Dizionario AI › Fondamenti AI
La memoization è un'ottimizzazione in cui una funzione ricorda i risultati delle chiamate già eseguite: se viene invocata di nuovo con gli stessi input, restituisce il risultato salvato invece di ricalcolarlo. È una forma di caching applicata alle funzioni, particolarmente efficace quando il calcolo è costoso e gli input si ripetono spesso.
Il meccanismo si basa su una tabella (di solito una hash map) che associa gli argomenti della funzione al risultato prodotto. A ogni chiamata la funzione controlla la tabella: se la coppia input-risultato esiste, la riusa; altrimenti calcola, salva e restituisce. Funziona in modo affidabile solo con funzioni pure, cioè funzioni che con gli stessi input producono sempre lo stesso output e sono prive di effetti collaterali.
Nell'AI la memoization compare nei framework per agenti che evitano di rieseguire chiamate a strumenti già effettuate con gli stessi parametri, nei sistemi di valutazione che riusano punteggi già calcolati e nelle pipeline di feature engineering. In programmazione classica è la tecnica che rende trattabili gli algoritmi di programmazione dinamica, come il calcolo dei numeri di Fibonacci o l'allineamento di sequenze in bioinformatica.
Il termine fu coniato da Donald Michie, pioniere britannico dell'intelligenza artificiale, nell'articolo Memo Functions and Machine Learning pubblicato su Nature nel 1968. Deriva dal latino memorandum, cosa da ricordare: Michie scelse deliberatamente memoization e non memorization per indicare la trasformazione di una funzione in una memo function, capace di ricordare i propri risultati.
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