Cosa sono le reti neurali artificiali? Il cuore dell’IA moderna.

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Tra gli elementi fondamentali che hanno reso possibile lo sviluppo dell’intelligenza artificiale come la conosciamo oggi troviamo sicuramente le reti neurali artificiali. Queste sofisticate strutture computazionali si ispirano al funzionamento del cervello umano e rappresentano il cuore pulsante dell’IA moderna. In questo articolo verrà spiegato come funziona questa avanzata tecnologia e come sta trasformando diversi settori.
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Come sono nate le reti neurali artificiali?

Una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network o ANN) è un modello di intelligenza artificiale ispirato al funzionamento del sistema nervoso biologico umano.
La storia di questi modelli computazionali risale al 1943, quando il matematico e logico britannico Warren McCulloch e il neurofisiologo Walter Pitts svilupparono il primo modello formale di un neurone artificiale.

Negli anni ’50 e ’60, il campo delle reti neurali ebbe una crescita significativa grazie a contributi come la legge di Hebb e il Perceptron.
La legge di Hebb è una regola di apprendimento che afferma che se due neuroni si attivano simultaneamente, la forza della connessione sinaptica tra di essi è rafforzata. Questa regola, proposta dallo psicologo canadese Donald Hebb, suggerisce che il sistema nervoso può modellare le sue connessioni sinaptiche in base all’esperienza.
Il perceptron invece è un modello di rete neurale proposto da Frank Rosenblatt che dimostrò la capacità di apprendere da dati di addestramento ed eseguire operazioni di classificazione binaria.

Negli anni ’80 e ’90, le artificial neural networks videro un secondo periodo di sviluppo grazie a nuovi modelli di rete come il multilayer perceptron in grado di superare le limitazioni del suo predecessore. Tuttavia, l’addestramento delle reti neurali artificiali rimase un problema complesso fino alla scoperta dell’algoritmo di retropropagazione dell’errore. Questo algoritmo consentì di regolare i pesi delle connessioni in modo da ridurre l’errore di previsione della rete, aprendo di fatto nuove opportunità per questa tecnologia.

Con l’arrivo del nuovo millennio e l’incremento della capacità di calcolo dei computer, le ANN hanno fatto passi da gigante grazie all’avvento dell’apprendimento profondo o deep learning. L’utilizzo di architetture di rete più sofisticate ha permesso di allenare le reti neurali su grandi dataset, ottenendo risultati eccezionali in campi come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica.

Come funziona una rete neurale artificiale?

Le artificial neural networks sono organizzate in strati, con un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output. Ogni strato è composto da uno o più neuroni artificiali interconnessi. Questa organizzazione in strati conferisce alle ANN una struttura gerarchica che gli consente di elaborare informazioni in modo progressivo ed efficiente.

Cosa sono le reti neurali artificiali
  • Livello di input
    Il primo strato di una rete neurale è il livello di input: accetta i dati di ingresso e li trasmette ai livelli successivi. Ogni neurone in questo strato rappresenta una caratteristica o una variabile di input.
  • Livelli nascosti
    I livelli nascosti, chiamati anche livelli intermedi, sono responsabili dell’elaborazione dei dati attraverso una serie di trasformazioni matematiche. Ogni neurone in un livello intermedio è collegato a tutti i neuroni del livello precedente e di quello successivo. Questa connessione densa tra neuroni consente alla rete di catturare relazioni complesse nei dati.
  • Livello di output
    L’ultimo strato, il livello di output, restituisce i risultati o le previsioni della rete neurale in base all’input fornito. Il numero di neuroni in questo strato dipende dal tipo di problema che la ANN sta cercando di risolvere. Ad esempio, per un problema di classificazione binaria, ci sarà un neurone di output che rappresenta la probabilità di appartenenza a una delle due classi, mentre per un problema di classificazione multiclasse, ci saranno più neuroni di output, ognuno rappresentante la probabilità di appartenenza a una classe diversa.

Ogni neurone di una rete neurale ha un peso associato a ciascuna delle sue connessioni con i neuroni del livello precedente. Durante il processo di addestramento, questi pesi vengono regolati in modo che la rete possa apprendere e adattarsi ai dati di addestramento, migliorando la sua capacità di fare previsioni accurate su nuovi dati.

