Deep lerning e intelligenza artificiale

Oggi si parla sempre più spesso di deep learning, uno degli approcci più recenti e promettenti nell’ambito dell’apprendimento automatico e, più in generale, dell’intelligenza artificiale. Negli ultimi anni, questa branca dell’IA è diventata il chiodo fisso dei colossi del web, che si sfidano a colpi di investimenti milionari. Sono tante le applicazioni del deep learning con le quali ci troviamo a convivere ogni giorno, dal riconoscimento vocale a quello delle immagini. Una delle applicazioni più note è l’algoritmo di ricerca di Google.

Questi sono solo alcuni degli esempi di come i sistemi di deep learning facciano ormai parte della nostra quotidianità, ma l’apprendimento approfondito permette continui progressi nei campi più disparati, dalle neuroscienze all’informatica biomedica, passando per le auto a guida autonoma e la robotica industriale. Obiettivo di questo articolo è approfondire le tematiche relative a deep learning e intelligenza artificiale, due tecnologie che oggi sono fondamentali per migliorare le capacità dei sistemi informatici.

Che cos’è il deep learning

Per capire cos’è il deep learning, bisogna innanzitutto chiarire che si tratta di una branca specifica dell’intelligenza artificiale e non di un suo sinonimo, come alcuni erroneamente credono. Se infatti l’IA è un sistema in grado di simulare il funzionamento del cervello umano, prendendo decisioni sulla base dell’analisi dei dati elaborati, il deep learning è una strada per la sua attuazione.

Ciò premesso, il deep learning, espressione anglosassone che in italiano viene tradotta con “apprendimento profondo”, è una sottocategoria del machine learning che si basa sull’apprendimento di dati non forniti dall’essere umano ma acquisiti tramite algoritmi di calcolo statistici. Più precisamente, si tratta di quel particolare approccio all’apprendimento automatico che sfrutta un sistema complesso di reti neurali organizzate su livelli diversi per consentire alle macchine di apprendere in autonomia in modo più approfondito rispetto alle normali tecniche di machine learning.

Avrete quindi capito che, quando si entra nei campi di deep learning e intelligenza artificiale, ci si riferisce a modelli algoritmici di apprendimento ispirati alla struttura e al funzionamento del cervello umano, ma nel caso del deep learning il modello matematico da solo non basta. Infatti, l’elemento chiave degli algoritmi di deep learning è rappresentato dalle reti neurali, note anche come ANN (Artificial Neural Network), sistemi ispirati ad aggregati di neuroni interconnessi che riproducono alcune delle funzioni caratteristiche dell’intelligenza umana, tra cui il riconoscimento di forme.

Deep learning: come funziona

Il deep learning si serve di architetture complesse, formate da insiemi di livelli interconnessi fra di loro che, simulando l’organizzazione dei neuroni nel cervello umano, sono in grado di elaborare i dati tramite diverse fasi, da quelle primitive a quelle gradualmente sempre più complesse. Il termine “deep” fa riferimento all’individuazione di layer (livelli) sempre più profondi nelle rappresentazioni. Per questo motivo si parla anche di apprendimento gerarchico o a layer.

Le reti neurali utilizzate nei sistemi di apprendimento profondo sono strutturate attraverso livelli non lineari sovrapposti l’uno all’altro, come strati. Possiamo pensare al deep learning come a un’operazione di derivazione multi-fase delle informazioni in cui i livelli più profondi prendono in input le uscite dei livelli precedenti, trasformandole sempre di più fino a raggiungere la complessità richiesta dal progetto.

Il deep learning riesce a dare risultati sorprendenti nei problemi di categorizzazione degli oggetti, per questo motivo ha trovato grande applicazione nel riconoscimento automatico del discorso e delle immagini, nonché nell’elaborazione del linguaggio naturale. Essendo una tecnica di apprendimento automatico che non si aggiorna solo nella fase di addestramento, ma continua a imparare dall’esperienza, permette continui progressi nei sistemi di intelligenza artificiale basati su dati che cambiano di continuo nel tempo, come la guida autonoma e le diagnosi mediche.

Conclusioni

Il deep learning è senza alcun dubbio il più importante sviluppo dell’intelligenza artificiale e apre scenari futuri molto interessanti. Questo perché, un po’ come l’intelligenza umana che, attraverso l’esperienza, immagazzina informazioni utili al prosieguo della vita, il deep learning analizza nuovi dati in base a quelli già appresi ed è quindi in grado di fare previsioni o trovare soluzioni ai problemi.