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Titolo: Apprendimento in Tempo Reale ?

Il Paradigma di apprendimento di una rete neurale (neural network learning) manca dell'essenziale aspetto del problema dell' apprendimento e quindi che la conoscenza di informazioni specifiche a priori e' essenziale per apprendere da un dato dominio.
Una della credenza fondamentale della neuroscienza, la scienza conoscitiva e
reti neurali artificiali è che il cervello " impara " in tempo reale.
Cioè impara "istantaneamente "
da ogni esempio presentatogli  registrando le connessioni sinaptiche
e i pesi sinaptici in una rete dei neuroni.
Imparare si pensa possa essere compiuto dai diversi neuroni usando un certo
genere " di legge di apprendimento locale".
In questi campi scientifici, l'apprendimento in tempo reale
implica imparare senza memoria.
Nell' imparare senza
memoria, nessun esempio di addestramento è memorizzato esplicitamente
nella memoria del sistema di apprendimento, quale il cervello.
La Rete può usare l'esempio particolare presentatogli per addestrarsi
ma deve dimenticare quell' esempio prima
di esaminare altri.
L' idea è prevenire la necessità che grandi quantita' di memoria siano
utilizzati  per memorizzare tantissimi esempi per addestrare la rete 
Studi recenti prestano una certa
comprensione interessante su come il cervello impara. Nello  studio su un
tipo particolare di abilità motoria , si vede che occorre
cinque - sei ore affinchè una persona imparasse un  nuovo compito.
Ma se
quell' apprendimento è interrotto esercitandosi in un' altro nuovo compito
successiva al primo, l'apprendimento del primo compito è ostacolato.
Così l' idea di apprendimento in
tempo reale  (cioè peso-registrazione in tempo reale, istantaneamente
e permanente in una rete di neuroni) può essere contradittoria ai risultati
qui ottenuti.
Apprendendo in questo contesto implica " la generalizzazione " da un corpo di
fatti/informazioni non una semplice registrazione di quelle informazioni
Gli argomenti contro le idee di iapprendimento in tempo reale, di imparare senza
memoria e di apprendere localmente sono molte.
In primo luogo, non si può imparare
(generalizzare) a meno che uno conosca che cosa sia apprendere
(generalizzare).
Ognuno può scoprire che cosa sia apprendere " soltanto "
raccogliendo e memorizzando alcune informazione sul problema attuale.
Cioè nessun sistema, biologico o altro puo preparare se stesso
ad apprendere senza avere qualche informazione su cosa sia apprendere
(generalizzare). 
Ed è un fatto comune che gli esseri umani si
ricordano e ricordano delle informazioni che sono fornite loro come
componente dell' apprendimento. E l' operazione di apprendimento è considerevolm
ente
più facile quando ci si ricorda dei fatti e delle informazioni relativi
che quando non li si ricorda.
In secondo luogo, l'apprendimento locale rigoroso non è un' idea fattibile per
alcun sistema, biologico ma al contrario, implica la predefinizione della rete
dal sistema " senza vedere un singolo esempio di addestramento e senza
avere alcua conoscenza affatto della complessità del problema.
Di nuovo,non esiste sistema che può fare questo in un modo espressivo.
-- 
"...signature under construction..."
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Computer Science Departement Univ. of Milan   20133 Milano Italy    
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				 Phobia..

 Di nuovo,non esiste sistema che può fare questo in un modo espressivo.
A parte certe assunzioni non necessariamente vere (o perlomeno a me sono
sembrate poco chiare, colpa mia), non capisco quale sia il succo di tutto
questo discorso.
Che apprendere significhi fare qualcosa di più che avere un sistema già
compiuto (database di informazioni o regole, configurazioni sinaptiche
piuttosto che altre possibilità) credo sia indiscutibile.
Ma non capisco a cosa si vuole arrivare, onestamente.
Trovo comunque la premessa (prima frase) falsa, sia per quanto riguarda il
cervello umano che per le reti neurali artificiali (specifico: è falso che
quella sia la credenza comune, almeno tra gli addetti ai lavori). Che poi
sia vero che il cervello impari "istantaneamente", seppur improbabile, è
comunque possibile per quanto ne sappiamo ora, mentre invece per le reti
neurali sono solitamente previste 2 fasi ben distinte: apprendimento e
utilizzo. Che poi il singolo esempio venga "appreso" istantaneamente o meno
non è necessario, anzi, è negato proprio dall'algoritmo di back-prop, che si
basa invece su retro-azione in tempi distinti.
--
Alessandro Monti

del sistema di apprendimento, quale il cervello. 
Non è affatto vero che una rete neurale non possa avere 
in un certo senso "informazioni a priori". 
In una rete neurale, avere informazioni, e quindi avere una memoria, 
non significa altro che avere una certa configurazione poichè esiste 
una corrispondenza tra infromazione e conformazione con cui essa 
è codificata nella rete. Una rete può dunque avere informazioni a 
priori se già realizzata in modo da riconoscere o dare luogo a un certo 
output. 
Daltronde la memoria nel cervello umano è data 
proprio dalla conformazione e dalla modifica dei suoi collegamenti 
sinaptici. 
Mi sembra dunque che si faccia una certa confusione tra i 
processi puramente logici di apprendimento, con il modo fisico 
(sinapsi, hardware o altro..) con cui questi vengono tradotti e 
codificati. 
Luca Ferraro
[ICQ 1861142]

 wrote in message ..


 "isolato".
Un sistema isolato non puo' apprendere, in quanto il concetto di 
apprendimento e' legato strettamente all'interazione con l'ambiente.
Gio

 affermare di apprendere da un dato dominio.
Si. In effetti la generalizzazione č considerata apprendimento.
L'intelligenza č comunque un altra cosa.
Il fatto che un sistema sia in grado di apprendere non vuole dire che sia
intelligente. La mia poltrona preferita ha appreso la forma delle mie parti
basse, ma non č ancora riuscita a risolvere prolemi matematici. (Per inciso,
invece, il mio PC sa risolvere problemi matematici con estrema facilitą, ma
non č capace di mettermi a mio agio)
Ciao
--
Alessandro Monti

 Un sistema isolato non puo' apprendere, in quanto il concetto di
Ops. Hai ragione.
--
Alessandro Monti