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> > > Parte senza sapere nulla... non sa nemmeno in che direzione deve andare o come si gioca... fino ad arrivare al livello di un giocatore esperto dopo 24 ore.
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> > > Non solo mostra come funzionano le reti neurali, ma mostra anche come funziona il concetto di "evoluzione naturale". Qui non c'è infatti un programmatore che "spiega" al computer come giocare a Mario, è il computer che impara da solo in base ad una funzione di "fitness".
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> > > L'unica cosa che sa il computer è che deve aumentare il fitness, quindi una rete neurale che raggiunge un fitness più alto è una rete neurale migliore di una che raggiunge un fitness più basso.
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> > > Le reti neurali che raggiungono un fitness più alto vengono "misciate assieme" (non mi è ancora chiaro come) e infine vengono aggiunte mutazioni casuali. Questo processo apparentemente casuale ed insensato nel corso di abbastanza generazioni produce algoritmi eccezionalmente capaci a risolvere i problemi per cui sono stati "addestrati". Questo processo mima quello che succede in natura con gli organismi biologici arrivando a creare algoritmi che nessun programmatore sarebbe in grado di replicare.
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> > Quando parli di ciò che conosci dici cose interessanti
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> Non ho capito una mazza di ciò che dice il tipo in inglese coi scesci in bocca, parla in fretta come la parte sugli efetti collaterali nella pubblicità dei farmaci, ma ho l'impressione che la rete neurale sia divenuta esperta nel giocare quella particoare partita, non Super Mario in generale.

Si, in questo caso gli è stato insegnato solo quel livello.

D'altra parte nella seconda parte del video

mostra che la rete neurale di MarI/O ha imparato anche altri livelli.

Prova però a pensare questo... quella rete neurale è semplicissima... puoi visualizzarla nella sua interezza con poche linee che collegano pochi "neuroni" eppure riesce ad imparare a giocare alla perfezione un livello di Mario (magari solo quello, ma non è questo il punto). Il cervello di un qualsiasi insetto è infinitamente più complesso... c'è un sacco di "spazio" in cui "imparare". Un sacco di neuroni da poter collegare a piacere con altri neuroni. Il fatto che il nostro cervello, con questo meccanismo, sia in grado di generalizzare delle soluzioni a questo punto sempre dipendere solo dal numero di neuroni e connessioni disponibili.

A un certo punto, probabilmente, la rete neurale del nostro cervello smette dal guardare il singolo caso, e comincia a generalizzare una soluzione che possa funzionare in tutti i casi... magari non perfettamente come farebbe imparando caso per caso... ma è in grado di ricavarne regole generali.

Questo lo si può osservare anche nei bambini... da piccoli imparano una data cosa, e tendono a tenerla in compartimenti stagni... poi crescendo la loro rete neurale diventa più ricca (anche se più rigida con il tempo) e cominciano a vedere correlazioni nelle cose che hanno imparato e ad applicarle a casi che non conoscono direttamente e su cui non si sono "allenati".

Quello che penso è che i bambini piccoli abbiano una rete neurale molto molto variabile, in grado di cambiare velocemente, di adattarsi velocemente a quello che incontrano nei primi anni di vita. Ma si tratta di adattamenti molto specifici. Poi crescendo quella rete neurale comincia a diventare meno elastica. Per questo ad esempio da piccoli impariamo subito le lingue mentre da grandi abbiamo enormi difficoltà a farlo. È come se, raggiunto un punto di complessità, la nostra rete neurale diventi... più pigra... anziché riadattarsi mille volte per gestire tutti i casi possibili... capisce che una soluzione più generale, anche se meno efficace, è preferibile.

A questo poi si aggiunge la memoria. Una rete normale come quella di MarI/O non ha memoria. Non è in grado di "guardare" nella sua memoria e dirsi "com'è che avevo risolto il caso di questo mostro che mi sta venendo addosso?"... noi sì. Noi abbiamo una memoria da cui la nostra rete neurale può attingere conoscenze precedentemente memorizzate (o dalla pratica o da quello che ci viene detto o da quello che impariamo sui libri). E quindi la nostra rete neurale può evitare di specializzarsi problema per problema e può cominciare a rovistare nella memoria per vedere se quella determinata situazione (o una situazione simile) si era già presentata ed affrontata con successo.

Questo anche spiega come mai per una persona sia fondamentale un feedback positivo da parte dei genitori e della società che gli sta attorno. Questo feedback, l'essere incoraggiati, l'essere "premiati"... entra nella nostra "funzione di fitness" e più succede più la nostra rete neurale si rafforza nelle "decisioni" che ha preso. Al contrario una persona con genitori di merda (o esperienze di merda) tenderà ad essere timida, insicura, incapace di affrontare la vita, ecc.

Cmq, tornando dalle speculazioni, quello che volevo dire è che quella rete neurale è davvero piccola se la confronti con i miliardi di neuroni nel cervello di una zanzara... quindi non è che possiamo prentedere che sia anche in grado di generalizzare le soluzioni. Ma mano a mano che si sperimenterà con queste cose si potrà arrivare magari a circuiti in grado di autoconfigurarsi (non solo software quindi) magari nasceranno nuovi tipi di supporti per questi circuiti in grado di cambiare collegamenti e percorsi... e a quel punto raggiungeremo davvero un'intelligenza artificiale cosciente come quella di un animale o di una persona.

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> > > Parte senza sapere nulla... non sa nemmeno in che direzione deve andare o come si gioca... fino ad arrivare al livello di un giocatore esperto dopo 24 ore.
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> > > Non solo mostra come funzionano le reti neurali, ma mostra anche come funziona il concetto di "evoluzione naturale". Qui non c'è infatti un programmatore che "spiega" al computer come giocare a Mario, è il computer che impara da solo in base ad una funzione di "fitness".
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> > > L'unica cosa che sa il computer è che deve aumentare il fitness, quindi una rete neurale che raggiunge un fitness più alto è una rete neurale migliore di una che raggiunge un fitness più basso.
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> > > Le reti neurali che raggiungono un fitness più alto vengono "misciate assieme" (non mi è ancora chiaro come) e infine vengono aggiunte mutazioni casuali. Questo processo apparentemente casuale ed insensato nel corso di abbastanza generazioni produce algoritmi eccezionalmente capaci a risolvere i problemi per cui sono stati "addestrati". Questo processo mima quello che succede in natura con gli organismi biologici arrivando a creare algoritmi che nessun programmatore sarebbe in grado di replicare.
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> > Super Mario World!! Grande gioco, il mio preferito da bambino!
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> > Quello che non capisco però è se il programma impara a memoria il livello o se lo affronta con cognizione.
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> No, lo impara a tentativi successivi. Siccome quel livello è sempre uguale, con le stesse tempistiche, l'unica cosa che deve imparare la rete neurale è quando è necessario saltare/premere avanti/indietro/su o giù per poter arrivare fino alla fine dello schema.
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> È un processo che mima la selezione naturale.
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Appunto, non è molto intelligente perché alla fine impara il livello a memoria e non ad affrontare diverse situazioni (giocare a mario).