Nell'ultima decade, l'apprendimento automatico ha fatto progressi
sostanziali sia sul fronte teorico che nelle applicazioni. Fra i risultati
metodologici più rilevanti ci sono la comprensione del rapporto fra
polarizzazione della ricerca e varianza, l'individuazione dei limiti teorici
degli algoritmi di apprendimento, il consolidamento dei principi logici e
statistici che sottostanno alla sintesi di algoritmi di apprendimento
automatico. Sull'altro fronte, il numero di applicazioni che sfruttano
conoscenza appresa in modo automatico sta crescendo rapidamente. Fra i
domini applicativi che hanno maggiormente beneficiato dell'apprendimento
automatico ci sono l'estrazione di informazioni da testo, il progetto di
softbot per il Web, la medicina, la biologia molecolare, le
telecomunicazioni e il commercio elettronico.
A distanza di dodici anni dalla prima edizione del workshop italiano di
apprendimento automatico, il GAA rilancia l'iniziativa con l'obiettivo di
promuovere una disseminazione di informazione e una maggiore collaborazione
tra i ricercatori italiani interessati all'apprendimento automatico.
Infatti, la proliferazione delle ricerche sull'apprendimento automatico con
le sue ricadute in altri settori dell'intelligenza artificiale, dalla
robotica alla percezione e all'elaborazione del linguaggio naturale,
sollecita ancora più fortemente una verifica dello stato dell'arte e un
serio confronto sul campo applicativo.