Over the last years we read news such as “No, Facebook Did Not Panic and Shut Down an AI Program That Was Getting Dangerously Smart”, "Twitter taught Microsoft’s AI chatbot to be a racist asshole in less than a day" or "Researchers want a 'big red button' for shutting down a rogue artificial intelligence". Thus, the goal of this talk is to demystify the idea of Artificial Intelligence that we see in movies and news with respect the one that is intended by the research community. After a short introduction, we will discuss, using running examples, the principal types of layers and architectures used in neural networks and when to use them. Finally, we will introduce the concept of "representation learning" and discuss why this is important when talking of neural networks.
Sono ormai diversi anni che leggiamo articoli come “due robot Facebook hanno dialogato in una lingua sconosciuta”, oppure "Tweet razzisti, Microsoft chiude il chatbot Tay", o dulcis in fundo "Google, un tasto rosso per evitare che l'intelligenza artificiale diventi consapevole". L'obiettivo di questo talk è demistificare il termine Intelligenza Artificiale, differenziandone la definizione fornita dalla comunità scientifica, rispetto a quella mostrata nei film e nei giornali. Dopo una breve introduzione sull'argomento analizzeremo, con degli esempi, le principali tipologie di "layer"/architetture utilizzate nelle reti neurali, quando e in che modo usarle. Infine, introdurremo il concetto generale di "representation learning" e discuteremo su come questo sia alla base di molti approcci usati per le reti neurali.