Algoritmi che apprendono: il cuore dell'intelligenza artificiale

di Francesco Pungitore*

Come acquisiscono “conoscenza” le macchine? Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono i due pilastri su cui si fonda l'IA moderna. Sebbene spesso confusi o usati come sinonimi, rappresentano due metodologie distinte con ambiti di applicazione diversi.

Il Machine Learning è una categoria ampia dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati e migliorare nel tempo senza essere programmati esplicitamente. Il Deep Learning, d'altra parte, può essere visto come un sottoinsieme del Machine Learning: utilizza reti neurali profonde per elaborare grandi volumi di dati, imparando a riconoscere pattern complessi e astrazioni.

Mentre il Machine Learning si basa su algoritmi che possono imparare da e fare previsioni sui dati, il Deep Learning va oltre, utilizzando reti neurali con molteplici livelli di astrazione per apprendere da enormi quantità di dati non strutturati. Questo rende il DL particolarmente efficace in compiti che coinvolgono il riconoscimento visivo e linguistico, come la traduzione automatica o l'identificazione di oggetti in un'immagine.

Applicazioni del Machine Learning

Il Machine Learning ha l'obiettivo di fornire ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare dalle esperienze senza essere programmati esplicitamente. Questa tecnologia trova le sue radici negli albori dell'informatica, ma ha conosciuto una crescita esponenziale negli ultimi decenni grazie all'accessibilità di grandi quantità di dati e alla potenza computazionale avanzata. Ecco, di seguito, alcuni esempi concreti di applicazione del Machine Learning.

• Motori di ricerca personalizzati - I motori di ricerca oggi utilizzano ML per fornire risultati su misura per gli utenti, migliorando l'esperienza online grazie a raccomandazioni personalizzate basate sui profili utente​​.
• E-commerce - I siti di acquisto online impiegano ML per suggerire prodotti ai clienti basandosi sul loro storico di acquisti e visualizzazioni, ottimizzando così le vendite e l'engagement​​.
• Correzione automatica - Le funzioni di autocorrezione presenti nei dispositivi mobili sono un altro esempio di ML all'opera, dove gli algoritmi imparano dai modelli di scrittura e dagli errori comuni per suggerire correzioni appropriate​​.
• Preparazione dei dati - Nel contesto dei Big Data, il ML ha semplificato il processo di pulizia e preparazione dei dati, automatizzando la correzione, l'arricchimento e la standardizzazione dei formati dei dati, permettendo così ai data scientist di concentrarsi su compiti più strategici​​.
• Data discovery - Il ML accelera la scoperta di pattern e relazioni nei data set, consentendo ai data scientist di identificare tendenze e anomalie che altrimenti potrebbero sfuggire all'analisi umana​​.
• Ricerca avanzata - Gli algoritmi di ML potenziano i motori di ricerca consentendo analisi predittive e di clustering, migliorando la personalizzazione delle raccomandazioni e l'identificazione di tendenze e eccezioni​​.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) - ML è fondamentale nell'NLP, che abilita funzionalità come il riconoscimento vocale e la generazione di linguaggio naturale, consentendo interazioni più fluide e naturali tra uomo e macchina​​.

L’avanzata del Deep Learning

Il Deep Learning rappresenta un avanzamento notevole nel campo dell'intelligenza artificiale. Le sue “reti neurali”, ispirate al funzionamento del cervello umano, elaborano informazioni attraverso strati successivi che possono riconoscere modelli e implementare previsioni. Grazie a questa struttura, questa tecnologia è in grado di gestire dati complessi e contribuire a decisioni basate su analisi approfondite, come nel caso della guida autonoma o del controllo del traffico aereo​​.

La logica dietro al Deep Learning si ispira alla struttura e alle funzioni biologiche del cervello, dove miliardi di neuroni interconnessi elaborano le informazioni in parallelo. Tecnicamente, si avvale di architetture computazionali complesse, come le reti neurali a strati profondi, che imitano questa modalità di elaborazione attraverso livelli gerarchici per l'apprendimento di rappresentazioni dati.

In termini psicologici, il Deep Learning riflette la teoria dell'apprendimento graduale attraverso l'esposizione ripetuta a stimoli, rinforzando i pattern che ricevono il feedback positivo, un concetto noto come rinforzo nella psicologia comportamentale.

Dal punto di vista informatico, è stata la disponibilità di grandi dataset e la potenza di calcolo (soprattutto con l'introduzione delle GPU) a rendere possibile l'addestramento efficace delle reti neurali profonde, che richiedono una notevole quantità di risorse computazionali.

Il DL ha trovato applicazione in una varietà di campi grazie alla sua capacità di gestire e analizzare enormi set di dati e riconoscere modelli complessi. È stato utilizzato nella visione artificiale per interpretare e analizzare immagini e video, nel riconoscimento vocale e linguistico, e nella bioinformatica per analizzare e interpretare dati biologici come sequenze genetiche e processi biochimici​​. Questi avanzamenti stanno cambiando l'IA rendendola più autonoma, efficiente e in grado di eseguire compiti che prima richiedevano intelligenza umana diretta.

Verso la superintelligenza?

Il Deep Learning rappresenta un salto qualitativo enorme nell'apprendimento automatico, avvicinando l'IA alla capacità umana di interpretare e reagire a situazioni complesse. Questo avanzamento ha gettato le basi per lo sviluppo di sistemi sempre più autonomi e sofisticati, in grado di “imparare” attraverso l'esperienza e l'analisi profonda dei dati. In questo contesto, l'addestramento attuale delle IA potrebbe essere visto come un precursore di quello che il filosofo Nick Bostrom chiama superintelligenza: un'intelligenza artificiale tanto avanzata da superare gli umani in ogni campo, dalla creatività scientifica al senso sociale. Le metodologie di apprendimento profondo di oggi potrebbero essere, dunque, i mattoni fondamentali per costruire queste forme di intelligenza avanzate del futuro, portando con sé questioni significative riguardo l'etica, la sicurezza e il controllo.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche di Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologie per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale. Direttore Tecnico dell’Osservatorio Nazionale Minori e Intelligenza Artificiale