Prof. Giorgio Poletti

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1 10 Informatica Laurea Triennale in Economia Anno Accademico Prof. Giorgio Poletti

2 «La civiltà sta producendo macchine che si comportano come uomini e uomini che si comportano come macchine.» (Eric Fromm) GOOGLE RANK BRAIN...

3 RANK BRAIN ALGORITMO di INTERPRETAZIONE delle QUERY degli utenti Search Engine Results Page Componente dell Algoritmo Hummingbird (Google)? Ricerca COLLOQUIALE Domande «AMBIGUE» Query Vocali (Siri/Cortana)

4 RANK BRAIN ALGORITMO di INTERPRETAZIONE delle QUERY degli utenti WEB SEMANTICO MACHINE LEARNING sistema di Ambiente dove i documenti pubblicati sono associati ad informazioni e dati (metadati) che ne specificano il CONTESTO SEMANTICO Un computer insegna a se stesso come fare qualcosa basato su SEMIOLOGIA (STUDIO DEI SEGNI) SEMIOTICA (STUDIO DEI SEGNI E LORO SIGNIFICAZIONE) INTELLIGENZA ARTIFICIALE SEMANTICA LOGICA PSICOLOGIA

5 INTELLIGENZA ARTIFICIALE (Apprendimento Automatico) Operazione compiuta dal sistema intelligente non è distinguibile da quella svolta da un umano Agire umanamente Agire razionalmente IA Pensare umanamente Processo che porta il sistema intelligente a risolvere un problema ricalca quello umano (Problem Solving e processi cognitivi) Processo che porta il sistema intelligente a risolvere il problema è quello che gli permette di ottenere il miglior risultato atteso date le informazioni a disposizione Pensare razionalmente «L'intelligenza artificiale (IA) è una disciplina appartenente all'informatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono la progettazione di sistemi hardware e sistemi di programmi software capaci di fornire all elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell intelligenza umana.» Marco Somalvico Processo che porta il sistema intelligente a risolvere un problema è un procedimento formale che si rifà alla logica

6 MACHINE LEARNING Arthur Samuel «Si dice che un programma apprende dall'esperienza E con riferimento a alcune classi di compiti T e con misurazione della performance P, se le sue performance nel compito T, come misurato da P, migliorano con l'esperienza E.» (Tom M. Mitchell) Reti Neurali macchine ad apprendimento automatico routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione. apprendere ed adattarsi alle mutazioni dell'ambiente in cui sono immersi attraverso la distribuzione di una "RICOMPENSA" detta RINFORZO che consiste nella VALUTAZIONE DELLE LORO PRESTAZIONI Rete neurale artificiale (artificial neural network, ANN o NN) è un MODELLO MATEMATICO composto di "neuroni" artificiali Rete altamente organizzata imparare solo alcune attività specifiche richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, risulta essere molto più efficiente dal punto di vista computazionale riconoscimento di PATTERN

7 MACHINE LEARNING Arthur Samuel Idee dell'apprendimento automatico, dai principi metodologici agli strumenti teorici, sono stati sviluppati prima in statistica (Michael I. Jordan) Statistica Data MINING APPRENDIMENTO AUTOMATICO I data mining si sovrappongono in modo significativo, ma mentre l'apprendimento automatico si concentra sulla previsione basata su proprietà note apprese dai dati, il data mining si concentra sulla scoperta di proprietà prima sconosciute nei dati. Ottimizzazione Molti problemi formulati come la minimizzazione di una qualche funzione di costo su un insieme di esempi di apprendimento. I paradigmi di SOFT COMPUTING si basano su due principi apprendimento a partire da dati sperimentali; integrazione di conoscenza umana, strutturata e preesistente, all'interno di modelli matematici computabili (valutabili). Soft Computing HARD COMPUTING risoluzione di un problema tramite l'esecuzione di un algoritmo ben definito e decidibile Funzione di costo (o funzione di perdita) rappresenta il gap tra le previsioni del modello che si sta addestrando e le istanze del problema reale. Le differenze tra i due campi (l'apprendimento automatico e l'ottimizzazione) è evidenziata dalla necessità generalizzazione. L apprendimento automatico si preoccupa di minimizzare la perdita su campioni mai visti dalla macchina

8 HUMMINGBIRD Dalla ricerca di PAROLE CHIAVE alla ricerca degli INTENTI DELL UTENTE

9 DOMANDE