Immagina di avere un aiutante molto speciale – uno che impara dalle sue esperienze e migliora nel tempo, proprio come noi esseri umani. Questo aiutante non è una persona, bensì una tecnologia, e si chiama “apprendimento automatico” o “machine learning” in inglese. Ma cosa significa davvero questo termine e come funziona?
L’apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale che permette a un computer di imparare a svolgere compiti senza essere stato programmato in modo esplicito per quelle attività. È come se fornissimo al computer la capacità di andare a “scuola” e apprendere attraverso lezioni e compiti, ma tutto questo succede senza banchi né gessetti, bensì attraverso dati e algoritmi.
Un algoritmo di apprendimento automatico parte da un set di dati, che sono come i libri di testo per uno studente. Questi dati comprendono esempi, spesso etichettati, che mostrano al computer come eseguire una determinata attività. Potrebbero essere immagini, testo, numeri, o qualsiasi altro tipo di informazione che si vuole che il sistema apprenda a interpretare.
Per comprendere meglio, pensiamo a un esempio: l’identificazione di e-mail spam. Inizialmente, l’algoritmo riceve migliaia di e-mail che sono già state etichettate dagli umani come “spam” o “non spam”. Analizzando queste e-mail, l’algoritmo cerca di individuare degli schemi – per esempio, termini frequentemente usati nelle spam o particolari modelli di comportamento degli utenti che ricevono tali e-mail.
Una tecnica popolare in apprendimento automatico è quella che si chiama “apprendimento supervisionato”. In questo contesto, “supervisionato” non significa che c’è qualcuno che osserva costantemente il computer mentre lavora. Piuttosto, significa che ogni esempio nel set di dati è accompagnato da una risposta corretta, proprio come un insegnante che fornisce le soluzioni agli esercizi per permettere agli studenti di controllare il loro lavoro.
Oltre a questo, esiste anche l'”apprendimento non supervisionato”, dove l’algoritmo viene fornito di dati non etichettati e deve trovare da solo delle strutture e delle relazioni. È come dare a uno studente un libro senza risposte e chiedergli di cercare dei modelli o delle tematiche all’interno del testo.
Un’ altra forma di apprendimento è quella per rinforzo, dove il sistema impara sperimentando direttamente con l’ambiente. Questo è simile a quando apprendiamo una nuova abilità pratica, come andare in bicicleta, attraverso un processo di prova ed errore fino a quando non capiamo cosa funziona meglio.
I sistemi di apprendimento automatico diventano migliorano via via che ricevono più dati. È come se acquistassero esperienza nel mondo reale. E proprio come noi, possono sbagliare e apprendere da questi errori per fare meglio la volta successiva.
Sul fronte tecnico, un modello di apprendimento automatico è allenato attraverso processi computazionalmente intensivi. Questi processi comprendono l’ottimizzazione di funzioni matematiche complicate che determinano quanto bene il modello sta “imparando” dai dati a sua disposizione. Gli sviluppatori usano vari strumenti e piattaforme, come TensorFlow o PyTorch, per costruire e allenare questi modelli.
Nonostante l’apparente complessità, il risultato dell’apprendimento automatico è di gran lunga di grande impatto. Oggi, il machine learning è dietro molte delle tecnologie che usiamo quotidianamente – dai sistemi di raccomandazione di Netflix o YouTube alla comprensione del linguaggio naturale impiegata dagli assistenti vocali come Siri o Alexa. Grazie a questa affascinante branca dell’informatica, stiamo spostando sempre più limiti su ciò che le macchine possono imparare a fare, avvicinandole, almeno in parte, alla complessità dell’apprendimento umano.
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