I ricercatori hanno scoperto che quando vengono confrontate reti neurali con diverse etichette di addestramento, ottengono prestazioni migliori.
Il linguaggio binario è compatto e preciso pertrasmissione di informazioni. Al contrario, il linguaggio umano parlato è più tonale e analogo. Poiché i numeri sono un modo efficiente per digitalizzare i dati, i programmatori utilizzano raramente altri tipi di input durante la progettazione di una rete neurale.
Uno degli esercizi più comuni pertestare un nuovo metodo di apprendimento automatico: insegnare all’intelligenza artificiale a riconoscere oggetti o animali in una fotografia. Gli autori del nuovo lavoro hanno condotto un esperimento: hanno creato due nuove reti neurali che avrebbero dovuto riconoscere dieci diversi tipi di oggetti in una raccolta di 50mila fotografie.
Il primo sistema di intelligenza artificiale è stato addestrato in modo tradizionale: è stato caricato con una tabella di dati composta da migliaia di righe, ciascuna corrispondente a una foto di allenamento.
E gli autori hanno caricato la tabella nel secondo sistemadati, le cui righe contenevano una fotografia di un animale o di un oggetto, e nella seconda colonna c'era un file audio in cui una persona pronuncia il nome dell'oggetto o dell'animale.
Di conseguenza, la prima rete neurale ha prodotto il digitaleil significato dell'oggetto che le veniva mostrato, e la seconda cercava di “raccontare” ciò che vedeva. Entrambi gli algoritmi hanno affrontato il compito in modo altrettanto efficiente e hanno risposto correttamente nel 92% dei casi, notano gli autori.
Tuttavia, i risultati dell'esperimento sono cambiati quandogli scienziati hanno ridotto il campione da 50mila a 2,5mila, poi la correttezza delle risposte della prima IA è scesa al 35%, mentre per la seconda, addestrata con la voce, è scesa solo al 70%.
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