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La cibernetica e l'intelligenza artificiale sono campi interdisciplinari che si occupano di sistemi di controllo e apprendimento. Il modello di neurone di McCulloch e Pitts e il percettrone di Rosenblatt hanno gettato le basi per le reti neurali artificiali e l'apprendimento automatico, influenzando l'evoluzione dell'IA e la sua capacità di simulare il ragionamento umano.
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L'Intelligenza Artificiale è il campo della scienza informatica che si dedica alla creazione di macchine capaci di eseguire compiti che richiederebbero intelligenza se svolti da esseri umani
Modello di neurone artificiale di McCulloch e Pitts
Il modello di neurone di McCulloch e Pitts è stato una pietra miliare nella storia dell'IA, introducendo l'idea che le funzioni cerebrali potessero essere descritte con modelli matematici
Percettrone di Frank Rosenblatt
Il percettrone è un'estensione del modello di McCulloch e Pitts che introduce i pesi sinaptici, permettendo di apprendere e adattarsi attraverso l'aggiustamento di questi pesi
Reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali sono insiemi di neuroni artificiali organizzati in strati che collaborano per eseguire compiti complessi
Reti feedforward
Le reti feedforward sono un tipo di rete neurale dove i segnali si muovono in una sola direzione, dall'input all'output, attraverso uno o più strati nascosti
I neuroni sono rappresentati come unità che ricevono segnali binari come input e, in base alla somma ponderata di questi segnali, emettono un segnale binario come output
Funzione di attivazione sigmoide
La funzione di attivazione sigmoide è una delle più utilizzate, poiché modella la risposta non lineare di un neurone biologico e permette di gestire problemi di classificazione non binari
Apprendimento supervisionato
L'apprendimento supervisionato implica l'uso di un set di dati etichettati, dove la rete è addestrata a produrre l'output corretto per ogni input fornito
Apprendimento non supervisionato
L'apprendimento non supervisionato non utilizza dati etichettati e la rete deve scoprire autonomamente le strutture nascoste nei dati
Apprendimento per rinforzo
L'apprendimento per rinforzo si basa sull'interazione con l'ambiente per massimizzare una ricompensa o minimizzare una punizione
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Sistemi di controllo e comunicazione
Cibernetica: studia sistemi di controllo/comunicazione in esseri viventi/macchine, focalizzata su autoregolazione e interazione con ambiente.
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Autoregolazione dei sistemi
Cibernetica: analizza come sistemi si autoregolano mantenendo stabilità adattandosi a cambiamenti esterni.
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Modello di neurone artificiale McCulloch-Pitts
IA: usa modello McCulloch-Pitts per simulare ragionamento/apprendimento umano tramite reti neurali.
