L' algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo
- EAN: 9788833927060
9° nella classifica Bestseller di IBS Libri Ingegneria e informatica - Programmazione e sviluppo del software - Algoritmi e strutture di dati
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L' algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo
Pedro Domingos
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«Non è fantascienza o futurologia. Domingos spiega che siamo già circondati da computer imparanti.» – Federico Rampini, la Repubblica
«L’argomento è attualissimo e Pedro Domingos ha un vero talento nello spiegare anche i concetti più astratti.» – The Economist
«Il Sacro Graal dell’informatica è una macchina capace di insegnare a se stessa a partire dall’esperienza, proprio come facciamo noi umani. Il machine learning potrebbe permetterci di fare qualsiasi cosa, dalla cura del cancro alla costruzione di robot umanoidi. Pedro Domingos ci racconta il futuro meraviglioso ed eccitante che ci attende.» – Walter Isaacson
La nostra società è immersa negli algoritmi. Ogni volta che visitiamo un sito web cercando un libro o un film, o che navighiamo tra i negozi online, lasciamo dietro di noi una lunga traccia digitale che descrive le nostre abitudini e le nostre preferenze; questa traccia è il "materiale grezzo", il database da cui algoritmi sempre più sofisticati traggono le informazioni per proporci il prodotto di cui abbiamo (o crediamo di avere) bisogno. Gli algoritmi ci osservano, ci imitano e fanno esperimenti su di noi, per raggiungere lo scopo che è considerato il Santo Graal della ricerca informatica: l'Algoritmo Definitivo in grado di estrarre tutte le informazioni dai dati e fare tutto, proprio tutto ciò che vogliamo, persino prima che lo chiediamo. Questo, dal punto di vista commerciale. Ma c'è anche un lato scientifico della questione, il machine learning, ovvero il campo di studi che si pone come scopo quello "niente meno" di automatizzare le scoperte. Si tratta in sostanza di trovare un algoritmo in grado di programmare se stesso. Sembra fantascienza, e invece è una disciplina nel pieno del suo fermento. Pedro Domingos è universalmente considerato uno degli scienziati di punta in questo settore. Sotto la sua guida scopriremo gli algoritmi che si nascondono dietro le nostre ricerche su Google, Amazon e Netflix. Con lui, scopriremo che esistono ben cinque scuole di pensiero differenti.
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24/12/2016 18:29:52
Cos'è l'intelligenza arrificiale? può essere tutto o niente. Già il nome stesso è in un certo senso sbagliato, perché richiama un'idea degli anni 1950 che ormai è completamente superato. Il guaio è che ci sono cinque approcci fondamentali diversi secondo l'autore Pedro Domingos, e finché non si troverà un modo per riunificarli - l'Algoritmo Definitivo del titolo - non si potrà sperare in un vero avanzamento. Questo libro è molto americaneggiante: uno come me che tende a essere sin troppo laconico mi sono spesso un po' scocciato dalle ripetizioni, e fosse per me avrei eliminato del tutto il capitolo 2 con le speranze riposte nell'Algoritmo Definitivo e il capitolo 9 con gli scenari previsti. Ma la parte centrale, con la spiegazione dettagliata delle cinque famiglie di algoritmi attualmente studiati, è una preziosissima risorsa non solo per chi vuole conoscere lo stato dell'arte nell'AI ma anche per imparare a conoscere i vantaggi e gli svantaggi, anche per l'attenta traduzione di Andrea Migliori.
Indice
Prologo
I. La rivoluzione del machine learning
- Entra in scena il learner - Perché le aziende sposano il machine learning - Il doping applicato al metodo scientifico - Un miliardo di Bill Clinton - Una lanterna se arrivano da terra, due se arrivano da Internet - Dove stiamo andando?
II. L'Algoritmo Definitivo
- L'argomento delle neuroscienze - L'argomento evolutivo - L'argomento fisico - L'argomento statistico - L'argomento informatico - Machine learning o ingegneria della conoscenza? - Il cigno morde il robot - L'Algoritmo Definito è una volpe o un riccio? - La posta in gioco - Una teoria del tutto, ma diversa dalle altre - Candidati inadatti - Le cinque tribù del machine learning
III. Hume e il problema dell'induzione
- La invito o non la invito? - Non esistono pasti gratis - Come addestrare la pompa della conoscenza - Come dominare il mondo - Tra cecità e allucinazione - Un'accuratezza affidabile - L'induzione è l'inverso della deduzione - Imparare a curare il cancro - Il gioco delle venti domande - I simbolisti
IV. Come impara un cervello
- L'ascesa e la caduta del percettrone - Un fisico realizza un cervello di vetro - La curva più importante del mondo - Scalare le montagne dell'iperspazio - La vendetta dei percettroni - Un modello completo di cellula - Nei meandri del cervello
V. L'algoritmo di apprendimento della natura: l'evoluzione
- Esplorazione o sfruttamento: il dilemma - La sopravvivenza dei programmi più adatti - A cosa serve il sesso? - Educare la natura - Vince chi impara per primo
VI. Nella chiesa del reverendo Bayes
- Il teorema padrone del mondo - Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili - Da Eugenij Onegin a Siri - Ogni cosa è connessa, ma non direttamente - Il problema dell'inferenza - L'apprendimento bayesiano - Markov soppesa i dati - Logica e probabilità: la coppia impossibile
VII. Siete ciò che vi assomiglia
- Trovane uno come me, se ci riesci - La maledizione della dimensionalità - Snakes on a Plane - Sempre più in alto - L'alba di un nuovo giorno
VIII. Imparare senza maestri
- Chi si assomiglia, si piglia - Scoprire la forma dei dati - Il robot edonistico - L'esercizio rende perfetti - Imparare a correlare
IX. I pezzi del puzzle trovano il loro posto
- Di tanti modelli, uno solo - L'Algoritmo Definitivo - Le reti logiche di Markov - Da Hume al robodomestico - Machine learning su scala planetaria - Il dottore la vedrà adesso
X. Il mondo che nascerà dal machine learning
- Sesso, bugie e machine learning - Lo specchio digitale - Una società di modelli - Condividere o non condividere? E dove, e come? - Una rete neurale mi ha rubato il lavoro - La guerra non fa per l'uomo - Google + Algoritmo Defnitivo = Skynet? - Evoluzione, seconda parte
Epilogo
Ringraziamenti
Letture consigliate
Indice dei nomi
