L’ALGORITMO DEFINITIVO
Un algoritmo: è la sequenza di istruzioni (precise e univoche) che dice a un computer quello che
deve fare.
Può essere rappresentato da tre operazioni booleane: AND, OR, NOT. (es. BIT; 1 acceso, 0 spento)
Deve essere scritto con un linguaggio specifico, corretto da eventuali errori, in modo da restituire i
risultati (programma).
I programmatori prendono gli algoritmi e li riscrivono in modo tale da crearne di nuovi:
Ma bisogna stare attenti al MOSTRO DELLA COMPLESSITA’, che porta allo scarto dell’algoritmo:
- Spaziale: se viene occupata troppa memoria
- Temporale: se ci mette tanto tempo
- Umana: se non viene compreso dall’uomo
Un algoritmo ha un INPUT e un OUTPUT: i dati vengono immessi nel pc, l’algoritmo fa ciò che deve e
restituisce i risultati.
Il MACHINE LEARNING (learner, tecnologia di apprendimento autonomo, che crea nuovi algoritmi)
inverte questo processo: si parte dai dati e dal risultato desiderato, arrivando all’algoritmo.
Fa parte del settore dell’INTELLIGENZA ARTIFICIALE che si propone di insegnare al computer come
fare ciò che fanno gli umani.
Anche le aziende utilizzano il machine learning: google vale più di Yahoo, perché? È più efficace
grazie ai suoi algoritmi di apprendimento (es. Ricerca).
Grazie all’utilizzo dei big data (molti dati che abbiamo a disposizione); verifica, confuta e formula
molte ipotesi, arrivando alle scoperte in breve tempo.
Ma, questi dati non servono a niente se non li trasformiamo in conoscenza:
Big data e machine learning ci hanno permesso di capire fenomeni complessi (es. Capire quale
farmaco utilizzare per eliminare le molecole che potrebbero avere degli effetti collaterali sgradevoli)
Dove ci stanno portando queste tecnologie? Ovunque!
E se tutta la conoscenza passata, presente e futura derivasse da un singolo algoritmo? ALGORITMO
DEFINITIVO.
Se pochi learner possono fare così tanto, esiste uno capace di farli tutti?
Se la sua invenzione fosse possibile, basterebbe dargli una quantità sufficiente di dati giusti e lui
scoprirebbe la verità che ne è racchiusa. (es. Da un video, impara a vedere)
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CRITICI: Machine learning o ingegneria della conoscenza?
Essi sostengono che la conoscenza non può essere acquistata in modo automatico ma deve essere
codificata nei pc dagli umani.
- Taleb, il cigno morde il robot: per quanto intelligente sia, ci sono cose che il computer non
imparerà mai.
