L'addestramento dell'Intelligenza Artificiale: come funziona

di Francesco Pungitore*

L'Intelligenza Artificiale sta rapidamente diventando una tecnologia chiave in numerosi settori. Al centro di questa evoluzione tecnologica si trova il processo di addestramento, un elemento cruciale per lo sviluppo di sistemi IA efficaci. È, pertanto, fondamentale comprendere i meccanismi fondamentali dell'addestramento dell'IA, focalizzandosi sul machine learning, il deep learning e le reti neurali, nonché le metodologie specifiche utilizzate per le IA generative.

Machine Learning e Deep Learning

Il Machine Learning (ML) costituisce il fondamento dell'IA moderna. A differenza della programmazione tradizionale, dove ogni istruzione viene esplicitamente codificata, il ML permette agli algoritmi di apprendere dai dati, adattandosi e migliorando le prestazioni con l'esperienza.

Un esempio quotidiano di machine learning è il sistema di raccomandazione di un servizio di streaming musicale: analizzando le canzoni che ascolti più spesso, l'algoritmo “impara” i tuoi gusti musicali e suggerisce nuovi brani che potrebbero piacerti, migliorando le sue previsioni man mano che utilizzi il servizio.

In radiologia, un algoritmo di machine learning può essere addestrato su migliaia di immagini di raggi X del torace, alcune con tumori polmonari e altre sane. Con il tempo, il sistema “impara” a riconoscere i pattern associati ai tumori, aiutando i medici a individuare precocemente potenziali anomalie nelle nuove scansioni dei pazienti, migliorando così l'accuratezza e la velocità della diagnosi.

Il Deep Learning, una branca avanzata del ML, utilizza reti neurali artificiali strutturate in molteplici strati. Questo approccio consente l'elaborazione di informazioni in modo gerarchico, permettendo al sistema di comprendere e rappresentare concetti complessi attraverso l'estrazione progressiva di caratteristiche dai dati di input.

Nel riconoscimento facciale, un sistema di machine learning tradizionale potrebbe essere programmato per identificare caratteristiche specifiche come la distanza tra gli occhi o la forma del naso. Un sistema di deep learning, invece, utilizza reti neurali a più livelli per analizzare l'intero volto: i primi strati potrebbero riconoscere bordi e forme semplici, gli strati intermedi combinerebbero queste caratteristiche per identificare elementi come occhi o bocca, mentre gli strati più profondi integrerebbero tutte queste informazioni per riconoscere volti interi e persino espressioni emotive. Questa capacità di apprendere automaticamente caratteristiche complesse e astratte dai dati grezzi, senza la necessità di una programmazione esplicita delle caratteristiche da cercare, è ciò che distingue il deep learning dal machine learning tradizionale.

Reti neurali: intersezione tra informatica e neuroscienze

Le reti neurali artificiali rappresentano un punto di convergenza tra l'informatica e le neuroscienze, prendendo ispirazione dalla struttura e dal funzionamento del cervello umano.

In ambito informatico, un neurone artificiale, o “perceptron”, è un'unità computazionale che elabora input multipli attraverso una funzione di attivazione per produrre un output. Le connessioni tra questi neuroni sono ponderate, con pesi che vengono costantemente aggiustati durante l'apprendimento.

Dal punto di vista delle neuroscienze, questo modello riflette i principi del connessionismo, teoria secondo cui la cognizione emerge dall'interazione di unità semplici interconnesse. Analogamente al cervello umano che modifica le connessioni sinaptiche in base all'esperienza, le reti neurali artificiali aggiustano i pesi delle connessioni in risposta ai dati di addestramento.

Processo di addestramento delle IA generative

Le IA generative, come i modelli di linguaggio avanzati o i sistemi di generazione di immagini, rappresentano lo stato dell'arte nel campo dell'IA. Il loro addestramento si articola in diverse fasi.

