Yann LeCun, una delle figure di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale, ha recentemente introdotto una proposta che potrebbe segnare una svolta nell’efficienza computazionale dei modelli di deep learning. La sua creazione, chiamata Dynamic Tanh (DyT), si presenta come una risposta alle inefficienze dei tradizionali strati di normalizzazione, ampiamente utilizzati nei modelli di reti neurali per migliorare la loro performance. DyT promette di ridurre la complessità computazionale e i costi associati alla formazione dei modelli, aprendo nuovi orizzonti nell’ottimizzazione dei processi di apprendimento.
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Yann LeCun, il guru dell’intelligenza artificiale e capo scienziato AI di Meta, ha lanciato una previsione tanto eccitante quanto inquietante: un’altra rivoluzione dell’IA è dietro l’angolo, probabilmente entro il 2030. Ma prima di sognare un maggiordomo robot che ti serve il caffè al mattino o un’auto che ti porta al lavoro senza il minimo intervento umano, c’è una piccola questione da risolvere: l’intelligenza artificiale di oggi è brillante nel manipolare il linguaggio, ma è praticamente cieca e sorda quando si tratta del mondo fisico.
Diciamolo chiaro: questi sistemi generano frasi affascinanti, sfornano poesie e analisi finanziarie, ma se gli metti davanti una tazza e un cucchiaino, non sanno nemmeno chi dei due va dentro l’altro. Ed è esattamente il punto di LeCun. Finché l’IA non svilupperà una vera comprensione della realtà fisica, possiamo scordarci robot domestici degni di Star Wars e auto che non necessitano di piloti umani.