"La storia delle reti neurali" è un saggio divulgativo che ripercorre l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale, dai pionieristici modelli degli anni '40 fino all'era del Deep Learning. Un racconto fatto di entusiasmi, fallimenti e geniali intuizioni che spiegano come le macchine abbiano imparato a pensare. Indice dei capitoli Capitolo 1 — Le origini e il sogno del "cervello elettronico" Capitolo 2 — L'inverno dell'Intelligenza Artificiale Capitolo 3 — Il rinascimento e la magia della retropropagazione Capitolo 4 — L'ascesa delle macchine visive: le reti convoluzionali Capitolo 5 — L'esplosione del Deep Learning: Big Data e GPU Capitolo 6 — L'era dell'attenzione: la rivoluzione dei Transformer Capitolo 7 — L'alba dell'IA generativa e i grandi modelli linguistici Capitolo 8 — La scatola nera: etica, pregiudizi e il problema dell'allineamento Capitolo 9 — Oltre il Deep Learning: la strada verso l'Inte...
Nel suo saggio “La letteratura come menzogna”, descrive la scrittura come un sistema di artifici in cui il linguaggio genera sé stesso attraverso associazioni che sfuggono al controllo razionale.
Questo concetto rimanda al funzionamento del modello di Markov per i seguenti motivi:
- Autonomia del linguaggio: Manganelli vedeva le
parole come entità che seguono proprie leggi di attrazione e combinazione,
indipendenti dal valore semantico.
Il testo "si scrive da sé" seguendo pattern probabilistici. - Scrittura come labirinto: Manganelli descrisse la scrittura come un labirinto in cui l'autore stesso si perde, proprio come nel modello dove ogni parola genera possibilità multiple senza un percorso predeterminato.
- Tensione tra ordine e caos: nel pensiero manganelliano, come nel modello, esiste una perpetua tensione tra strutture formali (l'ordine del modello) e l'imprevedibilità del risultato.
- La “menzogna” letteraria: Manganelli considerava la letteratura fondamentalmente come menzogna, nel senso che crea mondi artificiali attraverso combinazioni linguistiche. Analogamente, il modello di Markov genera testi che sembrano pianificati ma che in realtà sono costruzioni probabilistiche.
Anche questo risultato è stato raggiunto
in poco tempo grazie al Python, nel caso specifico alle sue potenti funzioni per le espressioni
regolari e per la manipolazione dei dati contenuti in liste, tuple e dizionari.
Il modello di Markov di ordine 3, quindi, in una prospettiva manganelliana, descrive alla perfezione ciò che avviene nella mente di uno scrittore, quando le parole si attraggono secondo affinità statistiche, generando significanti che poi suscitano vari significati.
Nel diagramma viene riportato il testo generato da questa specie antica di pappagallo stocastico.
Il modello di Markov di ordine 3, quindi, in una prospettiva manganelliana, descrive alla perfezione ciò che avviene nella mente di uno scrittore, quando le parole si attraggono secondo affinità statistiche, generando significanti che poi suscitano vari significati.
Nel diagramma viene riportato il testo generato da questa specie antica di pappagallo stocastico.