento giusto da tenere”.
In tema di intelligenza artificiale, Riviera si \u00e8 soffermato anche sull’attivit\u00e0 della sua azienda e sulle prospettive future. “Intel gi\u00e0 a partire dalla fine del 2017 – ha affermato – non si definisce pi\u00f9 una Cpu centric company ma una data centric company, proprio per abbracciare tutte le attivit\u00e0 che vanno dall’estrazione o dalla collezione dei dati fino all’implementazione di algoritmi intelligenti che ne possano sfruttare l’informazione contenuta. C’\u00e8 questo doppio sforzo: continuare a fornire tecnologia, quindi silicio, processori, memorie e hard disk, e l’impegno a fornire educazione e tutto ci\u00f2 che riguarda la data revolution”.
Il silicio tra qualche anno sar\u00e0 un ricordo. Ma cosa ci sar\u00e0 al suo posto? “Noi abbiamo lab sempre attivi dal punto di vista della ricerca. Nessuno pu\u00f2 sapere cosa destiner\u00e0 il futuro – ha detto -, per\u00f2 quello che possiamo garantire \u00e8 il massimo impegno nel continuare a fornire tecnologia di alta qualit\u00e0”.
C’\u00e8 poi anche il tema dell’apprendimento federato. “E’ un argomento che ho molto a cuore – ha spiegato – e indirizza il problema dell’accesso ai dati. Pensiamo, per esempio, a quelli negli ospedali: sarebbe stupendo se tutti gli ospedali del mondo potessero collaborare per far fronte alla situazione tragica della pandemia”.
“Il problema – ha continuato – \u00e8 che se da un lato abbiamo la tecnologia per addestrare un modello e abbiamo i dati, dall’altro ci sono giustamente leggi in loco che limitano l’accesso ai dati sensibili. Come si fa a sfruttare il potere informativo di questi dati mantenendo il rispetto della legge? Con il federated learning, attraverso il quale i dati rimangono dove sono stati generati e dove i proprietari risiedono, mentre l’unica cosa che viene scambiata \u00e8 il modello”.
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