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 se 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 intelligenza artificiale che si verifica automaticamente, ma un tecnico potrebbe doverla programmare manualmente.
Sebbene la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale possa apprendere da stimoli esterni 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’interruzione anticipata può essere utilizzata in due modi: l’applicazione può essere suddivisa in moduli e si interrompe dopo ogni modulo, oppure una lunga lezione può essere interrotta da uno stop.
Se non viene utilizzato l’arresto anticipato, l’IA può subire punteggi bassi nei test, a dimostrazione del fatto che non sta imparando dall’applicazione educativa. Un modo in cui questo si manifesta è attraverso la memorizzazione. Dopo un certo periodo, diverso per ogni sistema di intelligenza artificiale e sessione di insegnamento, il sistema di intelligenza artificiale memorizza le informazioni ma non le comprende. Ciò significa che le informazioni memorizzate possono essere eliminate rapidamente, 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 un arresto anticipato è più serio. 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 a imparare dall’allenamento, ma questo apprendimento extra va a scapito di altre aree di memoria. Inizierà a scaricare le informazioni memorizzate in precedenza per fare spazio a una nuova formazione. L’arresto anticipato impedisce che ciò accada consentendo all’IA di regolare la propria memoria per memorizzare meglio le nuove informazioni.
Questa funzione viene spesso utilizzata automaticamente con la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale e dei programmi di formazione. In caso contrario, un tecnico dovrà eseguire manualmente un arresto a un certo punto. Quando l’intelligenza artificiale mostra punteggi dei test ridotti, è necessario interrompere immediatamente, poiché i problemi appariranno dopo questo punto. Sebbene non ci siano problemi seri con l’arresto prima di questo, potrebbe impedire l’apprendimento del processo.