Google paga perché la macchina impari

Un team di ricercatori dell'Università di Tel Aviv al lavoro su uno specifico algoritmo che insegni ai computer a non sbagliare più. E l'interesse di Google si trasforma in una iniezione di fondi
Un team di ricercatori dell'Università di Tel Aviv al lavoro su uno specifico algoritmo che insegni ai computer a non sbagliare più. E l'interesse di Google si trasforma in una iniezione di fondi

Un algoritmo che guidi le macchine nell’apprendere dove abbiano sbagliato, aiutandole a comprendere gli errori commessi e soprattutto a non ripeterli mai più . È questo, in estrema sintesi, l’obiettivo di un team di ricercatori dell’Università di Tel Aviv, attualmente al lavoro per cercare di annullare quello che alcuni hanno già chiamato rimpianto virtuale .

Un progetto che ha attirato le attenzioni di Google, recentemente intervenuto con un’iniezione di fondi non meglio quantificata. L’azienda di Mountain View pare decisamente interessata all’algoritmo studiato dai ricercatori israeliani, che dovrebbe insegnare ai computer come evitare di commettere nuovamente medesimi errori .

Secondo il prof. Yishay Mansour questo progetto sarebbe capace di aumentare il livello medio d’efficienza in molti settori dell’informatica. I computer diventerebbero più esperti in attività come l’instradamento dei pacchetti, il load balancing o la gestione delle richieste provenienti dai vari server.

“Siamo capaci di modificare ed influenzare in tempo reale il processo decisionale dei computer – ha spiegato Mansour – Messi a confronto con gli esseri umani, i sistemi automatici possono processare molto più velocemente tutte le informazioni disponibili, per avere una stima del futuro come insieme di eventi in svolgimento. Che si tratti di una guerra al rialzo in un’asta online o un’improvvisa impennata del traffico verso un sito web”.

Sebbene gli attuali computer non riescano a sentire il rimpianto, possono misurare la distanza effettiva tra il risultato desiderato e quello effettivo. L’algoritmo sviluppato all’Università di Tel Aviv sarebbe dunque capace di minimizzare questa distanza, con le varie macchine capaci di calcolare tutte le variabili in ballo. Per diventare praticamente perfette.

Mauro Vecchio

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15 04 2011
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