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Perché le macchine imparano di Anil Ananthaswamy – La recensione

Redazione Universoinformatico24.it Da Redazione Universoinformatico24.it
27 Dicembre 2024
in Curiosità
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Perché le macchine imparano di Anil Ananthaswamy – La recensione
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(Adnkronos) – Anil Ananthaswamy, con il suo "Perché le macchine imparano. L'eleganza della matematica dietro all'AI", ci conduce in un viaggio affascinante attraverso il cuore dell'intelligenza artificiale, dalla nascita dei primi esperimenti alla diffusione e l'adozione sempre più costante dei giorni nostri di diversi GLM. Questo libro non è un semplice manuale tecnico, né una biografia di scienziati, è un'opera unica che coniuga la rigorosità scientifica con la narrazione coinvolgente, rendendo accessibili anche ai non addetti ai lavori i concetti più complessi del machine learning. L'autore, con la sua maestria nel rendere comprensibili argomenti complessi, ci guida attraverso la storia dell'intelligenza artificiale, presentandoci i protagonisti che hanno plasmato questo campo. Ma non si limita a raccontare storie: ci immerge nel cuore della matematica che sta alla base degli algoritmi di apprendimento automatico. Così ad esempio Ananthaswamy introduce il concetto di "Perceptron", uno dei primi modelli di rete neurale artificiale attraverso l'intrigante storia di come Warren McCulloch e Walter Pitts, un neurofisiologo e un adolescente prodigio, si siano incontrati e abbiano gettato le basi per questa rivoluzionaria idea. L'articolo del 1943, "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity", è considerato un punto di svolta nella storia dell'informatica e dell'intelligenza artificiale. L'intuizione geniale di McCulloch e Pitts fu quella di semplificare il funzionamento del neurone biologico in un modello matematico, il neurodo. Questo modello, seppur semplificato, era in grado di eseguire operazioni logiche di base, dimostrando così che le reti neurali artificiali potevano essere utilizzate per eseguire calcoli complessi. È proprio da questo lavoro pionieristico che sono nate le moderne reti neurali profonde, alla base di molte delle applicazioni di intelligenza artificiale che utilizziamo oggi. Questo aneddoto, oltre a essere affascinante evidenzia il tipo di approccio della divulgazione scientifica nella visione di Ananthaswamy. L'incontro tra McCulloch, con la sua conoscenza del cervello, e Pitts, con la sua formazione in logica matematica, ha dato vita a un'idea che ha rivoluzionato il campo dell'informatica pur venendo da mondi sostanzialmente diversi. L'approfondita conoscenza di Ananthaswamy del mondo scientifico e la sua capacità di raccontare storie affascinanti rendono questo libro un'opera imprescindibile per chiunque sia interessato a comprendere le basi dell'intelligenza artificiale. L'autore, con la sua esperienza di giornalista scientifico presso istituzioni di prestigio come il MIT e il New Scientist, riesce a farci rivivere l'emozione della scoperta scientifica e a farci apprezzare la bellezza della matematica che sta alla base degli algoritmi di apprendimento automatico.  E Ananthaswamy riesce a replicare il prodigio, sostanzialmente per ogni concetto e/o capitolo, iniziando con un aneddoto affascinante, che cattura l'attenzione del lettore e introducendolo dolcemente via via a un concetto complesso. Successivamente, l'autore approfondisce l'argomento dal punto di vista matematico, spiegando i concetti in modo chiaro e dettagliato, senza però annoiare. "Perché le macchine imparano" è un libro che può essere apprezzato sia da chi si avvicina per la prima volta all'intelligenza artificiale, sia da chi è già esperto nel settore. È un'ottima risorsa per studenti, ricercatori, professionisti del settore e semplicemente per tutti coloro che sono curiosi di capire come funzionano le macchine che imparano. 
"Perché le macchine imparano. L'eleganza della matematica dietro all'AI" di Anil Ananthaswamy è edito da Apogeo (Gruppo Feltrinelli) ed è disponibile online al prezzo di 27,55 euro oltre che nelle principali librerie.  —tecnologiawebinfo@adnkronos.com (Web Info)

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