Se pensiamo al cervello umano come a un insieme di connessioni tra neuroni sempre attivi, potremmo iniziare a capire cos’è una rete neurale nel mondo della tecnologia. Oggi, con l’avvento dell’apprendimento profondo (deep learning), queste reti stanno rivoluzionando due settori in particolare: la visione artificiale e il riconoscimento vocale.
Per cominciare, le reti neurali sono sistemi computazionali vagamente ispirati al modo in cui la rete neurale biologica del cervello umano elabora l’informazione. Essi sono composti da nodi, chiamati neuroni artificiali, e connessioni che possono essere intensificate o attenuate durante un processo di apprendimento. Questo processo avviene attraverso quello che è definito come “apprendimento supervisato”, dove la rete è “educata” utilizzando grandi set di dati contenenti esempi già etichettati con la risposta corretta.
Nel caso della visione artificiale, una rete neurale può, per esempio, essere allenata per riconoscere volti. Gli strati iniziali della rete potrebbero imparare a riconoscere i bordi e le forme, mentre gli strati successivi combinano queste informazioni per identificare parti del viso più complesse, come gli occhi o la bocca. Infine, gli ultimi strati sono in grado di riconoscere l’intero viso. Ciò è reso possibile grazie alle multiple strutture a strati che formano una rete di apprendimento profondo. La “profondità” in questo contesto si riferisce al numero di strati con cui lavora la rete, che può essere davvero alto.
Per il riconoscimento vocale, invece, le reti neurali lavorano con i segnali audio trasformandoli inizialmente in spettri di frequenza, o in altre rappresentazioni che consentono di distinguere i diversi suoni. Poi, seguendo un principio simile a quello della visione artificiale, gli strati progressivi della rete imparano a riconoscere suoni sempre più complessi, dalla singola sillaba alla parola completa, fino al contesto della frase pronunciata.
Ma come “decide” una rete neurale quale parte di un’immagine sia un bordo o un’occhio, o quale suono sia una ‘a’ o una ‘e’? Qui entra in gioco un aspetto cruciale: l’errore. Durante la fase di apprendimento, se la rete commette un errore, la “backpropagation” viene utilizzata per regolare le connessioni. Questo è un processo che permette alla rete di “imparare dai propri errori” modificando l’intensità delle connessioni tra i neuroni (pesi) per ridurre l’errore nella risposta finale nelle future prestazioni.
L’efficacia delle reti neurali e dell’apprendimento profondo nella visione artificiale e nel riconoscimento vocale è tale che queste tecnologie sono ora fondamenti di sistemi di intelligenza artificiale in vari ambiti: dai telefoni che rispondono ai comandi vocali alle fotocamere che riconoscono i visi per scattare la foto al momento giusto.
Per garantire risultati sempre migliori, gli scienziati lavorano non solo sulla quantità e la qualità dei dati con cui le reti vengono addestrate, ma anche su come migliorare la loro architettura interna e l’efficienza dei processi che permettono l’apprendimento. E proprio queste continue innovazioni promettono sviluppi ancora più sorprendenti nei campi della visione artificiale e del rizzoconomio vocale nel prossimo futuro.
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