Come funziona esattamente l’intelligenza artificiale basata su reti neurali?

I primi test e applicazioni positivi delle reti neurali artificiali risalgono agli anni ’50 e ’60. Il momento decisivo nella storia delle reti neurali fu la creazione dei perceptron da parte di Frank Rosenblatt nel 1958. I perceptron erano una rete neurale a strato singolo che poteva imparare a riconoscere modelli nei dati di input ed era in grado di eseguire semplici compiti di classificazione.

I primi test positivi sulla percezione sensoriale, che ne dimostrarono la capacità di apprendere e classificare, furono importanti per lo sviluppo di ulteriori ricerche sulle reti neurali. La realizzazione di Rosenblatt era un modello semplice, ma la sua capacità di adattarsi e apprendere dagli input ha ispirato ulteriori ricerche e sviluppo di architetture di reti neurali più complesse. Vale la pena notare che le prime reti avevano i loro limiti, che Minsky e Papert evidenziarono nel 1969 nel loro lavoro “Perceptrons”, che rallentò per un po’ lo sviluppo della ricerca sul deep learning.

Tuttavia, nel corso del tempo e con lo sviluppo della tecnologia e delle teorie matematiche, le reti neurali sono diventate più avanzate e hanno iniziato a essere utilizzate in una gamma sempre più ampia di applicazioni pratiche, portando allo sviluppo del moderno deep learning, osservato fin dall’inizio del mondo. il 21° secolo. un secolo.

Oggi, l’intelligenza artificiale (AI) basata su reti neurali imita il modo in cui il cervello umano lavora per risolvere problemi, elaborare dati e generare conoscenza.

Le reti neurali sono una componente fondamentale del deep learning, un sottocampo del machine learning. Ecco come funziona l’intelligenza artificiale basata su reti neurali:

1. Struttura di una rete neurale

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Una rete neurale è costituita da strati di neuroni, che sono essenzialmente semplici unità di elaborazione. Questi strati possono essere suddivisi in:

– Livello di input: dove i dati vengono immessi nella rete,

– Livelli nascosti: che elaborano i dati attraverso una serie di trasformazioni,

– Livello di output: che fornisce il risultato del funzionamento della rete.

I neuroni di questi strati sono collegati tramite le cosiddette sinapsi, cioè connessioni attraverso le quali scorrono i dati. Ad ogni connessione viene assegnato un peso (ChatGPT-4 ha circa 175 miliardi di parametri considerati equivalenti ai pesi nelle reti neurali tradizionali), che determina quanto sia influente un segnale inviato da un neurone all’altro.

2. Processo di trattamento

I dati di input (come immagini, testo o dati digitali) vengono immessi nella rete attraverso il livello di input. Quindi scorre attraverso uno o più strati nascosti, dove viene trasformato in modo da consentire alla rete di effettuare le analisi e le previsioni necessarie. Ogni neurone in questi strati esegue una somma ponderata dei suoi dati di input e li trasforma utilizzando una funzione di attivazione, che decide se e quanto un neurone “si attiva” o trasmette informazioni.

3. Funzioni di attivazione

Le funzioni di attivazione sono gli elementi di base che determinano se un particolare neurone verrà attivato, e quindi se e con quanta forza risponderà ai segnali ricevuti. Esempi di funzioni di attivazione sono:

– ReLU (Unità Lineare Rettificata),

-sigmoide,

– Thanh (ombra iperbolica).

4. Processo di apprendimento

Le reti neurali apprendono dai dati Durante il processo di apprendimento, la rete regola i pesi delle sinapsi tra i neuroni. Per fare ciò, utilizza algoritmi come la backpropagation, che consente di regolare i pesi in modo da ridurre al minimo l’errore tra le previsioni della rete e i risultati effettivi. Questo processo viene ripetuto più volte, chiamato epoche di apprendimento.

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5. Ottimizzazione e perdita

L’ottimizzazione è il processo di aggiustamento dei pesi sinaptici per ridurre al minimo quella che viene chiamata funzione di perdita, una misura di quanto le previsioni della rete differiscono dai valori effettivi. Gli strumenti di ottimizzazione più comunemente utilizzati includono Adam o SGD (Stochastic Gradient Descent).

6. Generalizzazione

Dopo che la rete è stata addestrata sui dati di addestramento, viene testata la sua capacità di generalizzare a dati nuovi e precedentemente sconosciuti. Si tratta di un passo importante che dimostra quanto bene la rete abbia imparato a riconoscere i modelli e a prevedere i risultati nelle applicazioni pratiche.

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