Pubblicato: 27 Settembre 2021  -  Ultimo aggiornamento: 4 Ottobre 2021

Deep Learning: la parte più profonda dell’Intelligenza Artificiale

Deep Learning: la parte più profonda dell’Intelligenza Artificiale

Il Deep Learning è una delle tecniche più avanzate di Intelligenza Artificiale, capace di compiere azioni che prima apparivano impensabili o appartenenti solo ai racconti di fantascienza.

Di cosa si tratta? Come può essere utilizzata dalle aziende per ottenere dei vantaggi?

Vediamo tutti i dettagli in questo articolo!

Cos’è il Deep Learning?

Il Deep Learning, che letteralmente significa apprendimento profondo, è un ambito dell’Intelligenza Artificiale basato su una rete di neuroni artificiali che consente di svolgere delle azioni replicando l’attività del cervello umano.

È una tecnica più avanzata di Machine Learning e crea dei modelli di apprendimento organizzati su più livelli con cui analizzare i dati.
Grazie all’architettura a strati l’elaborazione è sempre più completa ed efficace, perché man mano che si procede con i livelli, il Deep Learning tiene conto delle nozioni acquisite dallo strato precedente.
Per questo viene anche definito apprendimento gerarchico, dato che i concetti più complessi sono assimilabili solo partendo dai livelli più bassi di apprendimento.

I dati che vengono esaminati non sono dati forniti dall’uomo, ma vengono estrapolati grazie ad algoritmi e specifici calcoli statistici.
Attraverso questa tecnica i dati vengono processati in maniera automatica, riuscendo a trovare delle soluzioni ai problemi e a svolgere determinate azioni.

Il Deep Learning ha oggi un incredibile successo in moltissimi campi e grazie all’innovazione tecnologica è perfino in grado di superare le capacità umane.

Come funziona il Deep Learning

Il concetto alla base del Deep Learning è il tentativo di simulare i processi di apprendimento del cervello umano attraverso sistemi artificiali e automatici.

Per farlo si crea una struttura composta da livelli di astrazione sempre più complessi che permette il riconoscimento di schemi e pattern.
Questa struttura si chiama rete neurale e serve per fornire degli output utili dopo aver analizzato dati e informazioni.

Più la rete è estesa, comprendente quindi numerosi livelli, e più questa è efficace e affidabile, perché i risultati saranno più dettagliati e frutto di informazioni sempre più ricche.
Ne consegue che le prestazioni dell’approfondimento profondo sono maggiori man mano che aumentano i dati, perché consentono alla rete di imparare di più e di aggiungere nuovi tasselli alle proprie conoscenze.

Nell’analizzare i dati il processo di apprendimento delle reti neurali è totalmente automatico e non necessità l’intervento umano.

Perché etichettare i dati

In un sistema di Deep Learning le reti neurali riescono a identificare e analizzare enormi quantità di dati in poco tempo, acquisendo informazioni su di essi proprio come fa un essere umano.

Una volta impostati gli algoritmi, non c’è bisogno di altri input esterni e non c’è nulla che indichi al processo di apprendimento se si sta comportando nella maniera corretta: tutto è basato sulla capacità intuitiva e logico-deduttiva sviluppate dal sistema stesso, che da solo impara a riconoscere dati, immagini e altre informazioni.

Una tecnica che però può essere utile al Deep Learning è quella di etichettare i dati, in modo da facilitarne l’identificazione.
Si può, per esempio, inserire il meta tag casa, raggruppando sotto il tag tutti i dati che rispondono a questo concetto.
Il tag semplificherà il lavoro del Deep Learning ma non darà informazioni aggiuntive su come riconoscere il concetto di casa, lasciando al sistema il compito di farlo da solo.

Il Deep Learning si basa su reti neurali artificiali che cercano di simulare l’attività del cervello umano interconnettnedo tra loro le informazioni e apprendendo da esse.

Deep Learning e reti neurali

Ciò che ha permesso lo sviluppo del Deep Learning sono le reti neurali artificiali, una tecnologia nata già negli anni ‘80 e che ha raggiunto il massimo sviluppo negli ultimi anni.

Oggi le reti neurali riescono a funzionare in maniera così efficace perché la quantità di dati a disposizione è pressoché illimitata – basti pensare all’importanza dei Big Data – e perché i sistemi di calcolo hanno raggiunto livelli di sviluppo notevoli.
Il settore è oggi in continuo miglioramento e sono molti i casi in cui l’Intelligenza Artificiale riesce a ottenere risultati impensabili per l’essere umano.

Il merito è dei neuroni artificiali, che replicano quelli naturali del nostro cervello interconnettendo tra loro informazioni grazie a specifici modelli di calcolo.
Le reti neurali possono inoltre modificare la propria struttura e adattarsi in base alle informazioni ricevute.

Le reti neurali sono il nucleo del Deep Learning e rappresentano ciò che effettivamente consente alle macchine di pensare e di sviluppare delle capacità di ragionamento che vadano oltre i semplici input inseriti manualmente.

Le macchine in questo modo non sono più programmate, bensì addestrate.

Tutti i campi di applicazione

I settori e gli scopi per cui è possibile utilizzare il Deep Learning sono numerosissimi e in forte aumento.

Il primo ambito che viene in mente pensando all’Intelligenza Artificiale è sicuramente la robotica – ne sono un esempio i droni che ci consegnano i pacchi – ma sono tanti i campi di applicazione dell’apprendimento profondo.

Ecco quali sono i principali:

  • Industria automobilistica: sviluppo di veicoli con guida autonoma grazie anche alla computer vision.
  • Sicurezza: strumenti di sorveglianza come riconoscimento facciale o vocale.
  • Sanità: migliore diagnostica medica.
  • Assistenza: sviluppo di chatbot e assistenti virtuali.
  • Media: aggiunta di file audio e suoni ai filmati in maniera automatica, colorazione ragionata di immagini e classificazione degli elementi presenti in una fotografia.
  • Linguistica: possibilità di eseguire traduzioni simultanee.
  • Scrittura: generazione di testo e didascalie e generazione automatica della grafia basandosi sull’imitazione di quella umana.
  • Industria: migliore controllo della qualità e sviluppo di una manutenzione predittiva di infrastrutture, impianti e macchinari.

Deep Learning: le prospettive per il futuro

È difficile prevedere quali risultati si potranno ottenere in futuro dal Deep Learning: le potenzialità sono talmente incredibili che si possono davvero immaginare risvolti rivoluzionari.

Con l’apprendimento profondo e l’Intelligenza Artificiale, infatti, le macchine imparano a tutti gli effetti a comportarsi come gli essere umani e a comunicare con loro, dando vita un dialogo prima inedito e che può portare grossi vantaggi.
Interagire con le macchine e farsi capire con semplici gesti e parole, può per esempio semplificarci enormemente la vita riducendo le incombenze che affrontiamo nella routine quotidiana e non solo.

Basti pensare alla comodità degli assistenti vocali domestici di cui ormai non possiamo più fare a meno.

In futuro queste tecnologie si svilupperanno e perfezioneranno sempre di più, arrivando perfino a comprendere e replicare emozioni e stati d’animo.
Una risorsa che cambierà per sempre il modo di vivere nostro e della società nel suo insieme.