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Quali sono le cinque scuole di machine learning?
UN:A coloro che non hanno studiato ciò che sta dietro il moderno apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, tutto questo sforzo e ricerca spesso sembrano un grande miscuglio amorfo. Tuttavia, quando graffi la superficie e guardi cosa stanno facendo i leader scientifici in questi campi, vedi che in un certo senso, ci sono davvero cinque diversi approcci principali al problema di spingere in avanti l'intelligenza artificiale.
Queste cinque "scuole" o "tribù" sono state rese popolari dal lavoro di Pedro Domingos nel suo libro "Master Algorithm" sullo sviluppo dell'IA, ma sono anche prese in considerazione altrove in varie parti del mondo scientifico.
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La prima scuola di intelligenza artificiale si chiama connessionismo. Questa scuola si concentra sulle attuali connessioni neurali e sulla fisica del cervello umano. Si basa sull'idea di backpropagation, che traccia queste connessioni per formare risultati. Alcune persone definiscono la scuola connessionista uno "sforzo per decodificare il cervello umano".
La prossima scuola di intelligenza artificiale è il simbolismo. I simbolisti usano la logica e le conoscenze preesistenti per costruire modelli che funzionano in modo intelligente. In un certo senso, l'approccio simbolista è simile a quello emerso all'inizio nel mondo dell'intelligenza artificiale prima che fossero sviluppate le reti neurali. Se compili una base di conoscenza abbastanza grande e la affronti in modi particolari, inizia a creare una forma di intelligenza artificiale, ed è ciò che sta dietro l'approccio simbolista che ora è stato combinato con alcuni degli altri approcci moderni.
La terza scuola è la scuola dell'evoluzionismo. Qui, ci si concentra non solo sulla teoria dell'evoluzione, ma anche sulla genetica, la biofisica e la bioinformatica. Potresti vedere questo braccio dell'intelligenza artificiale come la categoria che lavora con il genoma umano e applica le moderne tecnologie al campo della genetica. In tal senso, l'intelligenza artificiale evoluzionista è unica. È un tipo di progetto leggermente diverso rispetto alle altre quattro scuole.
La scuola bayesiana è la quarta scuola di intelligenza artificiale. Questa è, ancora una volta, una delle scuole più vecchie ed è stata applicata all'inizio, ad esempio, nell'eliminazione dello spam dalle cartelle e-mail.
Il modello e l'approccio bayesiano sono un modello euristico. Funziona sull'idea della probabilità di evolvere modelli che elimineranno risultati indesiderati o perseguiranno altri obiettivi, in base al luogo in cui è più probabile che si verifichino gli eventi o su altre metriche. Un'altra applicazione popolare della logica bayesiana è nella sicurezza della rete: negli ultimi anni, gli ingegneri della sicurezza hanno ampiamente utilizzato la logica bayesiana per individuare le minacce a una rete modellando dove è probabile che si verifichino e come.
La quinta e ultima scuola di apprendimento automatico si chiama analogizzazione. Questa è anche una scuola forse più facile da comprendere per il consumatore medio. I motori di raccomandazione di aziende come Facebook e Google si basano su un approccio analogico. Prendono algoritmi come il "vicino più vicino" e li combinano con vari tipi di segnalazione per cercare di abbinare le idee ad altre idee o, in alternativa, alle persone. Un computer che afferma di sapere che tipo di musica ti piace è un buon esempio di questo approccio.
Tutte queste scuole di pensiero si uniscono per formare il corpo di ricerca sulla moderna intelligenza artificiale. Gli scienziati stanno lavorando per spingere ciascuno di questi in avanti insieme gli uni agli altri, e generalmente fanno avanzare il campo - e stanno provando a farlo in un contesto molto interessante. Alcuni dei principali leader della tecnologia negli ultimi decenni hanno avvertito che oltre a spingere in avanti l'IA, ci si deve concentrare sull'etica e sull'uso responsabile della tecnologia al fine di prevenire gravi problemi sociali. Questo deve essere applicato a ciascuna di queste cinque scuole di apprendimento automatico.
