Come funziona l’apprendimento profondo (deep learning)?

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L’intelligenza artificiale è una delle scommesse più ambiziose della civiltà umana, e questo oramai è diventato di dominio pubblico. Se stai leggendo questo articolo, potresti anche aver sentito parlare di concetti come l’apprendimento profondo (deep learning) e l’apprendimento automatico (machine learning), anche se molte persone possono pensare che questi siano concetti troppo complessi da capire.

Quindi leggete fino in fondo questo articolo se volete saperne di più su come funziona l’apprendimento profondo, e qual è il suo posto in riferimento all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico.

Introduzione all’apprendimento profondo

L’apprendimento profondo (in inglese deep learning) è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico, interessato all’emulazione delle attività del cervello umano nei programmi software che utilizzano strati di reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks, spesso abbreviato con il termine ANN), che funzionano a livelli simili al cervello umano.

Leggere una simile introduzione potrebbe portarti a fare alcune domande, un paio delle quali potrebbero essere:

  1. Qual è il ruolo dell’apprendimento profondo nell’IA e nell’apprendimento automatico?
  2. Come funziona l’apprendimento profondo?

Sia l’apprendimento profondo che l’apprendimento automatico ricadono sotto lo stesso ombrello dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è dunque un termine ampio, che li comprende entrambi.

L’intelligenza artificiale, fondamentalmente, è tutto ciò che computer e software sono in grado di fare per simulare l’intelligenza umana. Esiste già in alcune delle tecnologie che le persone stanno utilizzando al giorno d’oggi (assistenti virtuali per smartphone, automazione domestica), in alcune tecnologie che probabilmente vedremo in futuro (auto autonome, diagnosi medica controllata dall’intelligenza artificiale) ed esiste in alcuni ambiti che per ora possiamo solo sognare (esseri umani controllati dall’intelligenza artificiale, come si può vedere in quasi tutti i film di fantascienza).

In questo contesto, l’apprendimento profondo e l’apprendimento automatico sono solo due modi per raggiungere uno stato di intelligenza artificiale. Tuttavia, l’apprendimento approfondito e l’apprendimento automatico non sono indipendenti l’uno dall’altro.

Proviamo a rendere più chiaro il concetto: il deep learning può includere alcuni aspetti dell’apprendimento automatico, tuttavia, il termine e l’uso dell’apprendimento automatico non implicano alcun aspetto del primo. Perché è così? Continua a leggere questo articolo e lo scoprirai presto.

L’apprendimento automatico può essere descritto come una forma di intelligenza artificiale in cui i programmi software sono in grado di modificare i propri algoritmi senza la necessità di intervento umano. Mentre gli algoritmi tradizionali si affidano all’input degli ingegneri per i cambiamenti nel loro funzionamento, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di farlo in base ai dati utilizzati per alimentarli.

Quindi, dove si trova l’apprendimento profondo rispetto all’apprendimento automatico?

Come ho detto prima, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di modificare il loro algoritmo per produrre il risultato desiderato. Tuttavia, un programma di machine learning deve essere modificato manualmente da un ingegnere quando le sue previsioni sono imprecise. Inoltre, i set di dati utilizzati per addestrare algoritmi di apprendimento automatico devono essere strutturati ed etichettati in modi specifici che consentano al programma di apprendere.

Ad esempio, se si desidera che un programma di apprendimento automatico impari a distinguere tra le immagini di cani e gatti, è necessario alimentare l’algoritmo con milioni di immagini di cani e gatti. Ma esso comincerà ad imparare solo se i dati saranno stati etichettati e strutturati in modo specifico, in un modo che permetta all’algoritmo di machine learning di comprendere le differenze tra le immagini di entrambi gli animali.

Ecco, ora conosci qualcosa sui limiti dell’apprendimento automatico e come un algoritmo in grado di modificare i propri algoritmi basati sui dati non sia sufficiente per simulare l’intelligenza umana.

Ed è qui che entra in gioco l’apprendimento profondo. Mentre l’apprendimento automatico cerca di simulare l’intelligenza umana comprendendo i set di dati e modificando gli algoritmi, il deep learning cerca di emulare il funzionamento del cervello umano stesso!

Come spiegare il deep learning con parole semplici

Abbiamo visto che l’apprendimento profondo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico. È legato all’apprendimento automatico, nel senso che entrambe sono categorie diverse all’interno dell’intelligenza artificiale. Un altro modo in cui entrambi sono correlati è che entrambi i concetti funzionano su un principio simile: modificare gli algoritmi senza l’intervento umano per produrre il risultato desiderato.

Tuttavia, a differenza della programmazione di apprendimento automatico, le reti di deep learning non richiedono di conoscere il risultato previsto, ma possono semplicemente utilizzare dati grezzi strutturati e non strutturati per produrre i risultati desiderati.

Allo stesso modo, le reti di deeplearning non si basano su un singolo livello di algoritmi per produrre risultati, ma usano più strati di reti neurali artificiali per elaborare i dati e produrre output.

