Le reti neurali artificiali sono modelli computazionali che imitano la struttura e la funzione delle reti neurali biologiche.
Sono composte da più unità interconnesse, note come nodi o neuroni, che inviano messaggi l’uno all’altro.
Le reti neurali sono state utilizzate per decenni nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), principalmente per simulare e analizzare i sistemi neurali biologici
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Differenza tra le reti neurali biologiche e quelle artificiali
La principale differenza tra le reti neurali biologiche e quelle artificiali è che in quest’ultimo caso non ci sono collegamenti diretti tra i neuroni. In pratica, ogni neurone ha diversi ingressi (sinapsi) e una sola uscita (assone).
Questo tipo di RNA è chiamato rete artificiale feed-forward. Questa architettura può essere paragonata ad un albero: alla base ci sono sempre diverse radici che ricevono informazioni dall’esterno; poi, i rami generano nuove connessioni tra questi ingressi fino a raggiungere le foglie, che corrispondono ai neuroni stessi.
Ogni il neurone che viene attivato emette un segnale. Se la quantità totale di segnali ricevuti da uno dei suoi ingressi supera una certa soglia, questo neurone invia un segnale in uscita.
Questa semplice architettura è molto potente e permette alla RNA di risolvere un gran numero di problemi. Infatti, è possibile addestrare una rete neurale artificiale modificando le sue connessioni in base al feedback dall’esterno .
Il primo passo è quello di generare un modello, che sarà utilizzato come base per l’addestramento.
Questo processo consiste nel determinare tutte le connessioni tra i neuroni.
Ogni connessione ha un peso associato che determina quanto è forte: se si inviano due segnali allo stesso tempo e e la somma di questi non supera la soglia allora non c’è influenza su un altro neurone.
Per esempio, se vogliamo che la macchina riconosca i numeri scritti a mano, dobbiamo prima insegnarle quanto questi siano diversi tra loro: per per esempio, il numero “quattro” è diverso da un “sette”.
Il primo passo dell’addestramento consiste nel mostrargli centinaia o migliaia di esempi e assegnarli a due classi: quelli che rappresentano numeri (per esempio usando un colore) e quelli che non rappresentano nulla (usando un altro colore).
Una volta che il modello è stato addestrato, è possibile testare la sua efficacia dandogli un esempio che non aveva mai visto.
Se la risposta fornita dalla RNA corrisponde alla classe di numeri allora diciamo che funziona correttamente. In caso contrario, è possibile specificare quale parte della rete non funziona bene e riaddestrare questa sezione fino a quando il modello funziona correttamente.
In questo modo, le RNA sono in grado di apprendere in un senso più generale di algoritmi specifici e la loro flessibilità permette loro di essere utilizzate per molti problemi.
Machine learning e intelligenza artificiale: insieme creano la magia!
L’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono termini sempre più usati nella cultura moderna, attenzione però a usarli come sinonimi.
Più avanti nella lettura scoprirai che i due concetti sono molto diversi, anche se c’è una relazione tra loro.
Il machine learning, per esempio, consiste nel dare ai sistemi informatici la capacità di migliorare le proprie prestazioni a partire dall’esperienza acquisita con i dati. In altre parole, le macchine sono capaci di imparare a fare cose per le quali non sono state programmate quando sono state create.
I campi di applicazione dell’AI
I campi di applicazione dell’AI possono essere molti e riguardano diversi campi, non solo industriali ma anche domestici.
Si pensi ai sistemi di domotica in grado di regolare la temperatura, l’umidità o l’illuminazione in base alle nostre abitudini o utilizzando la voce come input per alcuni dispositivi che facilitano la gestione delle nostre case e in generale il tenore di vita.
Tuttavia, se è vero che in futuro l’IA potrebbe essere applicata a molte sfere diverse della nostra vita quotidiana, non bisogna dimenticare che questa tecnologia ha un’applicazione molto attuale e immediata: la salute.
Infatti, l’intelligenza artificiale può giocare un ruolo importante sia nella diagnosi che nella terapia di alcune patologie come il Parkinson o l’Alzheimer aiutando i medici nelle prime fasi di diagnosi della malattia.
Inoltre, l’IA può anche essere utilizzata per monitorare alcune condizioni come l’asma o il diabete e persino prevedere l’arresto cardiaco rilevando anomalie nei modelli di sonno.
Un’altra applicazione molto interessante è rappresentata dagli assistenti robotici in grado di aiutare le persone vulnerabili durante le loro attività quotidiane (lavarsi, vestirsi ecc.) o aiutare la riabilitazione di coloro che hanno subito una lesione del sistema nervoso, come dopo un ictus.
Infine, l’AI può essere usata anche nell’educazione per migliorare l’apprendimento delle lingue e persino facilitare l’insegnamento di materie complesse come la matematica o la fisica creando esercizi personalizzati per ogni studente.
Conclusioni
Le reti neurali artificiali sono una forma di apprendimento automatico e sono in circolazione da oltre mezzo secolo. Si sono evolute da semplici modelli monostrato a modelli profondi e multistrato con miliardi di connessioni tra i neuroni artificiali.
L’evoluzione ha portato ad alcune incredibili scoperte nelle applicazioni AI che usiamo ogni giorno, come le auto a guida autonoma e il software di riconoscimento facciale. Mentre c’è ancora una ricerca in corso su come addestrare al meglio questi sistemi, essi sembrano pronti a rivoluzionare il nostro mondo prendendo decisioni più velocemente e più accuratamente di quanto gli umani potrebbero mai fare!
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