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Molti li hanno già chiamati le illusioni ottiche delle reti neurali. In realtà, gli adversarial examples (che potremmo tradurre come "esempi antagonistici") sono un problema esistente per qualsiasi tecnica di machine learning: tramite modifiche impercettibili all'occhio umano, è possibile generare esempi in grado di confondere qualsiasi classificatore, indipendentemente dalla sua accuratezza in fase di training e con altissima probabilità. In pochissimi anni, questi attacchi sono risultati essere

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Per chi osserva la rapida crescita dell'intelligenza artificiale, ed in particolar modo del deep learning, la domanda da un milione di euro (letteralmente) è una sola: quali saranno le prossime applicazioni?

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