Le deep neural network, o reti neurali profonde, sono il cuore dell’intelligenza artificiale (IA) odierna. Ispirate alla struttura del cervello umano, sono diventate sinonimo di progresso tecnologico e innovazione.
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Indice dei contenuti
Cosa sono le deep neural network?
Le deep neural network sono architetture computazionali avanzate che imitano il funzionamento del cervello umano. Una deep neural network utilizza un elevato numero di strati di elaborazione, detti “livelli (layer) nascosti”, per apprendere automaticamente (machine learning) pattern e rappresentazioni astratte dai dati grezzi, senza bisogno di progettare manualmente le feature.
Ogni strato è “profondo” (deep) proprio perché lavora in sinergia con gli altri per identificare e interpretare pattern complessi di dati. Più strati ha la rete, più è intelligente. Tra uno strato e l’altro numerosi neuroni artificiali tra loro interconnessi, grazie agli algoritmi di deep learning (come il backpropagation), elaborano i dati e aggiustano progressivamente il peso di ogni connessione per minimizzare gli errori.
Tipologie di deep neural network
Esistono diverse architetture di reti neurali profonde:
1. Reti neurali convoluzionali
Le reti neurali convoluzionali eccellono nell’elaborazione di immagini e video e vengono così chiamate poiché utilizzano strati convoluzionali per estrarre caratteristiche locali.
Nello specifico, sono progettate per elaborare dati con una struttura a griglia, come appunto le immagini. Prendono il nome dall’operazione matematica di convoluzione, che viene utilizzata per filtrare e trasformare i dati in ingresso.
Utilizzano strati convoluzionali per estrarre automaticamente caratteristiche e gerarchiche dalle immagini; il che le rende particolarmente efficaci per compiti di visione artificiale come la classificazione, il rilevamento di oggetti e la segmentazione.
2. Reti neurali ricorrenti
Le reti neurali ricorrenti sono ideali per elaborare dati sequenziali come testo e audio, grazie alla loro capacità di memorizzare informazioni nel tempo.
Le reti neurali ricorrenti hanno “connessioni di feedback” che consentono loro di mantenere una memoria interna degli input passati e, quindi, di catturare dati contestuali a lungo termine; ciò le rende adatte a compiti come la traduzione automatica, il riconoscimento vocale e la generazione di testo.
3. Reti neurali graf
Le reti neurali graf apprendono rappresentazioni vettoriali dei nodi (le entità o gli oggetti nel contesto dell’interrogazione), incorporando informazioni sulla struttura del grafo e sugli attributi dei nodi stessi; ciò le rende applicabili a una vasta gamma di domini, come l’analisi delle reti sociali, la chimica computazionale, la bioinformatica e i sistemi di raccomandazione.
4. Reti neurali autoencoder
Gli autoencoder sono un tipo di rete neurale non supervisionata utilizzata per l’apprendimento di rappresentazioni compresse dei dati di input. Consistono in una codifica (encoder), che mappa i dati di input in una rappresentazione latente di dimensioni inferiori, e in una decodifica (decoder), che ricostruisce i dati originali dalla rappresentazione latente.
Addestrando l’autoencoder a minimizzare l’errore di ricostruzione, saranno in grado d’imparare a catturare le caratteristiche salienti e le strutture sottostanti dei dati. Gli autoencoder trovano applicazione nella riduzione della dimensionalità, nel denoising, nell’apprendimento di feature e nella generazione di nuovi dati.
Ciascuna delle architetture qui descritte può essere combinata con le altre in vari modi per creare reti neurali specializzate.
Applicazioni delle deep neural network
Le deep neural network, come è evidente, vengono impiegate in una vasta gamma di applicazioni IA, tra cui:
- riconoscimento di immagini e video;
- elaborazione del linguaggio naturale;
- sintesi e riconoscimento vocale;
- guida autonoma;
- diagnosi mediche;
- scoperta di farmaci;
- traduzione automatica;
- giochi complessi.
In ognuno dei campi summenzionati, le reti neurali profonde hanno raggiunto e superato le performance umane, aprendo la strada a nuove possibilità.
Sfide e opportunità future
Nonostante l’invenzione di CPU e GPU neuromorfe, che accelerano il machine learning, decretando di fatto una svolta epocale nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, la difficoltà più grande risiede nell’interpretare appieno il loro processo decisionale.
I ricercatori di tutto il mondo stanno lavorando fianco a fianco, ogni giorno, per risolvere il rompicapo e sviluppare reti più sicure, prima che più potenti. Un’eventuale deriva e perdita di controllo dell’IA potrebbe avere conseguenze catastrofiche.
Le sfide più significative riguardano senza dubbio:
L’impenetrabilità
Come accennato sopra, le reti neurali profonde vengono spesso definite “scatole nere”, poiché risultano “impenetrabili”, nel senso che non è chiaro il modo in cui prendono le decisioni.
La robustezza
In rete troviamo migliaia di esempi, appositamente congeniati per ingannare le reti; alcuni dei quali sollevano forti preoccupazioni sulla loro “robustezza”.
L’hardware
Addestrare grandi quantità di dati richiede hardware potenti che, spesso, non è facile reperire.
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