Reti neurali profonde: il cervello nascosto che alimenta l'intelligenza artificiale

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  Preveggenza quantistica
• 6 aprile 2023

Algoritmi e big data sono diventati le parole d'ordine nello spazio dell'intelligenza artificiale (AI), ma le reti neurali artificiali (ANN) sono ciò che consente loro di diventare strumenti potenti. Queste ANN vengono utilizzate per riconoscere modelli, classificare i dati e prendere decisioni in base ai dati di input. 

Contesto delle reti neurali profonde

Le reti neurali artificiali tentano di imitare la complessità dell'intelligenza umana costruendo una rete di software, codici e algoritmi per elaborare l'input (dati/schemi) e abbinarli all'output più praticabile (effetto/risultati). L'ANN è lo strato nascosto che elabora e collega le relazioni tra i dati e il processo decisionale. Più ANN viene costruita tra input e output, più la macchina apprende a causa della disponibilità di dati più complessi. I livelli ANN multipli sono noti come reti neurali profonde perché possono scavare in volumi elevati di dati di addestramento e sviluppare la soluzione o i modelli migliori. 

Una macchina viene "istruita" ulteriormente attraverso la retropropagazione, il processo di regolazione dei parametri esistenti per addestrare gli algoritmi a ottenere il miglior risultato/analisi. Le reti neurali artificiali possono essere addestrate per eseguire varie attività, come il riconoscimento di immagini e parole, la traduzione linguistica e persino i giochi. Lo fanno regolando i punti di forza delle connessioni tra i neuroni, noti come pesi, in base ai dati di input che ricevono durante il processo di addestramento. Questo metodo consente alla rete di apprendere e adattarsi nel tempo, migliorando le sue prestazioni sul compito. Esistono molti tipi di ANN, comprese le reti feedforward, le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN). Ogni tipo è progettato per essere particolarmente adatto a un'attività specifica oa una classe di dati.

Impatto dirompente

Non c'è quasi nessun settore oggi che non utilizzi reti neurali profonde e intelligenza artificiale per automatizzare i processi aziendali e raccogliere informazioni di mercato. Forse il caso d'uso più ovvio delle reti neurali profonde è il settore del marketing, in cui l'intelligenza artificiale elabora milioni di informazioni sui clienti per identificare con precisione gruppi particolari che hanno maggiori probabilità di acquistare un prodotto o servizio. A causa della sempre maggiore accuratezza di queste analisi dei dati, le campagne di marketing hanno avuto molto più successo attraverso l'hypertargeting (identificazione di specifici sottoinsiemi di clienti e invio di messaggi estremamente personalizzati). 

Un altro caso d'uso emergente è il software di riconoscimento facciale, un'area di dibattito relativa alla sicurezza informatica e alla privacy dei dati. Il riconoscimento facciale è attualmente utilizzato dall'autenticazione delle app alle forze dell'ordine ed è abilitato da reti neurali profonde che elaborano i registri della polizia e i selfie inviati dagli utenti. I servizi finanziari sono un altro settore che trae grande vantaggio dalle reti neurali profonde, utilizzando l'intelligenza artificiale per prevedere i movimenti del mercato, analizzare le richieste di prestito e identificare potenziali frodi.

Le reti neurali profonde possono anche analizzare le immagini mediche, come i raggi X e la risonanza magnetica (MRI), per aiutare a diagnosticare le malattie e prevedere gli esiti dei pazienti. Possono anche essere utilizzati per analizzare le cartelle cliniche elettroniche per identificare tendenze e fattori di rischio per determinate condizioni. Le reti neurali hanno anche il potenziale per essere utilizzate nella scoperta di farmaci, nella medicina personalizzata e nella gestione della salute della popolazione. Tuttavia, è importante notare che le ANN dovrebbero aiutare nel processo decisionale medico piuttosto che sostituire l'esperienza e il giudizio di professionisti medici qualificati.

Applicazioni delle reti neurali profonde

Le applicazioni più ampie delle reti neurali profonde possono includere:

• Algoritmi che diventano sempre più sofisticati grazie a set di dati più complessi e tecnologie migliori, che si traducono in attività di alto livello come la fornitura di servizi di consulenza e consigli sugli investimenti. Nel 2022, potenti algoritmi di facile utilizzo, come ChatGPT di Open AI, hanno dimostrato la potenza, la versatilità e l'applicabilità di un sistema di intelligenza artificiale addestrato su set di dati sufficientemente grandi. (I colletti bianchi di tutto il mondo hanno sperimentato un brivido collettivo.)
• L'intelligenza artificiale viene sempre più utilizzata in campo militare per fornire informazioni e intelligence in tempo reale a supporto delle strategie di guerra.
• Reti neurali profonde che consentono al Metaverso di creare un ecosistema digitale complesso composto da informazioni in tempo reale come dati demografici, comportamenti dei clienti e previsioni economiche.
• ANN addestrate a riconoscere modelli nei dati che sono indicativi di attività fraudolente e utilizzate per segnalare transazioni sospette in campi come la finanza e l'e-commerce.
• Reti neurali profonde utilizzate per riconoscere oggetti, persone e scene in immagini e video. Questo metodo viene utilizzato in applicazioni come auto a guida autonoma, sistemi di sicurezza e tagging dei social media.

Domande da considerare

• In quale altro modo pensi che le reti neurali profonde cambieranno la società nei prossimi tre anni?
• Quali potrebbero essere le potenziali sfide e i rischi?