Quando si parla di intelligenza artificiale esistono diversi campi che rientrano in questo ambito, uno dei quali è il deep learning. L’apprendimento profondo delle macchine è una delle principali tecniche di machine learning, attraverso il quale è possibile migliorare le capacità dei sistemi informatici e renderli più performanti. Ovviamente esistono vari modi con cui sviluppare le tecnologie di IA, alcuni dei quali sono particolarmente adatti ad operare in contesti complessi.
Il deep learning è un approccio sempre più utilizzato al giorno d’oggi per l’addestramento delle macchine, specialmente in settori specifici come le autonomous driverless cars, ovvero le auto a guida autonoma, la robotica industriale e la ricerca medico-scientifica. In questa guida abbiamo raccolto tutto quello che bisogna sapere a riguardo, per capire cos’è il deep learning, come funziona, quali sono le tecnologie più diffuse e le applicazioni più importanti dell’apprendimento profondo.
Indice
Deep learning: significato e definizione
Il significato di deep learning è quello di apprendimento approfondito, ovvero un insieme di tecniche e sistemi per consentire alle macchine di apprendere in autonomia in modo profondo. Nello specifico, questa branca viene considerata una categoria sottostante al machine learning, in quanto si tratta di un approccio per l’apprendimento automatico dei sistemi informatici. Tuttavia, rispetto ad altri metodi il deep learning prevede un addestramento diverso delle macchine e più complesso.
Questo termine è abbastanza recente, mentre i primi lavori sull’intelligenza artificiale e il machine learning risalgono agli anni ’40 e ’50. In particolare, lo sviluppo delle tecniche di deep learning è stato considerevole negli ultimi 20 anni, grazie all’aumento esponenziale delle informazioni a livello globale con i Big Data. L’apprendimento profondo, infatti, necessita di grandi set di dati e informazioni per offrire risultati ottimali, affinché le macchine possono imparare e migliorarsi usando risorse adatte a questo tipo di compito.
Deep learning: cos’è esattamente
Con il deep learning è possibile consentire alle macchine di apprendere, realizzando questa attività in modo approfondito rispetto alle tecniche meno sofisticate di machine learning. Per farlo si utilizzano in genere le reti neurali, algoritmi che simulano il funzionamento del cervello umano per replicarne il processo di apprendimento. In questo caso il sistema non deve eseguire compiti specifici, con input e output predefiniti, ma viene addestrato con set di dati non strutturati affinché la macchina assimili le informazioni e impari da sola.
Di norma, le reti neurali utilizzate nel deep learning sono costituite da una serie di strati, i quali consentono alla macchina di seguire un percorso di apprendimento più complesso e approfondito. Ogni livello, infatti, genera una conoscenza che serve per il livello successivo, un processo che si ripete fino a raggiungere la complessità richiesta dal progetto. Naturalmente, maggiore è questa condizione più profondo deve essere il deep learning e più elevata la quantità di dati forniti alla macchina.
La differenza tra machine learning e deep learning
Come abbiamo visto non bisogna confondere il machine learning con il deep learning, in quanto si tratta di due ambiti differenti, sebbene abbiano molti punti in comune. Nel dettaglio, l’apprendimento approfondito è una tipologia di machine learning, infatti tra i metodi utilizzati per l’apprendimento automatico delle macchine c’è anche il deep learning. Questo approccio è ispirato al funzionamento del cervello umano, con l’intento di ricreare i collegamenti neurali complessi che usiamo per pensare, imparare e prendere decisioni.
Nei modelli convenzionali di machine learning l’apprendimento automatico è realizzato attraverso algoritmi e la guida di una persona, la quale aiuta la macchina a migliorare le sue funzioni in base agli obiettivi che si vogliono raggiungere con il progetto. Nel deep learning la macchina apprende in modo autonomo, poiché tramite reti neurali e algoritmi di apprendimento profondo è in grado di stabilire da sola se la previsione realizzata è adeguata o meno al tipo di compito da svolgere.
Come funziona il deep learning
Alla base dei sistemi di deep learning ci sono le reti neurali, un approccio che consente alla macchina di classificare e selezionare i dati per tentare di fornire conclusioni accurate. È un processo che il nostro cervello compie continuamente in maniera autonoma, utilizzando le informazioni ottenute attraverso l’interazione con il mondo esterno per arrivare a delle decisioni finali. Le interconnessioni del cervello ci permettono di studiare, pensare, effettuare dei calcoli e riconoscere una serie di condizioni che avvengono intorno a noi.
Ogni interazione con la rete neurale provoca dei cambiamenti in tutto il sistema, ad esempio quando apprendiamo una nuova informazione e in base a questa prendiamo delle decisioni differenti rispetto al passato. Le macchine allenate con i sistemi di deep learning replicano questo meccanismo, adoperando approcci adattivi in cui ogni nuova interazione causa un aggiornamento di tutta la rete neurale. Ciò determina l’apprendimento approfondito della macchina, in grado di operare in un contesto più ampio e complesso rispetto agli algoritmi di machine learning supervisionati.
