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In questo articolo esploreremo in dettaglio cos'è l'intelligenza artificiale, tracciando le sue origini storiche e analizzando i principali sviluppi che l'hanno portata a diventare una tecnologia fondamentale nel nostro quotidiano.
Cercheremo di comprendere come, grazie a sofisticati algoritmi e tecniche di apprendimento automatico, l'IA sia in grado di simulare e, in alcuni casi, emulare il ragionamento umano, affrontando compiti complessi in modo sempre più autonomo e preciso.
Cos'è l'Intelligenza Artificiale?
L'Intelligenza Artificiale (AI - Artificial Intelligence) è una tecnologia che permette ai computer di eseguire compiti che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come riconoscere immagini, comprendere il linguaggio naturale, prendere decisioni e risolvere problemi. In parole semplici, è un modo per insegnare ai computer a "pensare" e ad apprendere dai dati.
Da dove nasce l'AI?
L'idea dell'Intelligenza Artificiale ha radici nel passato, ma ha iniziato a svilupparsi concretamente negli anni '50 con i primi studi su algoritmi e reti neurali. Nel 1956, la conferenza di Dartmouth segnò l'inizio ufficiale del campo dell'AI. Negli anni '80 e '90, con il progresso dei computer e l'aumento della potenza di calcolo, si svilupparono i primi sistemi esperti e le reti neurali artificiali.
Negli anni 2000, grazie alla crescita esponenziale dei dati disponibili e alla potenza dei nuovi processori (soprattutto le GPU), l'AI ha fatto enormi progressi, portando alla nascita del deep learning, un metodo basato su reti neurali profonde. Questo ha reso possibile lo sviluppo di AI in grado di superare gli esseri umani in compiti specifici, come il riconoscimento delle immagini o la comprensione del linguaggio naturale.
Nel 2018, OpenAI ha iniziato a sviluppare modelli di linguaggio avanzati basati su reti neurali di grandi dimensioni. Tra questi, la famiglia di modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Il primo modello GPT fu seguito da versioni sempre più potenti: GPT-2 nel 2019, GPT-3 nel 2020 e infine ChatGPT, rilasciato nel 2022, che ha reso l'AI accessibile al grande pubblico grazie alla sua capacità di comprendere e generare testo in modo fluido e naturale.
Come funziona l'AI?
Il funzionamento dell'Intelligenza Artificiale si basa su algoritmi e modelli matematici che analizzano enormi quantità di dati per imparare a riconoscere schemi e fare previsioni. Il processo chiave è l'addestramento, che avviene in diverse fasi:
Raccolta dati: Il modello AI ha bisogno di molti dati per imparare. Per esempio, un sistema di riconoscimento facciale viene addestrato con milioni di immagini di volti.
Creazione di un modello: Il modello AI viene costruito usando algoritmi matematici, spesso basati su reti neurali artificiali, che imitano il funzionamento del cervello umano.
Addestramento del modello: Qui entra in gioco il concetto di pesi, bias e parametri:
I pesi sono valori numerici che determinano la forza della connessione tra i neuroni della rete neurale. Durante l'addestramento, vengono aggiornati per migliorare le previsioni del modello.
Esempio 1: Se un modello di AI per il riconoscimento di immagini impara a distinguere tra cani e gatti, i pesi di alcune connessioni neurali si rafforzeranno per riconoscere meglio le orecchie a punta dei gatti o il muso dei cani.
Esempio 2: In un modello di riconoscimento vocale, alcuni pesi si adatteranno per identificare meglio le vocali e le consonanti delle parole pronunciate.
Esempio 3: In un sistema di raccomandazione come Netflix, i pesi influenzano quanto un film venga suggerito a un utente in base alle sue preferenze precedenti.
I bias sono parametri aggiuntivi che aiutano il modello a fare previsioni più accurate introducendo una regolazione indipendente dai pesi.
Esempio: In un sistema di prestiti bancari basato su AI, un bias mal calibrato potrebbe portare il modello a favorire automaticamente clienti con determinate caratteristiche (ad esempio, un certo codice postale o una certa età), escludendo altri utenti ingiustamente. Per evitare questi problemi, il bias deve essere controllato e corretto.
I parametri comprendono sia i pesi che i bias e rappresentano tutto ciò che il modello apprende durante l'addestramento per ridurre gli errori e migliorare la sua performance.
Esempio: In un chatbot come ChatGPT, i parametri influenzano il modo in cui il modello genera risposte. Se il modello ha miliardi di parametri, significa che ha memorizzato tantissimi schemi linguistici per rispondere in modo coerente e fluido.
Bias e ottimizzazione: Il bias rappresenta anche una tendenza del modello a favorire certi risultati rispetto ad altri, a volte in modo involontario. Se i dati di addestramento non sono ben bilanciati, il modello potrebbe avere pregiudizi. Per evitarlo, si usano tecniche di ottimizzazione per migliorare le performance e garantire equità.
Test e miglioramento: Dopo l'addestramento, il modello viene testato su dati nuovi per verificare la sua accuratezza. Se necessario, viene ricalibrato e migliorato.