• Preparazione del dataset: creazione di un corpus di dati di alta qualità e diversificato.
• Pre-training: esposizione del modello a grandi quantità di dati non etichettati per acquisire una comprensione generale del dominio.
• Fine-tuning: raffinamento del modello su dataset più specifici per adattarlo a compiti particolari.
• Apprendimento per rinforzo: ulteriore affinamento attraverso tecniche come il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
• Valutazione e iterazione: processo continuo di valutazione e aggiustamento dei parametri del modello.

Un esempio concreto è l'addestramento dei modelli GPT. Il “vecchio” GPT-3, ad esempio, era stato pre-addestrato su oltre 570GB di testo, utilizzando un'architettura transformer con 175 miliardi di parametri, richiedendo migliaia di ore di calcolo su supercomputer specializzati.

Come si creano i contenuti da prompt?

Un'IA generativa, come un modello di linguaggio avanzato, crea contenuti nuovi da un prompt attraverso un processo di predizione probabilistica basato sul suo addestramento. Quando riceve un prompt, l'IA analizza il contesto e il significato delle parole fornite. Utilizzando la vasta conoscenza acquisita durante l'addestramento su milioni di testi, il modello predice quale potrebbe essere la parola o frase successiva più probabile e pertinente. Questo processo viene ripetuto sequenzialmente, con ogni nuova parola generata che influenza la scelta delle successive. L'IA considera non solo il significato letterale, ma anche sfumature contestuali, stile e coerenza complessiva. Il risultato è un testo che sembra nuovo e originale, ma che in realtà è una sintesi creativa di pattern e informazioni appresi dal suo vasto dataset di addestramento. La qualità e la rilevanza del contenuto generato dipendono dalla complessità del modello, dalla qualità del suo addestramento e dalla specificità del prompt fornito.

Un'IA generativa può creare anche immagini, interpretando una descrizione testuale e utilizzando un vasto database su cui è stata addestrata per sintetizzare pixel per pixel una nuova forma che corrisponda alla descrizione. Ciò che rende unico questo processo è che l'IA non estrae o assembla semplicemente parti di immagini esistenti, ma genera un'opera visiva completamente originale: combinando in modo innovativo concetti, stili e caratteristiche appresi, l'IA produce un risultato che, pur ispirato dal suo addestramento, è una creazione inedita e unica, potenzialmente capace di visualizzare scene o concetti mai rappresentati prima in una singola immagine. Stesso dicasi per video e musica.

Conclusioni e prospettive future

L'addestramento dell'IA è un campo in rapida evoluzione, caratterizzato da continui progressi tecnologici. Le ricerche attuali si concentrano su metodologie innovative per migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'apprendimento delle macchine. Tra le aree più promettenti figurano l'apprendimento per trasferimento, che permette ai modelli di applicare conoscenze acquisite in un dominio a compiti diversi, e l'apprendimento “federato”, che consente l'addestramento su dati distribuiti preservando la privacy.

Si stanno esplorando anche approcci come l'apprendimento auto-supervisionato e l'apprendimento causale, miranti a ridurre la dipendenza da grandi quantità di dati etichettati e a migliorare la comprensione delle relazioni causa-effetto. Inoltre, l'ottimizzazione degli algoritmi di addestramento e l'evoluzione delle architetture hardware dedicate promettono di accelerare significativamente i tempi e ridurre il consumo energetico.

Questi avanzamenti tecnologici nell'addestramento dell'IA aprono la strada a sistemi sempre più sofisticati e versatili, capaci di affrontare compiti complessi in modo più efficiente e accurato. Le potenziali applicazioni spaziano dall'ottimizzazione dei processi industriali alla personalizzazione avanzata dei servizi, dalla ricerca scientifica alla gestione delle risorse ambientali, prefigurando un futuro in cui l'IA giocherà un ruolo sempre più centrale nell'innovazione tecnologica e nella risoluzione di sfide globali.

*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