Ecco le mie note dai TED talks al TEDAI Vienna 2025 (26 settembre 2025) Sessione 1: Fondazione Walter Werzowa (Artista, Royal Society of Arts Fellowship, Recording Academy), Olivier Oullier (Inclusive Brains, Biotech Dental, MBZUAI) - Introduzione - Orchestra, interfaccia cerebrale, DJ, musicista - Performance che traduce le onde cerebrali attraverso l'IA in musica Shaden Alshammari (Ricercatore, MIT) - Ispirazione della tavola periodica della chimica per un framework di apprendimento automatico - Tavola periodica dell'apprendimento automatico che organizza algoritmi, distribuzioni e funzioni obiettivo - Approccio di apprendimento rappresentativo che collega metodi disparati - Nuovo algoritmo di clustering delle immagini che migliora l'algoritmo di clustering K-means di 60 anni fa - Variabili R e Q che rappresentano relazioni reali (con e senza annotazione) e relazioni apprese rispettivamente - Struttura della tavola periodica per algoritmi di apprendimento automatico che rivela lacune per nuovi metodi - Segnale di apprendimento supervisionato attraverso rappresentazioni apprese Lukasz Kaiser (Ricercatore, OpenAI) - Auto a guida autonoma - perché non stanno guidando ovunque come i tassisti? - Perché l'IA per curare le malattie è così difficile? Le macchine devono imparare da meno dati - Modelli apprendibili più potenti - RNN - lumaca che si muove intorno alle parole - Trasformatori - lumaca che trasporta uno zaino con tutte le parole precedenti - I trasformatori apprendono da meno dati - Modelli di ragionamento/ragionatori - continuano a portare tutte le parole, ma producono anche le proprie parole nel mezzo (tempo di test), possono fare matematica e pensare nel contesto - Ricercatori - modelli potenti + dati apprendibili, test-time arbitrario, parallelismo (non più sequenziale) - Scoperte scientifiche, il prossimo tipo di modelli - Cronologia - più vicina piuttosto che più lontana, mesi/un anno ma non decenni; non un futuro molto lontano...