Un’intelligenza non così “artificiale”
Sei mai rimasto stupito vedendo un computer riconoscere volti o consigliarti il prossimo video da guardare su YouTube? Dietro queste piccole magie c’è un grande lavoratore: l’Intelligenza Artificiale (AI), ovvero la capacità dei computer di compiere azioni che, se fatte da esseri umani, richiederebbero intelligenza. Ma com’è possibile che una macchina “pensi”? Sciogliamo il mistero.
Al cuore dell’AI ci sono gli algoritmi, che sono una serie di istruzioni per risolvere determinati problemi. Sono come la ricetta per fare una torta, ma anziché dire “aggiungi le uova e mescola”, dicono al computer “se vedi questo, allora fai quello”. Mettiamoci comodi e approfondiamo due tecniche fondamentali dell’AI: il Machine Learning e le Reti Neurali.
**Machine Learning: imparare dall’esperienza**
Il Machine Learning è come se insegnassi al computer a pedalare sulla bicicletta. Come facciamo noi, anche il computer impara attraverso la pratica e l’esperienza. Diamo al sistema tantissimi esempi, come ad esempio molte foto di gatti e cani, accompagnati da etichette che specificano “questo è un gatto” e “questo è un cane”. Col tempo, il computer analizza gli esempi e inizia a notare differenze e schemi: “ah, i gatti di solito hanno gli occhi a mandorla”. In seguito, quando gli mostri una nuova foto, la AI utilizza queste ‘lezioni’ per dire se c’è un gatto o un cane – anche se non ha mai visto quell’animale prima.
**Reti Neurali: pensiero simulato**
Le reti neurali sono ispirate al funzionamento del cervello umano. Immagina una rete composta da “neuroni artificiali” collegati tra loro. Ogni collegamento ha un peso, che può essere pensato come l’importanza di quell’informazione. Quando introduciamo un’informazione nella rete, essa attraversa vari “strati” di questi neuroni e ogni strato si occupa di un particolare tipo di elaborazione: per esempio, uno strato potrebbe concentrarsi sulla forma degli oggetti, un altro sui colori.
Con il processo di “allenamento”, modificando i pesi delle connessioni (un po’ come regolare l’intensità delle lampadine in una stanza), la rete impara quali caratteristiche sono importanti per compiere una determinata decisione. Alla fine, quando inserisci un’immagine di un gatto, la rete processa l’informazione e, strato dopo strato, arriva alla conclusione: “Ciò che vedo è molto probabilmente un gatto”.
**Collaborazione con l’umano**
Nonostante la crescente autonomia, l’AI ha ancora bisogno di noi. Vengono costantemente creati algoritmi più raffinati e le rete neurali devono essere addestrate dai dati che noi forniamo. Abbiamo bisogno quindi di esperti che sappiano “insegnare” all’AI.
Inoltre, capire come l’AI prende le sue decisioni rimane una questione dibattuta: il processo è spesso una “scatola nera”, dove le decisioni vengono prese in modo non sempre trasparente. Ciò pone importanti domande di fiducia e sicurezza, che sono al centro delle moderne ricerche.
In questo momento, l’AI sta aprendo le porte a infinite possibilità, dall’assistenza sanitaria personalizzata alla guida autonoma, le sue applicazioni sono così ampie che stiamo solo iniziando a scorgere l’orizzonte delle sue potenzialità. Resta connesso perchè cercheremo di affrontare al meglio questo stimolante viaggio al fianco dell’intelligenza artificiale.
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