Le rete neurale artificiali oggi sono le protagoniste, o almeno le co protagoniste, di una evoluzione veloce e tecnologica che può davvero cambiare la vita di molte persone in svariati campi. Medico, economico, culturale e sociale. Vediamo cosa c’è alla base di molti dispositivi o algoritmi anche già oggi in uso, la rete neurale artificiale spesso lavora in modo invisibile e non sappiamo nemmeno molto come finché non la andiamo a studiare.
Rete neurale artificiale
Non è così recente come si potrebbe immaginare, il primo modello teorico di un rudimentale neurone artificiale, perché risale al 1943. Due scienziati, McCulloch e Pitts, si sono messi in testa di creare un apparato in grado di ricevere n dati binari in ingresso in ognuno dei suoi elementi per dare in uscita un singolo dato ciascuno.
Un dispositivo del genere poteva lavorare su funzioni booleane elementari ma anche su altri tipi di funzioni e meccanismi, questo ha fatto sì che l’idea diventasse oggetto di interesse negli anni a seguire e tuttora lo è.
Rete neurale e intelligenza artificiale
Proprio la rete neurale e i circuiti neurali artificiali che va a comporre sono alla base di molte realtà di intelligenza artificiale. Soprattutto negli ultimi anni, esse si sono evolute andando ad assomigliare ogni giorno di più alla mente umana, cosa che ad alcuni fa paura, ad altri affascina. Difficile però, restare indifferenti.
Di fronte a problemi di varia categoria, la rete neurale e le forme di intelligenza artificiale che vanno a formare riescono a trovare soluzioni come fossero un cervello umano o quasi, le differenze sono sempre meno.
Capita anche che, grazie a queste reti, si arrivi ad individuare delle soluzioni che da soli, noi e la nostra rete neurale, non ci sogneremmo nemmeno. L’evoluzione, ancora in corso, delle reti neurali e delle macchine con intelligenza artificiale, ha modificato il modo di operare in molti settori rivoluzionandoli e facendo fare un passo avanti a tutti noi. Penso al settore medico ma non solo, basta guardarsi attorno per prendere atto di quanto l’intelligenza artificiale sia applicata in ogni dove.
Negli esseri umani le reti neurali sono la parte di cervello che è in grado di comprendere l’ambiente e i suoi mutamenti, fornendo delle risposte adattive di volta in volta calibrate. Dal punto di vista biologico, sono formate da un insiemi di cellule nervose interconnesse fra loro, al loro interno ci sono diverse entità come i somi neuronali, ossia i corpi dei neuroni, che ricevono e processano le informazioni, i neurotrasmettitori, responsabili della modulazione degli impulsi nervosi, gli assoni, addetti alla comunicazione in uscita da un neurone, e i dendriti, addetti alla comunicazione in ingresso
Nel cervello umano avvengono anche molte sinapsi che servono per il passaggio delle informazioni fra neuroni, il loro numero dipende dagli stimoli che riceve la rete neurale, più sono più sinapsi avvengono. Anche quelle artificiali si comportano similmente. Tra i tanti neuroni forse i più famosi sono quelli a specchio
Rete neurale: vantaggi
I vantaggi delle reti neurali sono numerosi nonostante ci sia ancora chi è perplesso sul loro utilizzo e soprattutto sull’uso dell’Intelligenza artificiale. Vediamo intanto qualche “pro”: le reti neurali possono processare in tempi relativamente rapidi grandi moli di dati e non si guastano spesso, hanno la capacità di operare nonostante ricevano input imprecisi o incompleti.
Ci sono poi alcuni settori in cui le reti neurali artificiali sono più essenziali che in altri, mi riferisco ad esempio al data mining, ai processi di optimization o all’elaborazione di modelli predittivi e simulativi. Il bello è che una rete neurale può diventare in grado autoaggiornarsi in presenza di modifiche ambientali.
Rete neurale: limiti
Ci sono anche dei limiti, per lo meno per ora, che rendono la rete neurale artificiale, un po’ umana. Ad esempio sono una sorta di black box, a loro computazione non è analizzabile in modo completo e non si possono esaminare step by step i singoli stadi. Quando si utilizzano queste reti non si è certi che si troverà una soluzione e, quando ci arrivano degli output, dobbiamo tenere conto che non rappresentano la soluzione perfetta.
Le reti neurali sono alla base di dispositivi che imparano ma ci sono occasioni in cui lo fanno con ritmi peggiori di quelli dello scolaro più asino della classe, ci sono poi delle occasioni in cui anche le reti neurali devono gettare la spugna perché non sono adatte a risolvere determinate categorie di problemi.
Rete neurale: esempio
Un libro molto interessante, in cui vengono spiegati anche gli algoritmi che si nascondono dietro le nostre ricerche su Google, Amazon e Netflix, è “L’algoritmo definitivo. La macchina che impara da sola e il futuro del nostro mondo”. Lo si trova anche on line ed è un volume che fa riflettere su quando l’intelligenza artificiale sia alla base di molti oggetti che nell’uso quotidiano ci semplificano la vita.
Rete neurale: applicazioni
Settori più di altri sono pervasi da queste novità, in altri essa è quasi assente. La finanza le utilizza molto spesso e sempre di più, per effettuare previsioni sull’andamento dei mercati e per valutare il rischio di credito, ad esempio.
Anche il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale sono basate su reti neurali, usate anche per la simulazione di sistemi biologici e per effettuare diagnosi mediche, inclusi i referti di TAC e risonanze magnetiche. Sempre recentemente troviamo l’intelligenza artificiale usata per il controllo di qualità su scala industriale e per il data mining, oltre che per simulazioni di varia natura.
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