Matteo 'Ndwr' Russo

...because there are no days without revolutions.
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Radioattività ambientale
Zona: Venezia, Italia
Tipo: Radiazioni ionizzanti β/γ

 0.00%

Corrente: 0 μSv/h
Media annuale: 0.00 μSv/h
Accumulo annuale: 0.000 mSv

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Tess

2008 ~ Oggi
Dipendenze: -


Introduzione

Tess è una intelligenza artificiale capace di comprendere testo in lingua italiana e memorizzare informazioni. I dati in memoria consentono azioni arbitrarie e permettono alla macchina di prendere decisioni se sottoposte ad un problema coerente con le informazioni fino a quel momento memorizzate.


La memorizzazione delle informazioni

La memorizzazione delle informazioni è stato un punto molto discusso durante la progettazione di Tess. Strutturare e ramificare il linguaggio umano secondo uno schema logico risulta alquanto complesso se si pensa a quanti eventi possono essere descritti in una semplice frase. La successiva implementazione di un sistema capace di filtrare le informazioni principali è stato un punto forte durante lo sviluppo finale relativo all'organizzazione dei dati interni.

La memoria di Tess è strutturata secondo uno schema logico, basato sull'associazione delle informazioni. La ramificazione della struttura parte da un soggetto e continua con la memorizzazione a cascata di informazioni inerenti al soggetto, ordinate in modo logico.

Tess non prevede un apprendimento automatico che consente al sistema di oltrepassare i propri limiti. Nonostante questo la complessa struttura di base permette un accumulo e gestione di informazioni che consente una vasta e successiva elaborazione, sulla base di determinate necessità.

L'associazione delle informazioni vede 3 parametri principali:

- Fonte
- Tipo
- Riferimento pratico
- Riferimento temporale
- Importanza

La fonte indica il soggetto primario sul quale si basa l'informazione.


La processione delle informazioni

La fase di processione dei dati immagazzinati conta principalmente sulle attinenze rilevate tra la domanda ed i dati immagazzinati, partendo sempre da quelli che sono stati utilizzati più volte. Ogni dato processato più volte aumenta di livello e diventa sempre più rilevante rispetto ad altri dati attinenti allo stesso soggetto ma utilizzati più raramente.

La procedura predefinita per l'analisi del testo vede principalmente una scomposizione in sezioni, utile a dividere le parti rilevanti da quelle meno rilevanti. Tra le parti rilevanti viene trovato il soggetto e in base a questo viene effettuata una ramificazione delle parti rilevanti, partendo dal soggetto stesso. Dopo avere verificato l'attinenza dei soggetti tra loro e tra le informazioni raccolte, vengono effettuate analisi singolari per ogni coppia di valori, in relazione all'attinenza di questi valori con la domanda posta.

La ramificazione è necessaria per capire quali parti siano direttamente connesse al soggetto principale, e queli parti siano connesse a quali altri soggetti eventualmente presenti.

L'accumulo di informazioni permette a Tess di gestire problemi sulla base dei pesi risultanti da una data espressione. Per ogni insieme di dati viene generato un peso che determina l'importanza di tali dati in relazione a determinate variabili. Questi pesi, sommati, consentono di avere una media percentuale che determina il risultato di una data espressione.

Sistema correntemente in sviluppo, le informazioni si basano sul progetto e possono subire successive modifiche