Osservazioni geometriche sull'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale - Patrizio Frosini (Unibo)

In questo seminario verranno esposti, in un linguaggio non tecnico e non specialistico, alcuni contributi della geometria nella ricerca sull'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Inizieremo sottolineando l’importanza del concetto di osservatore per l’analisi dei dati e illustrando come tale concetto possa essere formalizzato tramite opportuni operatori, detti Group Equivariant Non-Expansive Operators (GENEO). Faremo vedere le principali conseguenze dl modello matematico che utilizza i GENEO, orientato all’approssimazione degli osservatori piuttosto che all’approssimazione dei dati. Mostreremo come le proprietà di questo modello possano aprire la strada alla costruzione di strutture utili per il machine learning e la ricerca sull’intelligenza artificiale, passando attraverso la realizzazione di reti di GENEO. Concluderemo indicando alcune conseguenze dell'approccio operatoriale in rapporto all'interpretabilità e prevedibilità degli strumenti di apprendimento automatico.