Intelligenza artificiale: che cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali artificiali sono sistemi informatici ispirati, ma non identici, alle reti neurali biologiche che costituiscono il cervello umano. Questi sistemi “imparano” a svolgere compiti a partire da esempi, senza essere programmati con regole specifiche. Si basa su un insieme di unità o nodi collegati, chiamati neuroni artificiali, che modellano liberamente i neuroni in un cervello biologico. Ogni connessione, come le sinapsi di un cervello biologico, può trasmettere un segnale ad altri neuroni. Un neurone artificiale che riceve un segnale, lo elabora e può segnalare i neuroni ad esso collegati.

Qual è un esempio di applicazione di reti neurali?

Facciamo un esempio. Una delle applicazioni più comuni delle reti neurali è quella per il riconoscimento di oggetti in immagini. Questi sistemi vengono addestrati con un enorme numero di immagini etichettate. Supponiamo, ad esempio, di voler programmare una rete neurale a riconoscere se una immagine contiene una scena di nudo oppure no, per creare un filtro per famiglie di contenuti espliciti. Bisognerà “mostrare” al modello migliaia di esempi contenenti nudo e migliaia di esempi non contenenti nudo. Il sistema imparerà in automatico a riconoscere delle caratteristiche delle immagini che gli permettono di distinguere tra le due classi in esame: pelle scoperta, seni, altre parti intime.

L’obiettivo è quello di risolvere i problemi complicati che solitamente sono risolti solamente da un supervisore umano. La macchina impara indirettamente dal supervisiore umano che ha etichettato i dati utilizzati nella fase di addestramento del sistema.

Come funzionano le reti neurali artificiali nello specifico?

Il “segnale” è un input di qualsiasi tipo. Una connessione tra neuroni artificiali è un numero reale, e l’uscita di ogni neurone è calcolata da qualche funzione non lineare della somma dei suoi ingressi. Le connessioni sono chiamate pesi della rete neurale. Il peso aumenta o diminuisce la forza del segnale. I neuroni possono avere una soglia per decidere se un dato segnale deve essere propagato nella rete o se deve essere bloccato.

Cosa sono le deep neural networks?

I neuroni sono aggregati in strati, in inglese layer. Reti neurali a più strati sono dette reti profonde o “deep neural networks”. Queste deep neural network sono ampiamente utilizzate oggigiorno e stanno dando una accelerazione alle tecnologie impressionante. Tra le maggiori applicazioni segnaliamo: filtri anti-spam, giochi e videogiochi, riconoscimento vocale, riconoscimento facciale, traduzione, ma anche compiti più creativi che fino ad oggi sembravano essere una prerogativa umana come la pittura e la composizione di sonetti.

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