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Lo sviluppo di un quadro computazionale per l’intelligenza artificiale adattiva rappresenta un cambiamento trasformativo nell’evoluzione dei sistemi intelligenti. In questo libro abbiamo esaminato le basi teoriche, i principi algoritmici, i progetti architettonici e le implicazioni etiche che definiscono collettivamente l’intelligenza artificiale adattiva. L’intelligenza artificiale adattiva si riferisce a sistemi che possiedono la capacità di apprendere continuamente dai dati, modificare le rappresentazioni interne in risposta ai cambiamenti ambientali e migliorare le prestazioni senza una riprogrammazione esplicita. A differenza dei modelli statici tradizionali che si basano su regole predefinite o su fasi di addestramento fisse, i sistemi di intelligenza artificiale adattiva operano in ambienti dinamici in cui l’incertezza, la variabilità e l’incompletezza delle informazioni sono caratteristiche intrinseche. L’integrazione di metodi di intelligenza computazionale, paradigmi di apprendimento automatico, strategie di apprendimento per rinforzo, architetture di reti neurali e principi di ingegneria dei sistemi costituisce la spina dorsale di questa struttura adattiva.