Cosa sono le reti neurali artificiali?

Le reti neurali artificiali tentano di emulare il funzionamento delle reti neurali naturali del cervello umano. Quindi, per capire come funziona una rete neurale artificiale, occorre capire rapidamente come funzionano le reti neuronali all’interno del nostro stesso cervello.

Se ti chiedo di scegliere una foto di una particolare razza di cane tra 10 diverse foto di cani, sicuramente darai un’occhiata a ciascuna delle 10 immagini e ti porrai domande diverse per accertare la razza di cane che stai guardando, e cercherai di capire se la razza è quella che stai cercando.

All’interno del processo, ti farai varie domande riguardanti la ricerca della razza giusta, elaborata nella rete neurale del tuo cervello. Di che colore è il pelo del cane? Quanto è lunga la sua pelliccia? Quanto è grande il cane? Domande come queste sono elaborate dalle reti neurali nel tuo cervello in un arco di pochi millisecondi!

Allo stesso modo, se viene richiesto ad una rete neurale artificiale (ANN) di elaborare un caso del genere, sicuramente essa prenderà le informazioni necessarie attraverso vari strati di una rete neurale (livello di input, livelli nascosti e livelli di output). Ognuno di questi livelli cercherebbe di risolvere il problema attraverso il proprio set di query e concetti. Il risultato finale sarebbe la fusione di tutti i modelli, in modo tale che la rete neurale possa essere in grado di riconoscere il proprio obiettivo all’interno dei dati con cui essa è stata alimentata.

Ecco come funzionano, in termini molto semplici, le reti neurali artificiali.

La tua prossima domanda potrebbe essere: come rientrano le reti neurali artificiali nella definizione di deep learning. ANN e apprendimento profondo sono la stessa cosa?

No, una singola ANN non è in grado di sviluppare un apprendimento profondo. Usiamo il termine apprendimento profondo quando ci si riferisce a un gran numero di ANN o, più specificamente, reti neurali artificiali “profonde” che cercano di emulare l’attività neurale umana per ottenere l’intelligenza artificiale.

Pertanto, l’apprendimento approfondito può anche essere definito come reti neurali profonde in casi specifici. Ma comunque lo chiami, non si può negare il fatto che ha un ruolo estremamente importante nell’implementazione di tecnologie avanzate di IA come la guida autonoma, il riconoscimento di pattern e molte altre.

Il miglior esempio del potenziale di queste reti neurali è stato recentemente mostrato al mondo da NVIDIA con il loro studio su una Rete Generativa Antagonistica (GAN), un tipo di ANN. Queste reti neurali sono state in grado di creare volti completamente nuovi e realistici riconoscendo modelli e apprendimento attraverso le immagini presentate alla rete come dati. Le immagini che vedrai qui sotto non sono di veri umani! Ma solo volti generati attraverso l’apprendimento profondo.

volti generati con deep learning
Alcuni volti generati con la deep learning

Come è possibile sfruttare l’apprendimento profondo per le opportunità di business?

Le spiegazioni che hai letto nei paragrafi precedenti servono solo a spiegare le basi di questi concetti.

Approfondire ulteriormente la questione renderebbe necessario l’utilizzo di termini tecnici, che ovviamente non sono rilevanti per coloro che cercano opportunità commerciali con esso.

Quindi, ecco tutto ciò che si richiede per l’implementazione di reti neurali per l’apprendimento profondo:

  1. Un sacco di potenza computazionale: le reti di deeplearning richiedono una grande quantità di risorse computazionali e la maggior parte delle sue operazioni sono ad uso intensivo di GPU.
  2. Quantità di dati: nelle reti di deep learning non è solo importante soltanto la costruzione dei suoi livelli e algoritmi, ma soprattutto è vitale conoscere come avviene l’apprendimento. I dati sono il carburante per queste reti, e quanto migliore è la qualità dei dati, tanto maggiore sarà la qualità delle informazioni che si otterranno.
  3. Società di sviluppo per l’apprendimento automatico altamente competenti e team di sviluppo software: non tutte le aziende devono investire da sole nello sviluppo di algoritmi di deep learning o di machine learning. Trattare con alcune delle migliori aziende di outsourcing IT in tutto il mondo e averli come partner è il modo più ricercato dalle aziende per ottenere un vantaggio competitivo attraverso l’uso della tecnologia.

Conclusione

Questo è tutto: ho cercato di fare del mio meglio per spiegare l’apprendimento approfondito nel modo più semplice possibile senza usare un gergo troppo tecnico di marketing o statistica. Spero che questo articolo ti aiuterà a raggiungere una maggiore chiarezza su questo sottoinsieme di IA e, cosa ancora più importante, aprire nuove idee nelle reti neurali del tuo cervello per sfruttarlo per il tuo business!

Se ti è piaciuto questo articolo o se vuoi dire la tua opinione sentiti libero di dare consigli o suggerimenti nei commenti qui sotto!

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