{"id":2338,"date":"2021-04-08T01:10:00","date_gmt":"2021-04-08T00:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/web.quimedia.it\/redazione\/?p=2338"},"modified":"2021-04-07T13:59:45","modified_gmt":"2021-04-07T12:59:45","slug":"algoritmi-e-passi-predefiniti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.quimedia.it\/redazione\/2021\/04\/08\/algoritmi-e-passi-predefiniti\/","title":{"rendered":"Algoritmi e passi predefiniti"},"content":{"rendered":"\n<p>Nello scorso numero abbiamo parlato di cosa sono gli algoritmi, soffermandoci su un aspetto centrale: un algoritmo segue una sequenza di passi di calcolo ben definiti e, a parit\u00e0 di ingresso, l\u2019algoritmo produrr\u00e0 sempre lo stesso risultato. Questa caratteristica viene meno in quegli algoritmi che vengono utilizzati in intelligenza artificiale per \u201cimparare\u201d a riprodurre un certo comportamento, e capire questa differenza \u00e8 centrale per capire poi perch\u00e9 questa nuova generazione di algoritmi si comporta talvolta in modo sorprendente, talvolta fallendo miseramente. Prendiamo il caso di tradurre una frase dall\u2019italiano all\u2019inglese. Definire un algoritmo che sia in grado di effettuare la traduzione per una qualunque frase italiana di senso compiuto sembra un compito irrealizzabile se seguiamo la definizione classica di algoritmo. Tantissimi ricercatori, sia in campo accademico che industriale, stanno affrontando queste problematiche. Tra questi, una corrente propone di risolvere il problema nel modo seguente. Si prende \u201calgoritmo di apprendimento\u201d capace di riconfigurare internamente il proprio comportamento (ad esempio, modificando una serie di configurazioni interne in modo da cambiare che risultato verr\u00e0 prodotto dato un certo input). In particolare si usano allo scopo algoritmi di apprendimento \u201csupervisionato\u201d, a testimoniare che l\u2019algoritmo impara come se avesse un docente. Cosa fa il docente? In realt\u00e0 non insegna nulla: fornisce semplicemente una lunghissima serie di esempi di frasi italiane tradotte in modo soddisfacente in inglese. Dopo essersi allenati su milioni e milioni di frasi tradotte, questi algoritmi di ultima generazione mostrano di saper tradurre anche su esempi nuovi, mai visti. E pi\u00f9 vengono allenati, pi\u00f9 sembrano diventare bravi. Ma come sempre, c\u2019\u00e8 sempre un ma&#8230; dov\u2019\u00e8 finita la \u201cchiara sequenza di passi\u201d degli algoritmi classici? E quanto l\u2019algoritmo dipende dai dati?&nbsp;<br>Vi lascio con una richiesta. Provate a scrivere queste due frasi in diversi traduttori online, e controllate cosa viene prodotto nella traduzione: \u201cDorme e mangia con suo pap\u00e0. Stira e mangia con suo pap\u00e0\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right\"><strong><em>Autore: Marco Montali<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nello scorso numero abbiamo parlato di cosa sono gli algoritmi, soffermandoci su un aspetto centrale: un algoritmo segue una sequenza di passi di calcolo ben definiti e, a parit\u00e0 di ingresso, l\u2019algoritmo produrr\u00e0 sempre lo stesso risultato. 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