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Security Engineering
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A Guide to Building Dependable Distributed Systems
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By Ross J. Anderson
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Introduction to Algorithms, Second Edition (14)
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By Clifford Stein, Ronald L. Rivest, Charles E. Leiserson, …
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Negotiating Darwin
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The Vatican Confronts Evolution, 1877--1902 (Medicine, Science, and Religion in Historical Context)
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By Mariano Artigas, Thomas F. Glick, Rafael A. Martínez
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Program Development in Java
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Abstraction, Specification, and Object-Oriented Design
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By John Guttag, Barbara Liskov
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New Penguin English Dictionary, the
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(Penguin Reference Books)
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By Robert Allen
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Brain, Mind and Computers
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By Stanley L. Jaki
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Barney's Version (4)
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By Mordecai Richler
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The Mythical Man-Month (10)
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Essays on Software Engineering, 20th Anniversary Edition
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By Frederick P. Brooks
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Causality
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Models, Reasoning, and Inference
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By Judea Pearl
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The Lord of the Rings (167)
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By J.R.R. Tolkien
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1984 Nineteen Eighty-Four (174)
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By George Orwell
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Molto attuale
Spiace che non ne esista un'edizione italiana. Il cuore di questo libro risale al '63, ed è una critica piuttosto serrata a quello che oggi chiameremmo "il programma forte dell'intelligenza artificiale". Naturalmente molti argomenti (come specialmente si può notare nel capitolo sugli studi del cervello) si basano su fatti risalenti a ormai più di quarant'anni fa e possono risultare superati dai nuovi filoni di indagine, ma il nucleo della critica non è su questo o quel fatto scientifico, a dire dell'autore ancora insufficiente a giustificare l'una o l'altra posizione filsofica (come dargli torto?), quanto sulla concezione di scienza e di ragione (puramente e ridicolamente meccanicistica) che i promotori delle "menti artificiali" utilizza(va)no per fondare le loro ambizioni. Ambizioni che, la storia insegna, hanno dovuto ridimensionare da loro: negli anni 70 i fondi governativi USA alla ricerca su AI sono stati drasticamente ridimensionati, i proclami si sono fatti sempre meno roboanti ("un traduttore universale entro il 1980!"), gran parte dei programmi di AI è confluita in settori molto più "classici" come la ricerca operativa, la statistica e i database.
Certo, il machine learning. Certo, le reti neurali retropropagate dinamiche. Certo, le evolutionary neural networks. Chi ha avuto modo di lavorarci un pochino su ha però bene in mente la distanza tra il fare di questi aggeggi roba utile per l'industria - stando giornate a regolare i parametri per dare una performance migliore, facendo assunzioni più o meno forti per non addentrarsi troppo in complessità matematiche, scegliere dati di addestamento e di test puliti... - e il continuare a sperare in qualche "esplosione combinatoria" che tiri fuori menti dal cappello.
Gustoso un passaggio del libro in cui vengono presentati pezzi di traduzioni strampalate offerte dai computer translator dell'epoca... sembrano quelle di Google del 2007. ... (continue)
Spiace che non ne esista un'edizione italiana. Il cuore di questo libro risale al '63, ed è una critica piuttosto serrata a quello che oggi chiameremmo "il programma forte dell'intelligenza artificiale". Naturalmente molti argomenti (come specialmente si può notare nel capitolo sugli studi del cervello) si basano su fatti risalenti a ormai più di quarant'anni fa e possono risultare superati dai nuovi filoni di indagine, ma il nucleo della critica non è su questo o quel fatto scientifico, a dire dell'autore ancora insufficiente a giustificare l'una o l'altra posizione filsofica (come dargli torto?), quanto sulla concezione di scienza e di ragione (puramente e ridicolamente meccanicistica) che i promotori delle "menti artificiali" utilizza(va)no per fondare le loro ambizioni. Ambizioni che, la storia insegna, hanno dovuto ridimensionare da loro: negli anni 70 i fondi governativi USA alla ricerca su AI sono stati drasticamente ridimensionati, i proclami si sono fatti sempre meno roboanti ("un traduttore universale entro il 1980!"), gran parte dei programmi di AI è confluita in settori molto più "classici" come la ricerca operativa, la statistica e i database.
Certo, il machine learning. Certo, le reti neurali retropropagate dinamiche. Certo, le evolutionary neural networks. Chi ha avuto modo di lavorarci un pochino su ha però bene in mente la distanza tra il fare di questi aggeggi roba utile per l'industria - stando giornate a regolare i parametri per dare una performance migliore, facendo assunzioni più o meno forti per non addentrarsi troppo in complessità matematiche, scegliere dati di addestamento e di test puliti... - e il continuare a sperare in qualche "esplosione combinatoria" che tiri fuori menti dal cappello.
Gustoso un passaggio del libro in cui vengono presentati pezzi di traduzioni strampalate offerte dai computer translator dell'epoca... sembrano quelle di Google del 2007.
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