Questi sono tutti i concetti legati al mondo dell'AI ma se ti interessa approfondire, ti consiglio di continuare a leggere per capire meglio cosa sono le reti neurali e come effettivamente utilizzano pesi e bias.
Cos'è una rete neurale?
Una rete neurale è un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, progettato per riconoscere schemi e imparare dai dati. Si tratta di un tipo di intelligenza artificiale che tenta di emulare il modo in cui gli esseri umani acquisiscono conoscenza, prendono decisioni e risolvono problemi. Le reti neurali sono composte da nodi (chiamati neuroni artificiali) disposti in livelli: uno strato di ingresso, uno o più strati nascosti e uno strato di uscita.
Ecco come funziona a grandi linee:
- Strato di ingresso: I dati (ad esempio, un'immagine o un set di numeri) vengono introdotti nella rete attraverso il primo strato di neuroni.
- Strati nascosti: Gli strati intermedi elaborano i dati attraverso connessioni che imitano i neuroni nel cervello. Ogni neurone in uno strato nascosto è connesso a quelli dei livelli precedenti e successivi, e queste connessioni hanno dei pesi che determinano l'importanza di ciascun input.
- Strato di uscita: Dopo aver elaborato i dati, la rete fornisce una risposta, che può essere un'etichetta, una previsione o una classificazione.
Le rete neurale impara dai dati attraverso un processo chiamato addestramento, durante il quale i pesi delle connessioni vengono adattati per ridurre l'errore nella previsione. Questo processo è iterativo e avviene attraverso algoritmi di ottimizzazione, come l'algoritmo di retropropagazione (backpropagation).
Le reti neurali sono fondamentali in molte applicazioni moderne, come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, la visione artificiale, e molte altre aree dell'intelligenza artificiale.
Vediamo meglio come funzionano i pesi e perchè sono importanti
Tecnicamente, un peso in una rete neurale è un valore numerico che rappresenta l'importanza di una connessione tra due neuroni. Ogni connessione tra i neuroni ha un peso che determina quanto il segnale in ingresso influenzerà l'uscita del neurone successivo.
Matematicamente, un peso è un coefficiente moltiplicativo in un'equazione lineare. Quando un neurone riceve un input, questo input viene moltiplicato per il peso della connessione prima di essere sommato ad altri input e poi passato attraverso una funzione di attivazione.
🔹 Esempio matematico semplificato:
Se un neurone riceve un input di 2 e il peso associato alla connessione è 0.5, il valore trasmesso sarà:
Se invece il peso fosse 1.5, il valore trasmesso diventerebbe:
Modificando i pesi durante l'addestramento, la rete neurale impara a riconoscere meglio i pattern nei dati.
Tutto chiaro? Non proprio 😎
1️⃣ Raccolta dei dati
Immaginiamo di voler addestrare un'AI a riconoscere le cifre scritte a mano (0-9). Per farlo, raccogliamo un dataset con migliaia di immagini di numeri scritti da persone diverse.
2️⃣ Creazione della rete neurale
Costruiamo una rete neurale con tre livelli:
- Strato di input (prende i pixel dell'immagine come input).
- Strato nascosto (dove avviene l'elaborazione).
- Strato di output (che genera la previsione: quale numero è scritto nell'immagine).
3️⃣ Inizializzazione dei pesi e bias
All'inizio, i pesi delle connessioni tra i neuroni sono assegnati con valori casuali e i bias sono piccoli numeri che aiutano l'AI a correggere le sue previsioni.
4️⃣ Addestramento del modello
Mostriamo alla rete un'immagine di un numero (ad esempio, il 5). I pixel dell'immagine vengono trasformati in numeri e inviati attraverso la rete neurale, dove vengono moltiplicati per i pesi e sommati ai bias.
🔹 Caso iniziale (con pesi casuali):
La rete neurale potrebbe dire: "Questo è un 3" ❌ (errore!).
🔹 Correzione dei pesi con backpropagation:
Il modello confronta la previsione con la risposta corretta (5) e calcola l'errore. Poi aggiorna i pesi con la discesa del gradiente per fare in modo che la prossima volta la previsione sia più accurata.
5️⃣ Ripetizione del processo
Questo ciclo viene ripetuto su migliaia di immagini. Ogni volta, i pesi vengono regolati per ridurre l'errore. Dopo molte iterazioni, la rete diventa sempre più precisa.
6️⃣ Test del modello
Ora testiamo la rete con immagini mai viste prima. Se tutto ha funzionato, la rete sarà in grado di riconoscere i numeri con alta precisione.
Facciamo un paragone
🔹 I pesi indicano quanto sia "facile" o "difficile" seguire un determinato percorso. Se un peso è alto, quel percorso avrà più influenza nella decisione finale; se è basso, il percorso sarà meno rilevante. Durante l'addestramento, il sistema modifica i pesi per capire quali strade portano più spesso alla risposta corretta.
🔹 I bias invece, sono come cartelli stradali che possono deviare leggermente il percorso. Se un bias è troppo forte, potrebbe far prendere al sistema una scorciatoia sbagliata o preferire una strada rispetto a un'altra, anche quando non dovrebbe.
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