Deep learning, come funziona la tecnologia che ha rivoluzionato l’AI

Scopri come il deep learning sta cambiando il mondo: dalla scacchistica alla medicina personalizzata. Impara come le reti neurali funzionano e dove trovano applicazione.
deep learning

L’intelligenza artificiale (AI) utilizza il deep learning per migliorare la propria capacità di riconoscimento dei dati e di prendere decisioni. Il deep learning è una sottobranca dell’apprendimento automatico che si basa sull’utilizzo di reti neurali artificiali con molte più couche di quelle tradizionali. Queste reti sono addestrate su grandi quantità di dati, permettendo loro di apprendere e migliorare continuamente la loro precisione. Il deep learning sta diventando sempre più importante nella tecnologia AI e viene utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, dal riconoscimento vocale alla creazione di immagini e di testi.

Addestramento delle reti neurali per il deep learning

Il funzionamento delle reti neurali artificiali si basa sull’imitazione della struttura del cervello umano. Esse sono costituite da più di una singola couche (un singolo strato di unità che elabora dati) di neuroni artificiali che lavorano insieme per raccogliere e interpretare informazioni. Durante il cosiddetto addestramento, queste reti sono esposte a grandi quantità di dati per migliorare la loro capacità di riconoscimento. Fondamentale sono, in questa fase, algoritmi di apprendimento automatico, in grado di correggere i pesi dei neuroni a seconda della loro accuratezza nella classificazione dei dati. Maggiori sono le informazioni apprese, maggiore sarà l’efficienza e la precisione delle reti.

Applicazioni del machine learning nella tecnologia, finanza e medicina

Il deep learning trova si applica già in molti settori, dalla tecnologia alla finanza. Come già detto, il riconoscimento vocale e delle immagini sono due delle applicazioni più diffuse, utilizzate ad esempio in assistenti virtuali come Siri o Alexa. La traduzione automatica e l’analisi dei sentimenti sono altre applicazioni che si servono dell’ “apprendimento profondo” per migliorare la loro precisione. Nel campo della medicina può supportare l’analisi dei dati dei pazienti, mentre in ambito finanziario può fornire informazioni utili sui trend di mercato e gli investimenti più convenienti.

Limitazioni e sfide del deep learning

Nonostante i suoi numerosi vantaggi, il deep learning presenta anche alcune sfide e limiti. La privacy  e la sicurezza dei dati è una preoccupazione importante, poiché molte delle informazioni utilizzate per addestrare le reti neurali possono essere sensibili e vulnerabili alle violazioni delle stesse.

Un fronte su cui c’è ancora molto da lavorare è quello dell’accuratezza. Infatti, le reti neurali possono essere influenzate da dati errati o mancanti. Inoltre, la comprensione del loro funzionamento da parte degli sviluppatori e degli utenti finali è un altro limite, poiché la complessità del deep learning può costituire un ostacolo alla comprensione e la risoluzione dei problemi.

Il futuro del deep learning: personalizzazione medica e guida autonoma

L’intelligenza artificiale e il machine learning sono stati sviluppati negli anni ’50, ma solo negli ultimi anni sono stati in grado di raggiungere prestazioni notevoli grazie ai grandi balzi in avanti compiuti dalla ricerca scientifica e tecnologica. Un esempio eclatante è quello del vincitore del torneo di scacchi computerizzato più famoso, Deep Blue di IBM, creato negli anni ’90, e che con l’avvento del deep learning le macchine è stato diventate in grado di battere i suoi sfidanti in carne e ossa. Un altro ambito che vedrà certamente uno sviluppo enorme sarà quello della traduzione automatica delle lingue.

Abbiamo già accennato al modo in cui l’intelligenza artificiale affiancherà sempre di più il lavoro di medici e ricercatori. Ad esempio, si prevede che il deep learning possa aiutare a personalizzare il trattamento dei pazienti basato sui loro dati clinici e genetici, migliorando così l’efficacia del trattamento. Anche la guida autonoma è un campo in cui il deep learning sta giocando un ruolo sempre più importante, con veicoli in grado di utilizzare i dati raccolti dai sensori per prendere decisioni e migliorare la sicurezza sulla strada.

Conclusioni

Il deep learning ha rappresentato un grande passo avanti per l’intelligenza artificiale, migliorando notevolmente le prestazioni in molti campi come la scacchistica, la traduzione automatica e la guida autonoma. Il suo potenziale di personalizzazione medica offre opportunità per migliorare la salute dei pazienti e ridurre i costi sanitari. Nonostante i limiti attuali, il futuro del deep learning sembra molto promettente e siamo ansiosi di vedere come evolverà e influenzerà ulteriormente la nostra vita quotidiana.

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