Cosa significa "Acquisizione della conoscenza"?
Indice
- Come Imparano gli Agenti
- Imparare Senza Feedback
- Comprendere i Grandi Modelli di Linguaggio
- Condivisione della Conoscenza nell'Apprendimento Federato
L'acquisizione di conoscenza è il processo di ottenere nuove informazioni e abilità. È importante sia per gli esseri umani che per le macchine imparare e crescere. Negli ultimi anni, la tecnologia ha reso possibile agli agenti artificiali di imparare dalle conversazioni con altri, aiutandoli a costruire una base di conoscenza più ricca.
Come Imparano gli Agenti
Gli agenti artificiali possono imparare parlando tra loro. Assorbono nuovi fatti e idee attraverso il dialogo, il che li aiuta a costruire la loro comprensione del mondo. Questi agenti usano una struttura speciale, chiamata grafo della conoscenza, per organizzare ciò che imparano. Quando conversano, cercano schemi in questo grafo per generare le loro risposte.
Imparare Senza Feedback
Un aspetto interessante di come imparano gli agenti è che possono sviluppare la loro conoscenza senza essere direttamente istruiti. Possono creare strategie utili attraverso un metodo chiamato apprendimento per rinforzo. Questo significa che possono capire su quali informazioni concentrarsi durante le interazioni, anche se non ricevono feedback dagli utenti.
Comprendere i Grandi Modelli di Linguaggio
I grandi modelli di linguaggio, che sono un tipo di intelligenza artificiale, acquisiscono conoscenza anche attraverso l'addestramento. Sono progettati per elaborare enormi quantità di informazioni, ma semplicemente addestrarli su più dati non li rende sempre migliori nel ricordare i fatti. A volte possono dimenticare ciò che hanno imparato se vengono addestrati in determinati modi, come con informazioni ripetute.
Condivisione della Conoscenza nell'Apprendimento Federato
In un approccio diverso, alcuni sistemi permettono a più macchine di imparare insieme senza condividere i loro dati grezzi. Invece di scambiare dettagli del modello, condividono la conoscenza derivata dai loro modelli. Questo metodo porta a diversi vantaggi, inclusa la possibilità di lavorare con diversi tipi di modelli e garantire la privacy mentre si impara insieme. Ottimizzando i dati che usano, queste macchine possono migliorare la loro comprensione delle informazioni complessive.