Trivisonno, Noemi
(2019)
conoscenze di senso comune:
una panoramica sui dataset.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica per il management [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
Documenti full-text disponibili:
|
Documento PDF (Thesis)
Full-text accessibile solo agli utenti istituzionali dell'Ateneo
Disponibile con Licenza: Salvo eventuali più ampie autorizzazioni dell'autore, la tesi può essere liberamente consultata e può essere effettuato il salvataggio e la stampa di una copia per fini strettamente personali di studio, di ricerca e di insegnamento, con espresso divieto di qualunque utilizzo direttamente o indirettamente commerciale. Ogni altro diritto sul materiale è riservato
Download (1MB)
| Contatta l'autore
|
Abstract
Il lavoro proposto si inserisce nel contesto dell'Intelligenza Artificiale che è una delle tecnologie più promettenti dei nostri tempi. Disciplina che studia come progettare sistemi hardware e programmi software in grado di dotare la macchine di prestazioni intelligenti, tanto da renderle in grado di “agire” autonomamente.
L'Ai è sempre più largamente utilizzata nella vita quotidiana degli esseri umani: dagli assistenti vocali (Siri o Alexa), ai sistemi di riconoscimento facciale, ai traduttori. Altrettanto utilizzata nelle aziende dei più diversificati settori per migliorare ed automatizzare le operazioni da compiere, promettendo notevoli benefici per le imprese e per le economie sulla crescita della produttività e dell'innovazione.
Purtroppo però, ad oggi questi sistemi non sono ancora del tutto in grado di affrontare situazioni impreviste e di ragionare come gli esseri umani. Trai limiti attuali di questi sistemi è la mancanza di Conoscenze di Senso Comune che ogni umano possiede ed utilizza quotidianamente.
In questa tesi si vuole effettuare una panoramica degli approcci proposti per definire, formalizzare, produrre conoscenza di senso comune utilizzabile all'interno di sistemi di intelligenza artificiale. In particolare i punti fondamentali a cui si vuole dare risposta sono: fornire una definizione di CSC che sia concisa ed individuare dei domini all'interno dei quali vengono sfruttate le Conoscenze di Senso Comune (CSC); definire quali sono i dataset che servono ad esplicitare le Conoscenze di Senso Comune, definire quali sono le fonti dalle quali si possono estrarre le conoscenze ed infine vengono riportate quelle che sono le metodologie per generare o estrarre CSC.
Abstract
Il lavoro proposto si inserisce nel contesto dell'Intelligenza Artificiale che è una delle tecnologie più promettenti dei nostri tempi. Disciplina che studia come progettare sistemi hardware e programmi software in grado di dotare la macchine di prestazioni intelligenti, tanto da renderle in grado di “agire” autonomamente.
L'Ai è sempre più largamente utilizzata nella vita quotidiana degli esseri umani: dagli assistenti vocali (Siri o Alexa), ai sistemi di riconoscimento facciale, ai traduttori. Altrettanto utilizzata nelle aziende dei più diversificati settori per migliorare ed automatizzare le operazioni da compiere, promettendo notevoli benefici per le imprese e per le economie sulla crescita della produttività e dell'innovazione.
Purtroppo però, ad oggi questi sistemi non sono ancora del tutto in grado di affrontare situazioni impreviste e di ragionare come gli esseri umani. Trai limiti attuali di questi sistemi è la mancanza di Conoscenze di Senso Comune che ogni umano possiede ed utilizza quotidianamente.
In questa tesi si vuole effettuare una panoramica degli approcci proposti per definire, formalizzare, produrre conoscenza di senso comune utilizzabile all'interno di sistemi di intelligenza artificiale. In particolare i punti fondamentali a cui si vuole dare risposta sono: fornire una definizione di CSC che sia concisa ed individuare dei domini all'interno dei quali vengono sfruttate le Conoscenze di Senso Comune (CSC); definire quali sono i dataset che servono ad esplicitare le Conoscenze di Senso Comune, definire quali sono le fonti dalle quali si possono estrarre le conoscenze ed infine vengono riportate quelle che sono le metodologie per generare o estrarre CSC.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Trivisonno, Noemi
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Conoscenze di senso comune,Dataset
Data di discussione della Tesi
16 Luglio 2019
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Trivisonno, Noemi
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Conoscenze di senso comune,Dataset
Data di discussione della Tesi
16 Luglio 2019
URI
Statistica sui download
Gestione del documento: