Che cos'è l'arresto anticipato?
L'arresto anticipato è una tecnica utilizzata nell'intelligenza artificiale (AI) o in altri programmi di apprendimento del computer in cui l'insegnamento si interrompe temporaneamente nel tentativo di migliorare i punteggi. Questo può essere fatto attraverso una serie di moduli o interrompendo più volte una lezione più lunga. Un problema che può verificarsi quando non si utilizza l'arresto anticipato è che l'IA memorizza le informazioni ma non apprende. Un altro possibile problema è che l'IA continua ad apprendere ma perde informazioni da altre aree. Questa è una caratteristica comune nella maggior parte dei sistemi di IA che si verifica automaticamente, ma un tecnico potrebbe doverlo programmare manualmente.
Mentre la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale può imparare dalla stimolazione esterna o attraverso l'interazione umana, un modo comune per insegnare a questi sistemi prima che vengano implementati o per integrare l'apprendimento è attraverso applicazioni educative. Queste applicazioni spesso insegnano nuovi algoritmi o nuovi modi di risolvere i problemi. L'arresto anticipato può essere utilizzato in due modi: l'applicazione può essere suddivisa in moduli e si arresta dopo ogni modulo, oppure una lunga lezione può essere interrotta da un arresto.
Se l'arresto anticipato non viene utilizzato, l'IA può subire punteggi bassi nei test, dimostrando che non sta imparando dall'applicazione educativa. Un modo in cui questo si manifesta è attraverso la memorizzazione. Dopo un certo periodo - questo differisce per ciascun sistema di intelligenza artificiale e sessione di insegnamento - il sistema di intelligenza artificiale memorizza le informazioni ma non le capisce. Ciò significa che le informazioni memorizzate possono essere rapidamente eliminate, quindi questa funzione interrompe il processo di apprendimento e costringe l'IA a visualizzare ciò che ha appreso.
Il secondo problema che può verificarsi senza interruzione anticipata è più grave. A differenza della memorizzazione, questo problema fa soffrire l'intera IA e può essere difficile da risolvere. In questo scenario, il sistema di intelligenza artificiale continuerà ad apprendere dall'allenamento, ma questo apprendimento aggiuntivo viene a scapito di altre aree di memoria. Inizierà a scaricare informazioni precedentemente memorizzate per fare spazio a una nuova formazione. L'arresto anticipato impedisce che ciò accada, consentendo all'intelligenza artificiale di adattare la sua memoria per memorizzare meglio nuove informazioni.
Questa funzione viene spesso utilizzata automaticamente con la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale e dei programmi di allenamento. In caso contrario, un tecnico dovrà eseguire manualmente un arresto in un determinato punto. Quando l'IA mostra una riduzione dei punteggi dei test, è necessario eseguire immediatamente uno stop, poiché dopo questo punto compaiono problemi. Mentre non ci sono problemi seri con l'arresto prima di questo, può impedire l'apprendimento del processo.