Tradizionalmente la parola intelligenza era associata alle capacità cognitive umane elaborate dall’organo principale del sistema nervoso: il cervello. Seguendo i processi e il comportamento tipici della mente umana, gli scienziati informatici hanno addestrato i computer a “ragionare”. Nasce così l’intelligenza artificiale: l’abilità delle macchine a svolgere azioni e risolvere problemi agendo in totale autonomia. Alla base ci sono studi scientifici di algoritmi e modelli statistici come ad esempio il machine learning, l’apprendimento automatico. Questo metodo informatico si basa sul concetto che una macchina può pensare, apprendere e adattarsi. Le reti neurali artificiali (RNA) svolgono un ruolo cruciale nel campo dell’intelligenza artificiale e vengono applicate oggi in diversi settori.
Reti neurali artificiali: il vero potere delle macchine di oggi
Le reti neurali artificiali sono modelli computerizzati di unità o nodi collegati tra loro. Sono progettati per trasmettere, elaborare e imparare dalle informazioni (i dati) in modo simile in cui lavorano i neuroni (le cellule nervose) nell’uomo. In ambito informatico si parla di reti neurali artificiali per distinguerle dalle reti neurali biologiche di cui seguono il modello. L’idea alla base è che il cervello umano è il “computer” più complesso e intelligente che esista. Modellando le RNA, nel modo più vicino possibile alla struttura e al sistema di elaborazione delle informazioni utilizzate dal cervello, i ricercatori vogliono creare computer che si avvicinino o superino l’intelligenza umana.
I campi d’applicazione delle RNA
Le reti neurali artificiali sono una componente chiave nei progressi attuali nell’intelligenza artificiale (IA), del machine learning (ML) e del deep learning: sono la base per lo sviluppo di algoritmi che possono essere utilizzati per modellare schemi complessi e problemi di predizione. Le RNA oggi trovano applicazione in settori come la finanza, l’e-commerce, i social media e le previsioni.
Attività bancarie
Le principali banche a livello mondiale non chiedono più ai propri clienti di consegnare fisicamente un assegno in banca. Oggi è possibile farlo tranquillamente tramite un’applicazione su smartphone. Le tecnologie che guidano queste applicazioni usano le reti neurali artificiali per decifrare e convertire la scrittura a mano degli assegni in testo sul computer. E questo è solo un esempio. Le banche gestiscono un volume di transazioni giornaliere troppo elevato per un riesame manuale. Come soluzione a questo problema l’intelligenza artificiale viene utilizzata per creare sistemi che grazie al machine learning imparano a identificare possibili transazioni fraudolente. Le RNA sono utilizzate anche per prevedere i tassi di cambio e sono alla base dei sistemi di trading automatici utilizzati in borsa.
E-commerce
Hai visitato uno negozio online per acquistare un determinato prodotto ma finisci per aggiungere nel carrello elettronico più articoli di quello che cercavi? Le RNA svolgono un ruolo anche in questo contesto. Sfruttando l’apprendimento delle reti neurali artificiali, i giganti dell’e-commerce stanno creando sistemi intelligenti che imparano a conoscere e le tue preferenze. Durante la ricerca di articoli su Amazon, le RNA creano un elenco di prodotti correlati a cui potresti essere interessato. A questi dati vengono aggiunti schemi passati, che si aggiornano continuamente per proporre al cliente ciò che potrebbe essere in cima ai suoi desideri. Gli algoritmi degli e-commerce possono apprendere ed essere guidati grazie alle reti neurali artificiali elaborando i Big data.
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Social network
I socia network raccolgono un volume crescente di dati! In queste piattaforme circola una crescente ondata di dati che offre un’opportunità unica se unite alle reti neurali artificiali. I social imparano a conoscere l’utente e offrono loro un feed personalizzato con contenuti mirati. Questo vale anche per gli inserzionisti che possono indirizzare l’annuncio al proprio target. Anche applicazioni come FaceAPP, tornata nuovamente alla ribalta di recente, in grado di trasformare e manipolare le foto, sono guidate proprio dalle RNA.
Previsioni finanziarie
In diverse attività aziendali è necessario fare delle previsioni, in particolar modo nella politica economia e monetaria, nella finanza e nel mercato azionario. Non di rado, le previsioni sono piuttosto complesse. Ad esempio, prevedere il prezzo delle azioni è un compito a cui sottostanno diversi fattori, alcuni palesi altri no. I modelli di previsione tradizionali presentano delle limitazioni, in quanto non prendono in considerazione di certi fattori complessi. Applicare le RNA fornisce una solida alternativa, data la loro capacità di modellare ed estrarre caratteristiche e relazioni “invisibili”. Inoltre, a differenza di questi modelli tradizionali, le reti neurali artificiali non impongono alcuna restrizione agli input e alle distribuzioni residue.
Medicina
Per quanto riguarda le prognosi nel campo della medicina e del clima, le RNA, grazie alle loro capacità di elaborazione delle immagini, consentono di identificare tipi di cancro difficili da identificare. Il tutto rilevandoli con una maggiore precisione e in una fase precoce rispetto all’analisi tradizionale. In questo modo i medici hanno maggiori possibilità di debellare la malattia.
Meteorologia
Le reti neurali artificiali possono essere coinvolte nell’elaborazione di immagini satellitari e radar in tempo reale. Queste possono rilevare la formazione precoce di uragani e cicloni, nonché di improvvisi cambiamenti nella velocità e nella direzione del vento che indicano la formazione di un tornado.
Assistenza personale intelligente
La tecnologia voice-to-text è la nuova interfaccia di controllo di una nuova generazione di assistenti personali che sta diventando tanto accurata da supportare una conversazione basilare. Siri e Google Now eseguono ricerche su Internet, impostano promemoria e si integrano con il calendario. Amazon ha ampliato questo modello con componenti hardware e software complementari in tecnologie come Alexa ed Echo.
Il potenziale delle RNA da scoprire
I progressi tecnologici dell’ultimo decennio hanno solo raschiato la superficie dell’immenso potenziale delle reti neurali artificiali, le quali possono essere applicate alle diverse dinamiche che fanno parte della nostra vita quotidiana. Siamo sempre più immersi in una dimensione con innumerevoli opportunità che non avremmo mai immaginato possibili.
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