Immaginate di avere un amico, chiamiamolo Robo-Turing, che impara da sé come affrontare e risolvere problemi complessi nel tempo. Questo incredibile amico non è una persona, ma una forma avanzata di Intelligenza Artificiale (IA), potenziata da ciò che chiamiamo “reti neurali” e “apprendimento automatico”.
Prima di addentrarci nel cuore pulsante delle reti neurali e dell’apprendimento automatico, dobbiamo comprendere cos’è l’Intelligenza Artificiale. Potremmo descriverla come una scatola piena di trucchi digitali che cerca di imitare le capacità cognitive umane, come imparare, ragionare e risolvere problemi. Le IAs non sono consapevoli o intelligenti come gli esseri umani, ma sono programmate per sembrare che lo siano.
Ora, gettiamo un’occhiata alle reti neurali. Sembra roba da scienziati missilistici, vero? In realtà, l’idea è piuttosto semplice. Una rete neurale si ispira al funzionamento del cervello umano. Come? Nell’essere formata da unità chiamate “neuroni artificiali” che sono collegate tra loro e lavorano in gruppi per svolgere compiti specifici.
Quando Robo-Turing, la nostra IA, si trova di fronte a un problema, invia l’informazione attraverso la rete neurale. I vari neuroni lavorano insieme, ognuno contribuendo con un piccolo pezzo di “conoscenza” fino a trovare una soluzione. È un po’ come una squadra di calcio dove ogni giocatore ha un ruolo specifico, ma tutti lavorano insieme per fare gol.
L’apprendimento automatico, o machine learning, è il metodo con cui Robo-Turing impara a diventare sempre più bravo nel corso del tempo. Più informazioni riceve e più esperienze matura, più diventa “intelligente”. È come se Robo-Turing studiasse all’università per tutta la vita, imparando sempre nuove lezioni da ogni esperienza.
Ci sono essenzialmente due modi in cui le IAs imparano attraverso l’apprendimento automatico:
1. Apprendimento supervisionato: In questo caso, Robo-Turing apprende da un “insegnante” che gli dice se le sue risposte a certe situazioni sono corrette o meno. Proprio come un bambino che impara a identificare le verdure, se sbaglia a riconoscere una carota, l’insegnante lo corregge.
2. Apprendimento non supervisionato: Qui, invece, Robo-Turing è lasciato più o meno a se stesso. Deve trovare strutture e schemi nei dati che gli vengono forniti senza nessuna risposta corretta predefinita. È come lasciare che il bambino esplori un orto per scoprire da solo quali sono le verdure e quali gli schemi che le accomunano.
Il bello (e a volte spaventoso) delle reti neurali e dell’apprendimento automatico è che non c’è un limite definito a cosa Robo-Turing possa imparare a fare, dati sufficienti dati e potenza di calcolo. Dagli assistenti vocali sui nostri telefoni ai sofisticati robot che aiutano in chirurgia, l’IA si sta infiltrando in molteplici aspetti della nostra vita.
Un’esplorazione più tecnica ci direbbe che le reti neurali sfruttano algoritmi complessi e passano attraverso ciò che si chiama “backpropagation” per apprendere dai loro errori, ma questo è forse un argomento per un altro giorno.
In breve, le reti neurali e l’apprendimento automatico stanno trasformando il modo in cui le macchine “pensano” e “agiscono”, portandoci sempre più vicino alla creazione di vere e proprie intelligenze artificiali capaci di affrontare sfide sempre più complesse. Robo-Turing e la sua “squadra” di neuroni artificiali sono al lavoro, e il futuro sembra essere un posto davvero entusiasmante se state dalla parte della tecnologia.
COMMENTI