Alla base dell’Intelligenza Artificiale: le reti neurali.

Aggiornamento: 4 apr



Come funziona l’intelligenza Artificiale?


I meccanismi di apprendimento delle macchine chiamati genericamente “Machine Learning” si appoggiano sulle reti neurali artificiali.

Si tratta di strutture nelle quali neuroni artificiali sono collegati tra loro riproducendo il funzionamento del cervello umano. Il cervello umano è un calcolatore complesso, non lineare e parallelo. Pur essendo costituito da elementi di elaborazione molto semplici (i neuroni), è in grado di eseguire computazioni complesse, come il riconoscimento, la percezione e il controllo del movimento.



Le reti neurali artificiali

Le reti neurali permettono a un processore di svolgere prestazioni cognitive di alto livello rese possibili dalla loro particolare comprensione e rielaborazione di informazioni e processi.

Ogni nodo, o “neurone artificiale”, corrisponde a un’unità computazionale elementare con precise capacità di elaborazione. Le reti neurali sono le fondamenta su cui si muove l’apprendimento automatico dell’Intelligenza Artificiale, detto anche Machine Learning, che si realizza grazie ad algoritmi matematici i quali permettono l’elaborazione dei dati.

Questi algoritmi si servono dei processi delle reti neurali la cui struttura organizzata su strati permette un’analisi sempre più complessa e approfondita dell’informazione. I dati in entrata di ciascuno strato sono il risultato dello strato precedente e allo stesso tempo la base per lo strato successivo, in un ciclo continuo di raccolta-elaborazione-restituzione di informazioni sempre meglio elaborate.


Per comprendere meglio: la forma base delle reti neurali prevede almeno tre stati, uno di ingresso dei dati, uno di elaborazione e uno strato di uscita. Il primo strato (Input) raccoglie i dati in ingresso e li organizza, il secondo (Hidden) li elabora e il terzo strato (Output) li restituisce in forma nuova pronti per essere adattati al successivo livello della rete. Ogni strato può coinvolgere migliaia di neuroni e connessioni per l’elaborazione di grandi quantità di dati estremamente complessi.

Le macchine dotate di Intelligenza Artificiale sono in grado di prendere decisioni autonome sulla base di modelli identificati grazie al Machine Learning che utilizza le reti neurali come struttura per apprendere.



L'apprendimento del Machine Learning


Il Machine Learning, in italiano traducibile con “apprendimento automatico”, può essere addestrato secondo diversi modelli, selezionati in base agli obiettivi per i quali dovrà essere utilizzata l’Intelligenza Artificiale.


Le più diffuse categorie di algoritmi di Machine Learning utilizzate per l’addestramento sono quattro: modello supervisionato, modello non supervisionato, per rinforzo e semi-supervisionato. I modelli si differenziano per tipologia di dati che vengono inseriti, per output richiesti e per scopo.

Il modello di apprendimento supervisionato prevede che alla rete neurale venga fornito un set di dati di addestramento comprensivo di input e output ad essi correlati. La rete impara a riconoscere il collegamento logico tra input e output e diventa in grado di replicarlo e applicarlo ai nuovi dati che vengono forniti come input.


Per sfruttare la capacità delle macchine di individuare i pattern nascosti nei set di dati forniti si utilizza l’apprendimento non supervisionato. Il training set è composto in questo caso solo da input e mancano le indicazioni sul risultato atteso così che sia la macchina stessa a individuare la struttura logica che collega i dati in ingresso.


Il modello di apprendimento semi-supervisionato è una sintesi dei due precedenti: alla macchina vengono forniti sia alcuni dati input associati ai propri output con il nesso in evidenza, sia alcuni input sprovvisti del proprio output.


L’apprendimento per rinforzo, infine, avviene con la fornitura del risultato atteso, l’eliminazione di tutte le azioni che si allontanano da questo risultato e la conferma di quelle che vi si avvicinano.



Perché applicare l’Intelligenza Artificiale ai processi delle aziende?


in azienda per orientare le decisioni strategiche.

L’Intelligenza Artificiale permette di fare previsioni molto accurate. Grazie all’Intelligenza Artificiale, infatti, è possibile analizzare in modo completo e approfondito i Big Data prodotti da un’azienda individuandone i pattern nascosti e giungendo ad analisi predittive.


I settori e le modalità con cui le aziende possono servirsi di analisi predittive sono innumerevoli: dal retail alle compagnie di assicurazione, dai servizi finanziari alle forniture di energia elettrica, tutti i settori possono mettere a frutto i dati che raccolgono per realizzare analisi predittive e orientare le proprie decisioni in modo consapevole.

Per fare qualche esempio più specifico di applicazione:

  • Settore delle Assicurazioni: le analisi predittive realizzate con l’Intelligenza Artificiale hanno permesso di studiare in modo più accurato le potenziali perdite e hanno dato alle compagnie di assicurazioni gli strumenti per valutare il rischio dei propri servizi;

  • Settore Retail: in particolare negli acquisti online si è diffusa l’abitudine vincente di suggerire ai clienti i prodotti che meglio si adattano al loro profilo sulla base dei precedenti acquisti effettuati da loro stessi e/o da clienti con un profilo simile;

  • Fornitura di energia: come in quasi ogni impianto, l’Intelligenza Artificiale permette di prevedere i guasti riducendo così i costi di manutenzione e anticipando le interruzioni di approvvigionamento.



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