Jane la scopritrice migliorare la scoperta causale con grandi modelli di linguaggio (Causal Python)
Jane la scopritrice migliorare le scoperte causali attraverso i grandi modelli di linguaggio (Python Causale)
Una guida pratica alla scoperta causale LLM migliorata che minimizza i rischi delle allucinazioni (con codice Python)
“Il mondo è tutto ciò che accade.”
Ludwig Wittgenstein — Tractatus Logico-Philosophicus (1922)
Nessun neonato comprende la natura del movimento alla nascita.
Noi – esseri umani – e molti altri animali non umani arriviamo in questo mondo dotati di sistemi che ci aiutano a conoscere l’ambiente, eppure il giorno della nostra nascita non sappiamo molto dell’ambiente stesso¹.
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Dobbiamo imparare.
In questo senso, abbiamo una somiglianza con i sistemi di apprendimento automatico.
Le prime scoperte in psicologia e (proto)-neuroscienza riguardanti l’apprendimento negli esseri umani e negli altri animali non umani sono state un’ispirazione per costruire sistemi artificiali in grado di imparare dall’esperienza.
Uno dei paradigmi di apprendimento più efficaci che ha portato alla rivoluzione dell’apprendimento automatico degli anni 2010 è stato l’apprendimento supervisionato.
Le reti neurali addestrate in modo supervisionato ci hanno permesso di fare progressi decennali su problemi di lunga data come la classificazione delle immagini o la traduzione automatica.
Gli esseri umani e gli altri animali non umani sono dotati di un apparato di apprendimento che (concettualmente², ma non necessariamente in termini di implementazione) assomiglia all’apprendimento supervisionato³.
Tuttavia, c’è anche una differenza fondamentale tra il modo in cui i neonati e gli algoritmi supervisionati imparano.
Gettare Oggetti (Ma Non Contro di Te)
Hai mai visto un genitore cercare di convincere il proprio bambino a smettere di lanciare un giocattolo? Alcuni genitori tendono a interpretare questo tipo di comportamento come maleducato, distruttivo o aggressivo, ma i bambini spesso hanno un insieme molto diverso di motivazioni (Molak, 2023).
