Il caso contro l'hype dell'apprendimento profondo

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 03 gennaio

C'è di più nell'IA delle reti neurali? Gary Marcus, professore di psicologia alla New York University ed ex direttore del laboratorio di intelligenza artificiale di Uber, la pensa così. Lui è ha pubblicato una critica ai sistemi di deep learning che utilizzano le reti neurali e ostacolano parte dell'attuale clamore dell'IA.

I limiti del deep learning: Marcus identifica 10 principali ostacoli che devono affrontare il deep learning, tra cui la fame di dati e la mancanza di generalizzazione. Per quel che vale, siamo tentati di concordare sul fatto che non sia il proiettile d'argento che molti pensano (vedi Is AI Riding a One-Trick Pony?).

Il rischio di clamore: Sostiene che l'eccessivo sfruttamento delle capacità dell'apprendimento profondo offre un nuovo rischio per aspettative seriamente deluse che potrebbero portare un altro inverno di intelligenza artificiale, oltre a impedire ai ricercatori di IA di provare nuove idee.

E adesso? Ma Marcus non respinge del tutto il deep learning: suggerisce invece che dovremmo concettualizzarlo, non come un solvente universale, ma semplicemente come uno strumento tra tanti.