Profondità nell’Intelligenza Artificiale: Esplorando il Mondo del Deep Learning

Nel vasto universo dell’Intelligenza Artificiale (IA), una tecnologia sta emergendo come protagonista principale: il Deep Learning. Questo potente approccio sta portando l’IA a nuovi livelli di comprensione e autonomia, aprendo porte verso l’automazione intelligente e l’analisi dei dati su vasta scala. In questo articolo, esploreremo il concetto di Deep Learning, il suo funzionamento, i Framework chiave e come implementa le funzionalità umane nelle macchine.

Indice

Cos'è Deep Learning

Il Deep Learning, o in italiano apprendimento approfondito, è una branca dell’Intelligenza Artificiale che cerca di imitare il funzionamento del cervello umano, sottocategoria del Machine Learning (traducibile come apprendimento automatico) consentendo alle macchine di apprendere da dati e migliorare le loro prestazioni.

A differenza degli approcci tradizionali dell’IA, che richiedevano istruzioni dettagliate, il Deep Learning si basa su reti neurali artificiali, simulando la struttura e il funzionamento dei neuroni del cervello umano. Questo permette alle macchine di apprendere da esempi e migliorare le loro prestazioni attraverso l’iterazione.

Deep Learning, come funziona

Le reti neurali artificiali nel Deep Learning sono composte da strati di nodi, chiamati neuroni artificiali, collegati da pesi. L’apprendimento avviene grazie al  passaggio multiplo dei dati attraverso queste reti. Tale procedura evoca il modus operandi del nostro cervello biologico, dove neuroni e sinapsi vengono stimolati per elaborare risposte, dedurre ipotesi logiche e affrontare sfide cognitive per insegnare alle macchine non solo ad apprendere autonomamente ma a farlo in modo più “profondo” come sa fare il cervello umano dove profondo significa su più livelli. Durante questo processo, i pesi vengono adattati in modo che la rete possa identificare schemi e caratteristiche nei dati di input. La presenza di vari livelli di astrazione conferisce alle reti neurali profonde un notevole vantaggio nell’apprendimento per risolvere intricati problemi di riconoscimento di schemi. Questo deriva dalla loro capacità di aggiungere informazioni e analisi significative a ciascun livello intermedio, garantendo così un risultato affidabile.

Ad esempio, in un’applicazione di riconoscimento immagini, la rete potrebbe apprendere a identificare automaticamente gatti o cani dopo essere stata allenata con un vasto numero di immagini.

Da qui emerge facilmente l’idea che una maggiore quantità di livelli intermedi all’interno di una rete neurale profonda (quindi una maggiore complessità della rete stessa) corrisponda a un risultato più efficace. In controtendenza, la scalabilità della rete neurale è strettamente vincolata dai dataset disponibili, dai modelli matematici adottati e dalle risorse computazionali a disposizione.

I Deep Learning Framework: da Meta a Google, progetti in continuo sviluppo

L’implementazione pratica del Deep Learning è resa possibile da diversi framework di sviluppo.
Aziende come Meta (precedentemente nota come Facebook), Google e molte altre hanno
sviluppato framework potenti e versatili che consentono agli sviluppatori di creare reti neurali
complesse con relativa facilità. Esempi di questi framework includono TensorFlow di Google,
conosciuta anche come libreria software open source, e PyTorch di Meta, molto più semplice ed
accessibile rispetto a TensorFlow, grazie all’utilizzo di una tecnica nota come calcolo dinamico che
semplifica l’addestramento delle reti neurali.
Questi strumenti forniscono moduli predefiniti e funzioni per la creazione, l’addestramento e il
test delle reti neurali, accelerando notevolmente lo sviluppo delle applicazioni di Deep Learning.

Come il Deep Learning implementa le funzionalità di una macchina

Un esempio estremamente semplice ma altamente illuminante per comprendere il vero
funzionamento di un sistema di Machine Learning (e la distinzione rispetto a un sistema di Deep
Learning) è fornito da Tech Target:


“Gli algoritmi di apprendimento automatico tradizionali si muovono linearmente, mentre gli
algoritmi di apprendimento profondo si sviluppano in una gerarchia di crescente complessità e
astrazione. Per chiarire il concetto di apprendimento profondo, immaginiamo un bambino che
pronuncia la sua prima parola, “cane”. Il bambino apprende la natura del concetto di cane (e cosa
esso non rappresenta) mostrando il dito verso oggetti e associando loro il termine “cane”. L’adulto
conferma se l’oggetto indicato è o non è un cane. Con il passare del tempo e delle indicazioni, il
bambino sviluppa una maggiore consapevolezza delle caratteristiche che definiscono un cane.
Inconsapevolmente, il bambino sta costruendo una complessa astrazione (cioè il concetto di cane),
plasmando una gerarchia in cui ogni livello di astrazione si basa sulla conoscenza accumulata dai
livelli precedenti.”


Il Deep Learning consente alle macchine di emulare diverse funzionalità umane.
A differenza del bambino, che potrebbe impiegare settimane o persino mesi per afferrare il
concetto di cane con l’assistenza dell’adulto (un processo noto come apprendimento
supervisionato), un’applicazione che impiega algoritmi di Deep Learning può esaminare e
categorizzare milioni di immagini, identificando con precisione quali di esse contengono
determinati insiemi di dati, il tutto in pochi minuti, senza la necessità di una guida esplicita sulla
correttezza dell’identificazione delle immagini durante la fase di addestramento.
Oppure, nelle applicazioni di linguaggio naturale, le reti neurali possono essere addestrate per
comprendere e generare testo coerente e comprensibile. Inoltre, il Deep Learning è utilizzato in
campo medico per la diagnosi assistita, analizzando immagini mediche per rilevare anomalie.

Conclusione

Il Deep Learning rappresenta un passo audace nell’evoluzione dell’Intelligenza
Artificiale. Grazie alla capacità di apprendere da dati complessi e identificare modelli intricati, sta
guidando l’IA verso nuove vette di autonomia e comprensione e anche grazie al continuo sviluppo
di framework e l’implementazione pratica, sta trasformando la nostra realtà e aprendo le porte a
un futuro in cui le macchine agiscono sempre più come estensioni intelligenti dell’umanità.

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