Il Deep Learning, ramo del Machine Learning, ha rivoluzionato il mondo dell’Intelligenza Artificiale, diventando il motore invisibile dietro tecnologie che usiamo ogni giorno: dal riconoscimento vocale alla generazione di immagini, dai sistemi di traduzione automatica ai chatbot conversazionali.
Ma cosa rende questa branca del Machine Learning così potente? Scopriamolo in questo articolo, realizzato dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano.
Il Deep Learning, in italiano apprendimento profondo, è il ramo più avanzato del Machine Learning. Si tratta di un insieme di tecniche basate su reti neurali artificiali multilivello, cioè organizzate in diversi strati: ogni strato calcola i valori per quello successivo, in modo da elaborare l’informazione in maniera sempre più completa.
Con una quantità sufficiente di dati, il sistema è in grado di risolvere problemi di apprendimento automatico senza la necessità di un pre-processamento dei dati, come invece avviene per le tecniche tradizionali di Machine Learning. In altre parole, il Deep Learning è una tecnica di apprendimento in cui si espongono reti neurali artificiali a vaste quantità di dati, in modo che possano imparare a svolgere compiti.
Le tecniche di Deep Learning, oggi considerate all’avanguardia, hanno in realtà origini storiche nelle reti neurali artificiali studiate fin dagli anni ’80. Solo negli ultimi dieci anni, però, sono diventate realmente efficaci, grazie a tre fattori chiave: l’aumento massiccio dei dati disponibili, lo sviluppo di hardware più potente (come le GPU) e il miglioramento degli algoritmi di addestramento. Questi progressi hanno permesso di superare i limiti del passato, rendendo il Deep Learning applicabile con successo in numerosi contesti.
Come già accennato, l’apprendimento profondo fa parte della più ampia famiglia delle metodologie di apprendimento automatico (Machine Learning), condividendone le basi ma distinguendosi per l’approccio e la complessità dei modelli utilizzati.
Il Machine Learning si basa sull’idea che i sistemi possano apprendere dai dati per migliorare progressivamente le proprie prestazioni, senza essere programmati esplicitamente per ogni attività. I suoi algoritmi sono alla base di molte tecnologie che utilizziamo ogni giorno: dai motori di ricerca, al filtraggio dei contenuti sui social, fino ai sistemi di raccomandazione dei siti di e-commerce.
Il Deep Learning rappresenta la sua frontiera più evoluta. I suoi sistemi sono in grado di affrontare compiti complessi con un alto grado di autonomia e precisione, soprattutto quando si dispone di grandi quantità di dati e potenza di calcolo. Oggi l’apprendimento profondo è alla base di applicazioni particolarmente avanzate, come il riconoscimento facciale, la comprensione del linguaggio naturale, la guida autonoma o la generazione di contenuti multimediali.
Alla base del Deep Learning ci sono le reti neurali artificiali profonde (o deep neural networks), così chiamate perché composte da molti strati (layers) di neuroni artificiali, strutture matematiche ispirate al funzionamento delle cellule nervose del cervello umano. Ogni neurone riceve dei valori in ingresso, li elabora attraverso funzioni matematiche non lineari e trasmette informazioni ai neuroni dello strato successivo.
Ogni strato della rete ha un ruolo specifico: i primi livelli si occupano di riconoscere caratteristiche semplici (come linee, forme o suoni elementari), mentre gli strati successivi combinano queste informazioni per individuare pattern più complessi, fino ad arrivare a una decisione finale (ad esempio, la classificazione di un’immagine o la previsione di un risultato).
Durante l’addestramento, il modello riceve tanti esempi con la risposta giusta già indicata. Confronta la risposta che produce con quella corretta e, se sbaglia, calcola di quanto ha sbagliato. A quel punto, corregge gradualmente i propri calcoli attraverso un metodo chiamato backpropagation, che serve ad aggiornare le connessioni tra i neuroni. Questo processo di correzione continua si chiama “ottimizzazione” e consente al modello di imparare e diventare sempre più preciso nel tempo.
Le tecniche di Deep Learning trovano oggi applicazione in numerosi settori, grazie alla loro capacità di elaborare grandi quantità di dati, come immagini, audio o testi. Tra gli ambiti principali in cui il Deep Learning ha avuto un impatto significativo, possiamo citare:
Queste soluzioni non solo hanno contribuito alla crescita dell’Intelligenza Artificiale in generale, ma anche allo sviluppo di diverse soluzioni commerciali di successo.
Gli algoritmi di Deep Learning trovano applicazione anche nell’ambito dei problemi decisionali sequenziali, ossia in situazioni in cui un sistema deve compiere una serie di azioni in modo autonomo, scegliendo di volta in volta in base ai risultati ottenuti in precedenza. Questo tipo di apprendimento è tipico del Reinforcement Learning (apprendimento per rinforzo), un paradigma in cui un agente interagisce con un ambiente, compie delle azioni e riceve un feedback sotto forma di ricompensa o penalità.
Il termine “rinforzo” si riferisce proprio alla valutazione delle prestazioni del sistema, che avviene sulla base delle conseguenze delle azioni svolte: azioni corrette vengono premiate (rinforzate), mentre quelle sbagliate vengono penalizzate. L’obiettivo è far sì che l’agente impari nel tempo a massimizzare la ricompensa totale, ottimizzando così il proprio comportamento.
Quando l’ambiente è complesso e i dati abbondano, si utilizza il Deep Reinforcement Learning, che sfrutta reti neurali profonde per valutare le azioni possibili e guidare l’agente verso decisioni sempre più efficaci, rendendo possibile l’applicazione di questo approccio in contesti reali come la robotica, i videogiochi, la finanza e i veicoli autonomi. Tra i risultati di maggiore successo possiamo citare lo sviluppo da parte di Google Deepmind di AlphaGo, un software che nel 2016 è stato in grado di battere il campione mondiale di Go, con diversi anni di anticipo rispetto alle previsioni degli esperti. Il più recente sistema multiagente DeepNash, invece, ha imparato a giocare a “Stratego”, un gioco ancora più complesso di AlphaGo.
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