Nuova legge di scala rivela come l'IA si adatta alle categorie in evoluzione

Nuova legge di scala rivela come l'IA si adatta alle categorie in evoluzione

> Il mondo reale presenta molte sfide per le missioni di IA. Una di queste è la necessità che le macchine siano in grado di riconoscere e apprendere rapidamente nuovi oggetti che non hanno mai visto prima. Un'IA robusta ai cambiamenti sarà di grande utilità nell'adattarsi rapidamente a una realtà dinamica, sia che si tratti di un robot che riconosce nuovi prodotti in un negozio di alimentari o di un'auto a guida autonoma che interagisce con nuovi segnali stradali o oggetti circostanti.

In un contesto di rapida evoluzione tecnologica, una recente scoperta all'Università Bar-Ilan potrebbe rivoluzionare il modo in cui le intelligenze artificiali (AI) affrontano la sfida del riconoscimento di nuovi oggetti. I ricercatori hanno identificato una nuova legge universale che descrive come le reti neurali artificiali gestiscono un numero crescente di categorie per l'identificazione. Questa legge, denominata legge di scalabilità, mostra come il tasso di errore di identificazione aumenti con il numero di oggetti che la rete deve riconoscere.

Il team di ricerca guidato dal Prof. Ido Kanter, del Dipartimento di Fisica e del Gonda (Goldschmied) Multidisciplinary Brain Research Center, ha pubblicato i risultati dello studio sulla rivista Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Importante è la scoperta che tale legge governa sia architetture di reti neurali superficiali, sia quelle più profonde. Ciò suggerisce che una rete superficiale possa imitare la funzionalità di una più profonda, avvantaggiandosi di una maggiore velocità di risposta, criticamente importante in molti scenari di utilizzo reale.

Ella Koresh, studentessa e principale contributrice alla ricerca, ha evidenziato l'impatto pratico di questa scoperta. La riduzione della latenza, ovvero il tempo necessario affinché la rete elabori e identifichi un oggetto, è cruciale nella responsività dei sistemi di AI. Rete neurali più superficiali, ispirate al funzionamento del cervello, mostrano in effetti una minore latenza rispetto a quelle più profonde.

Questa nuova legge di scalabilità si rivela fondamentale per scenari di apprendimento dinamico, dove il numero di etichette cambia frequentemente, evidenziando l'importanza crescente di AI capaci di adattarsi rapidamente a situazioni mutate, come quelle incontrate nei sistemi di guida autonoma o robotici.

Il maggior comprendonio delle dinamiche delle reti superficiali e profonde potrebbe quindi accelerare lo sviluppo di tecnologie AI più efficienti e prontamente adattabili a nuove sfide, stabilendo un ponte fra le necessità pratiche e le possibilità tecniche nel campo dell'intelligenza artificiale.

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