Visione artificiale e linguaggio

Visione artificiale e linguaggio

Gli strumenti di intelligenza artificiale basati sull’uso di reti neurali convoluzionali hanno ottenuto risultati sorprendenti nel campo della visione artificiale (o “computer vision”). Per visione artificiale si intende  la capacità di una macchina di riconoscere schemi, classificare oggetti, segmentare un’immagine.

Tali tecniche di “computer vision” consentono di analizzare un viso, riconoscerne le espressioni ed i lineamenti,  l’identificazione esatta della posizione di un oggetto e  in generale comprendere quasi qualsiasi immagine digitale per la quale la rete neurale è stata addestrata. Queste reti, per poter funzionare, necessitano di un numero molto elevato di neuroni e “livelli” (layers) di apprendimento. Per tale ragione rientrano nella categoria di Machine Learning denominata quale “Deep Leaning”.

Un altro problema complesso nel quale queste reti profonde stanno ottenendo risultati incredibili, è quello della comprensione e dell’analisi del linguaggio naturale. Nei fatti, ogni giorno è più comune parlare con le macchine, utilizzando chatbot, segreterie telefoniche intelligenti o assistenti virtuali. Il linguaggio naturale presenta vari livelli di difficoltà che erano insormontabili per gli algoritmi che precedevano quelli del moderno deep Learning. In particolare occorre riconoscimento vocale o del testo, identificazione delle parole e deduzione del significato. Le macchine sono abbastanza brave in questi aspetti, anche se ancora non riescono a comprendere bene altri aspetti come le emozioni, l’ironia o il sarcasmo.

Qui puoi trovare alcune risorse per saperne di più su questi interessanti campi dell’intelligenza artificiale.

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