Alla scoperta delle reti neurali
All’inizio del 2023, la rete neurale è diventata, all’improvviso, un argomento di diplomazia per uno stato da cui, probabilmente, non ce lo saremmo mai aspettato. Papa Francesco, in Vaticano, ha affrontato l’argomento legato all’intelligenza artificiale e allo sviluppo delle reti neurali insieme ai rappresentanti delle religioni ebraica e islamica già nel 2024: il concetto è stato ribadito anche in occasione del Giubileo della comunicazione all’inizio del 2025. La questione, ovviamente, è di carattere etico: ebrei e musulmani, infatti, cercano di allontanare sempre di più l’utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale dai loro fedeli. Ma il dialogo sulle reti neurali e le religioni, in realtà, è aperto da molto prima che l’AI di ChatGPT diventasse mainstream. Sul ruolo delle reti neurali e sulle loro applicazioni si discute, comunque, sin dal 2017 in Vaticano. Segnale inequivocabile di una questione che apre le porte a dilemmi di natura etica. Tuttavia, è opportuno approfondire il concetto di base di rete neurale per poter comprendere gli elementi del dialogo attuale.
Le reti neurali stanno rivoluzionando il modo in cui i programmatori e gli appassionati di informatica affrontano i problemi legati all’apprendimento automatico e al riconoscimento di pattern. In questo articolo, esploreremo cos’è una rete neurale, come funziona, e perché i dati utilizzati come reference sono fondamentali per il suo apprendimento.
Cos’è una rete neurale?
Una rete neurale è un modello di calcolo ispirato al funzionamento del cervello umano. La sua struttura stratificata è composta da neuroni artificiali, che lavorano insieme per riconoscere pattern, effettuare classificazioni e formulare previsioni. Una rete neurale è formata da diversi strati di neuroni interconnessi. Ogni neurone riceve input, elabora le informazioni e invia l’output ai neuroni successivi. L’elaborazione avviene attraverso l’assegnazione di pesi e bias ai segnali di input e l’applicazione di una funzione di attivazione. Il processo di apprendimento consiste nell’aggiustamento dei pesi e dei bias per minimizzare l’errore tra l’output previsto e quello effettivo.
Le reti neurali offrono diversi vantaggi rispetto ad altri algoritmi di apprendimento automatico, tra cui:
- Riconoscimento di pattern complessi e non lineari.
- Adattabilità e tolleranza ai cambiamenti nei dati di input.
- Apprendimento di relazioni tra variabili senza conoscere a priori la loro natura.
- Capacità di gestire grandi volumi di dati e alte dimensioni.
Quali sono i dati utilizzati come reference in una rete neurale?
I dati utilizzati come reference, noti anche come dati di addestramento, sono fondamentali per il funzionamento di una rete neurale. Essi includono esempi di input e output corrispondenti, che permettono alla rete di apprendere la relazione tra le variabili in gioco. I dati di addestramento devono essere accurati, vari e rappresentativi del problema da risolvere.
Una rete neurale apprende da un modello attraverso un processo iterativo di aggiustamento dei pesi e dei bias. Durante l’addestramento, la rete elabora i dati di input, confronta i risultati ottenuti con i valori attesi e aggiorna i pesi e i bias per ridurre l’errore. Questo processo viene ripetuto fino a raggiungere un livello di errore accettabile o un numero massimo di iterazioni. I principali utilizzi della rete neurale possono, dunque, essere riassunti in: riconoscimento vocale e del testo, elaborazione delle immagini e riconoscimento facciale, diagnostica medica e analisi delle immagini biomediche, sistemi di raccomandazione e personalizzazione, robotica e controllo automatico, analisi del sentiment e delle emozioni, previsione del mercato finanziario, traduzione automatica.
Quali sono i principali utilizzi delle reti neurali?
Uno degli atenei italiani che presenta un grande stato di avanzamento, negli ultimi anni, a livello di reti neurali è quello di Cagliari. Il lavoro di Giuliano Armano, docente del Dipartimento di Matematica e Informatica, è stato fondamentale – ad esempio – per l’applicazione delle reti neurali artificiali al campo biometrico, ad esempio per la ricerca contro i tumori. In particolare, le ricerche in questo campo hanno indagato sul “bivio” che l’analisi di un modello di rete neurale porta con sé: il successo e l’insuccesso, con comportamenti diametralmente opposti della generalizzazione degli schemi.
Le reti neurali, dunque, rappresentano una tecnologia rivoluzionaria nel campo dell’apprendimento automatico e del riconoscimento di pattern. Grazie alla loro struttura stratificata e alla capacità di apprendere dai dati di reference, le reti neurali offrono soluzioni efficaci ed efficienti per una vasta gamma di problemi e applicazioni. Ricordiamo che la qualità dei dati di reference è fondamentale per il successo di una rete neurale, poiché influisce direttamente sull’accuratezza e sull’efficacia del modello. Pertanto, è importante selezionare e utilizzare dati di alta qualità durante le fasi di addestramento, convalida e test.
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