Perché le macchine imparano: Lʼeleganza della matematica dietro allʼAI

by Anil Ananthaswamy

Le macchine prendono da tempo decisioni che impattano sulle nostre approvano prestiti ipotecari, determinano se un tumore è maligno, influenzano gli sviluppi e le scoperte in chimica, biologia e fisica. Negli ultimi tempi, con l'entrata in scena delle cosiddette AI generative come ChatGPT, la loro importanza è cresciuta ancora.
La rivoluzione dell'intelligenza artificiale non si arresta e per questo è necessario comprenderne capacità e limiti, indagandone le basi.
Dietro alle macchine intelligenti ci sono idee matematiche e statistiche relativamente semplici, alcune delle quali risalgono a secoli fa, per esempio l'algebra lineare e il calcolo. Ma ci sono voluti la nascita e il progresso dell'informatica e la crescita esponenziale della potenza di calcolo dei computer per innescare lo sviluppo dell'AI che conosciamo oggi.
In questo libro illuminante, Anil Ananthaswamy spiega la matematica che permette alla macchine di imparare, suggerendo al contempo intriganti collegamenti tra intelligenza artificiale e e se la matematica fosse la chiave di lettura per entrambe?

581 pages, Kindle Edition

Published February 6, 2025

About the author

ANIL ANANTHASWAMY is former deputy news editor and current consultant for New Scientist. He is a guest editor at UC Santa Cruz’s renowned science-writing program and teaches an annual science journalism workshop at the National Centre for Biological Sciences in Bangalore, India. He is a freelance feature editor for the Proceedings of the National Academy of Science’s “Front Matter” and has written for National Geographic News, Discover, and Matter. He has been a columnist for PBS NOVA’s The Nature of Reality blog. He won the UK Institute of Physics’ Physics Journalism award and the British Association of Science Writers’ award for Best Investigative Journalism. His first book, The Edge of Physics, was voted book of the year in 2010 by Physics World. He lives in Bangalore, India, and Berkeley, California.

Reviews

[Alb85 · Rating 4 out of 5]

“Entrare nel vivo della matematica dell’apprendimento automatico è fondamentale per capire non solo la potenza della tecnologia, ma anche i suoi limiti.” Anil Ananthaswamy


Ottimo libro di divulgazione che entra anche nel tecnico per spiegare la matematica delle principali scoperte legate all’intelligenza artificiale, dal perceptron agli ulitmi LLM.

Gli argomenti sono davvero tanti. Ne cito solo alcuni: perceptron, algoritmo (o metodo) dei minimi quadrati, metodo della discesa stocastica del gradiente, stima della massima verosimiglianza, regola del vicino più prossimo, autovettori e autovalori, matrice di covarianza, clustering K- means, funzione kernel, support vector machine , backpropagation, rete neurale convoluzionale.