L’architettura delle artificial neural networks può variare in base al tipo di problema e alle esigenze richieste. Esistono diverse architetture di rete, come le reti neurali feedforward, in cui i dati si muovono solo in una direzione, e le reti neurali ricorrenti, che hanno cicli di feedback e sono particolarmente adatte per l’elaborazione di sequenze di dati, come il riconoscimento del linguaggio naturale. La scelta dell’architettura adeguata è cruciale per ottenere prestazioni ottimali e per garantire che la rete sia in grado di affrontare con successo il problema specifico che si vuole risolvere.

Algoritmi di apprendimento delle reti neurali artificiali

Gli algoritmi di apprendimento sono la chiave per consentire alle reti neurali di apprendere dai dati di addestramento e migliorare le loro prestazioni. Vediamo quali sono i principali tipi di apprendimento di una ANN.

  • Apprendimento supervisionato
    In questo tipo di apprendimento, la rete neurale è fornita di un dataset di addestramento etichettato. Questo significa che ogni esempio di input è associato a una corrispondente etichetta di output. L’algoritmo di apprendimento supervisionato cerca di minimizzare l’errore tra le previsioni della rete e le etichette corrette fornite nel dataset. Durante il processo di addestramento, i pesi delle connessioni vengono regolati per ridurre l’errore e fare previsioni più accurate su nuovi dati.
  • Apprendimento non supervisionato
    La rete neurale è fornita di un dataset di addestramento non etichettato. L’obiettivo di questo algoritmo è identificare strutture o pattern nascosti nei dati senza alcuna guida esterna. Un esempio comune di apprendimento non supervisionato è il clustering, dove la rete raggruppa i dati in cluster omogenei in base alle loro somiglianze.
  • Apprendimento per rinforzo
    La rete neurale apprende attraverso un processo di prova ed errore interagendo con un ambiente e ricevendo feedback sotto forma di premi o punizioni in base alle sue azioni. L’obiettivo dell’apprendimento per rinforzo è massimizzare i premi totali nel tempo migliorando le azioni attraverso un processo di ottimizzazione.
  • Apprendimento semi-supervisionato
    È una combinazione di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Durante il processo di addestramento, la rete neurale utilizza sia dati etichettati che non etichettati, sfruttando l’informazione fornita dalle etichette e cercando di identificare modelli anche nei dati non etichettati.
Come funzionano le reti neurali artificiali

Applicazioni pratiche delle reti neurali artificiali

Le reti neurali artificiali hanno una vasta gamma di applicazioni pratiche.

  • Riconoscimento vocale e traduzione
    Le ANN vengono utilizzate per riconoscere e interpretare il linguaggio naturale, consentendo la traduzione automatica da una lingua all’altra e l’assistenza vocale mediante gli assistenti virtuali come Alexa, Google Assistant e Siri.
  • Classificazione delle immagini
    Possono essere utilizzate per identificare oggetti, persone e luoghi in immagini, ricoprendo un ruolo importante nei sistemi di sorveglianza e nel riconoscimento facciale.
  • Veicoli autonomi
    Nel settore dei veicoli autonomi consentono di percepire l’ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.
  • Ricerca farmaceutica
    Nella ricerca farmaceutica vengono utilizzate per scoprire nuovi farmaci e identificare molecole con potenziale terapeutico.
  • Finanza
    Nel settore finanziario sono sfruttate per analizzare i mercati e per effettuare previsioni di tendenze e fluttuazioni economiche.

L’integrazione delle reti neurali con le tecnologie emergenti, come l’Internet delle cose e l’edge computing, aprirà nuove frontiere di utilizzo. Le ANN saranno sempre più diffuse in dispositivi smart, sensori e sistemi embedded, portando l’intelligenza artificiale direttamente nel nostro quotidiano.

Link

  • OpenAI Blog
    Uno dei principali laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale, noto per il suo contributo allo sviluppo di reti neurali avanzate. Il blog è una preziosa fonte di informazioni sulle ultime ricerche e sviluppi nel campo delle ANN.
  • Google AI Blog
    Google è un pioniere nell’intelligenza artificiale e ha sviluppato diverse ANN di successo. Il blog ufficiale sulle reti neurali artificiali offre una panoramica su nuove scoperte, progetti e applicazioni.
  • DeepMind
    Società di ricerca sull’intelligenza artificiale acquisita da Google. Ha contribuito a importanti progressi nel campo delle reti neurali artificiali, tra cui lo sviluppo di AlphaGo, il primo programma di computer a battere un campione umano nel gioco del Go.
  • Arxiv
    Arxiv è un archivio di articoli di ricerca scientifici in campi quali la matematica, la fisica, l’informatica e l’ingegneria. È una delle fonti più autorevoli per informazioni sulle reti neurali artificiali.
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