AS_07_2021

INTELLIGENZA ARTIFICIALE approfondimenti 56 Ottobre 2021 n Automazione e Strumentazione sigenza di usare la AI in nuovi e molteplici scenari, gli scienziati e gli sviluppatori di prodotto che lavo- rano in Microsoft hanno studiato il machine teaching: quest’ultimo, invece di estrarre conoscenza dai soli dati, è in grado di sfruttare direttamente l’espe- rienza delle persone , e la loro capacità di scomporre un compito complesso (come quello di battere una palla da baseball), in parti più piccole. In altre parole, l’idea è fornire al sistema un limitato numero di esempi, lezioni, o programmi di apprendimento, per aiutare gli algoritmi di machine learning a risolvere un dato problema; anche perché, vista la specificità delle esigenze nei diversi settori industriali, non sem- pre, nelle applicazioni di apprendimento supervisio- nato (supervised learning), possono essere disponibili massivi dataset di training, pronti da dare in pasto agli algoritmi di apprendimento automatico. Altro aspetto interessante, citato nell’articolo, è quello secondo cui, nei complessi scenari di apprendimento per rinforzo (reinforcement learning), dove gli algoritmi accusano difficoltà nella definizione delle azioni da intrapren- dere, tra le innumerevoli possibili, per padroneggiare un determinato compito nel mondo fisico, il machine teaching permette di tagliare drasticamente i tempi per trovare la soluzione. Creare AI e sistemi autonomi senza essere un data scientist Del machine teaching come approccio per consentire alla AI di apprendere direttamente dalla conoscenza e competenza umana ha parlato anche Mitra Azizirad, Corporate Vice President Microsoft AI and Innova- Il machine teaching permette di accelerare l’adozione del machine learning (fonte: Pixabay) Una pagina web di documentazione Microsoft su Project Bonsai (fonte: Microsoft)