- 14 Maggio 2024
Deep Learning: come ragiona l’Intelligenza Artificiale?
Ti ricordi quando, da bambino, hai imparato le tabelline? Forse all’inizio è stata dura, hai dovuto memorizzare tutti quei numeri ripetendoli molte volte. Ora però, grazie a quell’allenamento il tuo cervello è in grado di fare alcuni calcoli in modo quasi automatico, senza bisogno di pensarci.
L’Intelligenza Artificiale, allo stesso modo, impara le cose seguendo un meccanismo simile. Anche lei, infatti, fa affidamento a un cervello, che le permette di comprendere e memorizzare informazioni sempre più complesse.
È proprio al processo di apprendimento umano a cui si ispira infatti il Deep Learning, il sistema usato dall’intelligenza artificiale per elaborare le informazioni.
In questo articolo vedremo da vicino come funziona questo sistema, da quali tecnologie è supportato e in quali aspetti si avvicina ai meccanismi del nostro cervello.
Deep Learning: cos’è e come funziona?
Il termine Deep Learning in italiano significa apprendimento approfondito, ed è una tecnica che utilizza una serie di reti neurali artificiali, organizzate con l’obiettivo di elaborare un’informazione sempre più esaustiva.
Per rispondere a una domanda il sistema di Deep Learning utilizzerà le sue reti neurali artificiali formate da algoritmi, dai quali estrarrà le varie informazioni così come anche noi, in maniera molto simile, per recuperare informazioni stimoliamo i nostri neuroni biologici.
Per trovare risposte sempre più precise le reti neurali artificiali vengono addestrate da un substrato dell’intelligenza Artificiale, il Machine Learning.
Il Deep Learning, grazie ad una rete sempre più vasta e un’Intelligenza Artificiale sempre più ricca di informazioni, è in grado di analizzare immagini, video, audio e nozioni, molto spesso riuscendo anche a superare le prestazioni degli esseri umani.
Ma cosa distingue un sistema di Deep Learning dall’insieme più complesso dell’Intelligenza Artificiale?
Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning: le differenze
Analizziamo insieme le differenze tra Intelligenza Artificiale, Deep Learning e Machine Learning così da aver chiaro di cosa si occupano. Per iniziare l’Intelligenza Artificiale sta facendo passi da gigante, giorno dopo giorno e ne abbiamo già parlato nello specifico in questo articolo.
Il Machine Learning invece, si occupa di svolgere compiti e apprendere in maniera autonoma nozioni, senza istruzioni esplicite basandosi solo su dati storici, modelli e inferenze. Analizza autonomamente grandi quantità di dati ed è in grado di elaborare risultati sempre più velocemente, estraendo regole, classificazioni e raggruppamenti.
Il Deep Learning sta proprio all’interno del meccanismo di Machine Learning e cerca di connettere i diversi livelli d’informazione, di unire dettagli dei livelli sovrastanti ottenendo concetti articolati.
Per sintetizzare quindi, possiamo dire che all’origine di ogni nostra richiesta all’Intelligenza Artificiale abbiamo un processo di apprendimento automatico tramite Machine Learning ed elaborazione delle informazioni in Deep Learning.
Un esempio di Deep Learning:
Facendo analizzare agli algoritmi di Deep Learning un’immagine con animali differenti, il sistema sarà in grado di elaborare informazioni, categorizzando le differenti tipologie di animali e determinandone le caratteristiche.
Questo processo è possibile grazie all’inserimento dei dati di input nel sistema da parte di un soggetto esterno, o tramite l’utilizzo di dati già conosciuti dall’algoritmo.
Se, per esempio, facessimo vedere la stessa immagine ad un bambino anche lui sarebbe in grado di categorizzare gli animali, mentre mostrandola ad un adulto si riuscirebbero a trarre informazioni aggiuntive.
Il Deep Learning allo stesso modo del cervello umano, parte quindi da un’analisi base per poi elaborare informazioni poste a livelli superiori arrivando a conclusioni sempre più complete.
Deep Learning: quando viene usato?
Il Deep Learning attualmente fa parte della nostra vita quotidiana. I primi utilizzi sono sorti con la nascita e l’uso degli hardware e oggi, nell’era dei Big Data e dell’Iper-connessione stanno conoscendo uno sviluppo senza precedenti.
Nello specifico, il Deep Learning viene utilizzato in contesti differenti:
- Applicazioni di Legge: dove aiuta le forze dell’ordine nell’analisi di audio, video, immagini e documenti, con una percentuale di accuratezza e velocità di gran lunga superiore a quella umana.
- Servizi Sanitari: il Deep Learning sin dalla digitalizzazione delle cartelle cliniche ha portato grandi vantaggi in questo settore, soprattutto in termini di tempo. Anche qui questa tecnologia può fornire ulteriore supporto nell’analisi e valutazione di immagini.
- Riconoscimento vocale: funzione oggi in uso nei telecomandi TV o negli assistenti digitali.
- Tecnologie emergenti: dove è impiegata, ad esempio, come supporto nelle auto a guida autonoma.
In sintesi
Viviamo in un’epoca in cui la digitalizzazione è ovunque e ci accompagna giorno dopo giorno, spesso inconsapevolmente.
Qui sopra abbiamo potuto vedere da vicino come l’Intelligenza Artificiale è in grado di elaborare un’informazione grazie al Deep Learning, un meccanismo molto simile al sistema neurologico umano.
Negli umani i livelli che vengono utilizzati per ragionare vanno a ritrovare informazioni sia in base alle prime regole di base studiate, come ad esempio nozioni delle elementari, sia le ultime conoscenze assimilate; mentre a livello artificiale vengono esaminati tutti i livelli di informazioni inseriti a sistema.
In conclusione, possiamo dire che Intelligenza Artificiale e umana, anche se diverse tra loro, elaborano le informazioni in maniera molto simile mirando ad ottenere informazioni sempre più chiare e precise.
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