Possiamo riassumere il funzionamento di un sistema semplice di apprendimento automatico in questo modo:
- input – astrazione – output.
In questo caso si usano dei set di dati predeterminati, i quali vengono processati dalla macchina per restituire un output. La conclusione può essere in linea con quanto richiesto, oppure non esserlo per nulla o soltanto in parte, quindi bisogna continuare ad allenare il sistema adottando diversi strategie. L’unico strato intermedio che passa tra le informazione in ingresso e quelle in uscita rappresenta una struttura piuttosto semplice, in cui le capacità di autonoma della macchina sono limitate.
Il funzionamento di un sistema di deep learning è invece più stratificato e profondo:
- input – vari livelli di astrazione – output.
I livelli di processamento delle informazioni possono essere due, tre, oppure decine, a seconda del tipo di complessità del progetto. Gli strati intermedi sono collegati tra loro, quindi ogni alterazione provoca una serie di cambiamenti in tutta la rete neurale. Rispetto al machine learning convenzionale l’apprendimento approfondito si differenzia dunque per il numero elevato di livelli di astrazione, la capacità computazionale necessaria, la quantità di dati da fornire alla macchina e la complessità degli algoritmi adoperati per l’apprendimento.
Le principali applicazioni del deep learning
Negli ultimi anni è aumentato in modo considerevole il numero di applicazioni di deep learning, infatti le tecnologie realizzate con questo metodo di apprendimento approfondito sono in grado di svolgere compiti più complessi, sono più efficienti e adatte alle sfide legate ai moderni sistemi di intelligenza artificiale. I Big Data stanno aiutando ad allenare le macchine in modo sempre più efficace, simulando in molti aspetti il processo di apprendimento degli essere umani.
Un settore in forte crescita sono le applicazioni del deep learning nell’ambito aziendale, ad esempio all’interno delle soluzioni avanzate per l’industria 4.0. Le macchine più evolute non solo sono in grado di svolgere compiti difficili, ma sono capaci di prendere decisioni complicate, oppure di identificare i rischi e capire quando fermare la produzione. Lo stesso avviene con i veicoli a guida autonoma, dove i moderni sistemi software possono guidare l’auto da soli, compiendo scelte complesse come condurre la vettura in mezzo al traffico.
Tra le applicazioni del deep learning una branca molto attiva è legata alle tecnologie per la comprensione del linguaggio naturale, utilizzate per vari scopi come lo sviluppo di voice assistant evoluti, di programmi in grado di scrivere dei testi o rispondere alla domande non in modo meccanico ma dialogando. Inoltre ci sono i sistemi che riconoscono dalle immagini statiche e dinamiche (foto e video) espressioni facciali e comportamenti sospetti, come avviene in Cina con le tecnologie di intelligenza artificiale usate per la sicurezza pubblica.
I sistemi allenati con l’apprendimento profondo possono generare traduzioni e sottotitoli in tempo reale, ottimizzare il risk management nelle imprese, aiutare i medici nelle diagnosi e supportare i ricercatori nell’analisi e nella comprensione dei dati. Queste tecnologie sono indispensabili per capire i comportamenti degli utenti e consentire alle aziende di prendere decisioni migliori, ad esempio proponendo servizi e prodotti personalizzati in base alle preferenze dei clienti, oppure assistere le imprese fornendo indicazioni per la manutenzione predittiva dei mezzi.
Esempi di tecnologie sviluppate con il deep learning
Un esempio molto popolare di apprendimento profondo è stato applicato per lo sviluppo di AlphaGo, il sistema di intelligenza artificiale elaborato dalla DeepMind di Google in grado di battere il campione del mondo di Go, popolare gioco asiatico considerato uno dei più complessi in assoluto. Se la prima versione è stata addestrata in modo convenzionale, attraverso l’apprendimento con lo studio di quantità enormi di dati sulle partite giocate dai professionisti, mentre la sua evoluzione AlphaGo Zero si è allenata giocando milioni di partite contro se stessa, per migliorarsi partendo appena da una serie di regole di base.
Un altro software rinomato è TensorFlow, infrastruttura di deep learning per l’apprendimento automatico approfondito, una libreria open-source a disposizione di aziende, ricercatori e sviluppatori. Questa suite completa permette di realizzare applicazioni in diversi ambiti, dalla traduzione automatica alla visione computerizzata. Il potenziale del deep learning è enorme, infatti continuerà a supportare lo sviluppo delle nuove tecnologie avanzate dell’IA per la creazione di macchine sempre più sofisticate e intelligenti.
