Le Reti Neurali Artificiali sono un sottoinsieme del Machine Learning e sono costituite da modelli matematici costruiti per emulare il funzionamento dei neuroni umani. In letteratura sono conosciute come ANN – Artificial Neural Network, SNN – Simulated Neural network – o più semplicemente come NN – Neural network. Scopriamo di più!
Che cosa sono le Reti Neurali Artificiali?
Le Reti Neurali Artificiali sono reti costituite da più livelli di nodi, o neuroni artificiali, che contengono un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output.
Il livello di input è il livello che riceve i dati provenienti dall’esterno, i livelli nascosti sono dedicati all’elaborazione di questi dati e il livello di output è quello che raccoglie il risultato delle elaborazioni in modo che possano essere un input per i livelli successivi della rete neurale.
Non siamo nel mondo della fantascienza ma in quello dell’Intelligenza Artificiale, e per rendere tutto più concreto possiamo pensare che uno dei primi esempi di Rete Neurale Artificiale è la ricerca di Google che, utilizzando tecniche avanzate, permette di analizzare e restituire risultati in tempi irrisori, soprattutto rispetto a quelli che sarebbero necessari alle persone per compiere lo stesso lavoro.
Storia delle Reti Neurali Artificiali
La ricerca sulle Reti Neurali Artificiali è iniziata con lo scopo di comprendere il lavoro del cervello umano ed in particolar modo il ruolo dei neuroni e le connessioni tra essi. I primi a cimentarsi in questo ambito furono Warren McCulloch e Walter Pitts, un neurofisiologo e un matematico, che nel 1943 concepirono la prima Rete Neurale Artificiale. La loro Rete Neurale Artificiale si dimostrò in grado di eseguire semplici calcoli e funzioni booleane. Nel 1958 Frank Rosenblatt introdusse un importante novità, il perceptron (in italiano percettrone), ovvero una Rete Neurale Artificiale in cui la regola di apprendimento si basava su un algoritmo in grado di restituire un risultato più in linea con quello atteso. Questa innovazione contribuì a ridare enfasi allo studio delle Reti Neurali Artificiali, pur dimostrando grossi limiti dovuti, principalmente, alla scarsa potenza di calcolo. La questione fu risolta nel 1986 da David Rumelhart, il padre del livello nascosto di neuroni che permise di identificare i modelli di apprendimento per addestrare reti multistrato. Alla fine degli anni ’80, la diffusione di nuovi e potenti processori e di chip avanzati segnarono l’inizio di un progresso tecnologico inarrestabile che arriva all’attuale possibilità di creare chip in grado di riprodurre le modalità di funzionamento del cervello umano.
Reti Neurali Artificiali e Deep Learning sono sinonimi?
Abbiamo già approfondito i concetti di Machine Learning, Deep Learning e Intelligenza Artificiale su questo blog, ma è ora importante capire come in questo contesto si inseriscano le Reti Neurali Artificiali e come usare correttamente questi quattro termini.
Il modo più semplice per descrivere il rapporto tra i quattro concetti è probabilmente pensarli come fossero una matrioska, in cui ogni elemento è una componente fondamentale del precedente.
In sostanza, il Machine Learning è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning e le Reti Neurali Artificiali costituiscono la base degli algoritmi di Deep Learning. È il numero di nodi, o di neuroni, e il loro livello di profondità che distingue una singola Rete Neurale Artificiale da un algoritmo di Deep Learning che, infatti, per essere considerato tale ne deve avere più di tre (è proprio al livello di profondità che si riferisce la parola Deep!).
Come funzionano le Reti Neurali Artificiali?
Le Reti Neurali hanno bisogno di addestramento per funzionare, in modo che imparino come comportarsi di fronte a un problema e siano in grado di risolverlo. Gli algoritmi di Machine Learning per addestrare le Reti Neurali possono essere di quattro tipologie:
- apprendimento supervisionato, vengono forniti dati di input e di output in modo che la rete apprenda il legame e possa replicarlo processando altri dati;
- apprendimento non supervisionato, vengono forniti solo dati di input con lo scopo di far identificare alla rete una struttura logica all’interno di essi;
- apprendimento per rinforzo, non si forniscono dati di input o di output ma un risultato da ottenere in modo che la rete apprenda come eliminare le azioni che allontanano dal risultato atteso;
- apprendimento semi-supervisionato, un modello ibrido in cui alcuni dati prevedono sia input che output e altri senza specifiche, sempre con l’obiettivo di identificare logiche e regole per raggiungere gli obiettivi desiderati.
Per cosa possono essere utilizzate le Reti Neurali Artificiali?
L’uso principale delle Reti Neurali Artificiali è quello di impiegarle per fare analisi predittive su enormi quantità di dati che necessitano di una potenza di calcolo che solo l’Intelligenza Artificiale può garantire.
L’analisi predittiva permette di identificare la probabilità con cui si verificherà un determinato fenomeno in base a un set di dati passati raccolto e processato.
Il grande valore apportato dall’uso delle Reti Neurali sta nella possibilità di individuare e gestire correlazioni non lineari tra i dati, di confermare i risultati ottenuti da altre tecniche di analisi e di intervenire quando non si conosce il nesso tra alcuni dati di input e alcuni dati di output.
In pratica, sono molti i settori in cui si utilizzano già le Reti Neurali Artificiali, ad esempio:
- cybersicurezza, per individuare eventuali anomalie, falle nella sicurezza e identificare preventivamente le frodi;
- retail, per offrire prodotti e servizi sempre più personalizzati e fidelizzare la clientela tramite, ad esempio, il sistema di raccomandazioni (già molto diffuso su alcuni portali come Amazon e Netflix);
- assicurazioni, per valutare i rischi e ridurre le perdite e fornire informazioni più precise;
- energia, per prevedere i guasti e intervenire per tempo riducendo le spese di manutenzione delle reti;
- social media, per analizzare i commenti e tradurli in feedback di valore per le aziende;
- logistica, per ottimizzare le reti di trasporto e i tempi di distribuzione.
In conclusione, le Reti Neurali Artificiali rappresentano un pilastro fondamentale nel campo dell’Intelligenza Artificiale e stanno contribuendo in modo significativo al progresso tecnologico e alla trasformazione delle nostre vite.
L’evoluzione continua di queste reti offre promettenti prospettive per il futuro, aprendo la strada a nuove applicazioni e scoperte in svariati campi.
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