Un tentativo di spiegare l’intelligenza artificiale: come funziona e funziona l’intelligenza artificiale – come viene addestrata?

Come funziona l'intelligenza artificiale (IA)? 🤖

Il funzionamento dell'intelligenza artificiale (IA) può essere suddiviso in diverse fasi chiaramente definite. Ognuna di queste fasi è cruciale per il risultato finale fornito dall'IA. Il processo inizia con l'inserimento dei dati e termina con la previsione del modello e con eventuali feedback o ulteriori cicli di addestramento. Queste fasi descrivono il processo che quasi tutti i modelli di IA attraversano, indipendentemente dal fatto che si tratti di semplici set di regole o di reti neurali altamente complesse.

1. L'inserimento dei dati 📊

Il fondamento di qualsiasi intelligenza artificiale sono i dati con cui opera. Questi dati possono esistere in varie forme, come immagini, testo, file audio o video. L'IA utilizza questi dati grezzi per riconoscere modelli e prendere decisioni. La qualità e la quantità dei dati giocano un ruolo cruciale, poiché influenzano in modo significativo l'efficacia o meno del modello finale.

Più i dati sono completi e accurati, migliore è la capacità di apprendimento dell'IA. Ad esempio, quando si addestra un'IA per l'elaborazione delle immagini, questa necessita di una grande quantità di dati immagine per identificare correttamente diversi oggetti. Per i modelli linguistici, sono i dati testuali ad aiutare l'IA a comprendere e generare il linguaggio umano. L'input dei dati è il primo e uno dei passaggi più importanti, poiché la qualità delle previsioni può essere tanto buona quanto quella dei dati sottostanti. Un famoso principio dell'informatica descrive questo concetto con il detto "garbage in, garbage out": dati scadenti portano a risultati scadenti.

2. Pre-elaborazione dei dati 🧹

Una volta inseriti, i dati devono essere preparati prima di poter essere inseriti nel modello vero e proprio. Questo processo è chiamato pre-elaborazione dei dati. L'obiettivo è trasformare i dati in un formato che il modello possa elaborare in modo ottimale.

Un passaggio comune nella pre-elaborazione è la normalizzazione dei dati. Ciò significa riportare i dati in un intervallo di valori uniforme in modo che vengano trattati in modo coerente dal modello. Un esempio potrebbe essere il ridimensionamento di tutti i valori dei pixel di un'immagine in un intervallo da 0 a 1, anziché da 0 a 255.

Un'altra parte importante della pre-elaborazione è l'estrazione di feature. Questa consiste nell'estrarre dai dati grezzi feature specifiche che siano particolarmente rilevanti per il modello. Nell'elaborazione delle immagini, queste potrebbero essere bordi o pattern di colore specifici, mentre nell'elaborazione del testo vengono estratte parole chiave o strutture di frasi pertinenti. La pre-elaborazione è fondamentale per rendere il processo di apprendimento dell'IA più efficiente e preciso.

3. Il modello 🧩

Il modello è il cuore di ogni intelligenza artificiale. Qui, i dati vengono analizzati ed elaborati sulla base di algoritmi e calcoli matematici. Un modello può esistere in varie forme. Uno dei modelli più noti è la rete neurale, che si basa sul funzionamento del cervello umano.

Le reti neurali sono costituite da più strati di neuroni artificiali che elaborano e trasmettono informazioni. Ogni strato riceve gli output dello strato precedente e li elabora ulteriormente. Il processo di apprendimento di una rete neurale comporta l'aggiustamento dei pesi delle connessioni tra questi neuroni in modo che la rete possa effettuare previsioni o classificazioni sempre più accurate. Questo adattamento si ottiene attraverso l'addestramento, in cui la rete accede a grandi quantità di dati di esempio e migliora iterativamente i suoi parametri interni (pesi).

Oltre alle reti neurali, nei modelli di intelligenza artificiale vengono utilizzati molti altri algoritmi, tra cui alberi decisionali, foreste casuali, macchine a vettori di supporto e molti altri. L'algoritmo utilizzato dipende dal compito specifico e dai dati disponibili.

4. La previsione del modello 🔍

Una volta che il modello è stato addestrato con i dati, è in grado di fare previsioni. Questa fase è chiamata previsione del modello. L'IA riceve un input e, sulla base dei modelli appresi finora, restituisce un output, ovvero una previsione o una decisione.

Questa previsione può assumere diverse forme. In un modello di classificazione delle immagini, ad esempio, l'IA potrebbe prevedere quale oggetto viene mostrato in un'immagine. In un modello linguistico, potrebbe prevedere quale parola verrà dopo in una frase. Nelle previsioni finanziarie, l'IA potrebbe prevedere l'andamento del mercato azionario.

È importante sottolineare che l'accuratezza delle previsioni dipende in larga misura dalla qualità dei dati di training e dall'architettura del modello. Un modello addestrato su dati insufficienti o distorti ha un'alta probabilità di fornire previsioni errate.

5. Feedback e formazione (facoltativo) ♻️

Un altro aspetto importante del funzionamento di un'IA è il meccanismo di feedback. In questo caso, il modello viene regolarmente verificato e ulteriormente ottimizzato. Questo processo avviene durante l'addestramento o dopo la previsione del modello.

Se il modello effettua previsioni errate, può imparare tramite feedback a riconoscere questi errori e ad adattare di conseguenza i propri parametri interni. Questo avviene confrontando le previsioni del modello con i risultati effettivi (ad esempio, con dati noti per i quali esistono già le risposte corrette). Un metodo tipico in questo contesto è il cosiddetto apprendimento supervisionato, in cui l'IA apprende da dati di esempio che contengono già le risposte corrette.

Un metodo di feedback comune è l'algoritmo di backpropagation utilizzato nelle reti neurali. In questo caso, gli errori commessi dal modello vengono propagati all'indietro attraverso la rete per correggere i pesi delle connessioni neurali. In questo modo, il modello impara dai propri errori e diventa sempre più accurato nelle sue previsioni.

Il ruolo della formazione 🏋️‍♂️

L'addestramento di un'IA è un processo iterativo. Più dati il ​​modello vede e più spesso viene addestrato su tali dati, più accurate diventano le sue previsioni. Tuttavia, ci sono dei limiti: un modello sovra-addestrato può sviluppare i cosiddetti problemi di "overfitting". Ciò significa che memorizza i dati di addestramento così bene da fornire risultati peggiori su dati nuovi e sconosciuti. Pertanto, è importante addestrare il modello in modo tale che sia generalizzabile, ovvero che possa fare buone previsioni anche su nuovi dati.

Oltre all'addestramento tradizionale, esistono anche metodi come il transfer learning. In questo caso, un modello già addestrato su un ampio set di dati viene utilizzato per un nuovo compito simile. Questo consente di risparmiare tempo e potenza di calcolo, poiché il modello non deve essere addestrato completamente da zero.

Sfrutta al meglio i tuoi punti di forza 🚀

Il funzionamento dell'intelligenza artificiale (IA) si basa su una complessa interazione di diverse fasi. Dall'input e dalla preelaborazione dei dati all'addestramento dei modelli, alla previsione e al feedback, molti fattori influenzano l'accuratezza e l'efficienza dell'IA. Un'IA ben addestrata può offrire enormi vantaggi in molti ambiti della vita, dall'automazione di compiti semplici alla risoluzione di problemi complessi. Tuttavia, è altrettanto importante comprendere i limiti e le potenziali insidie ​​dell'IA per sfruttarne al meglio i punti di forza.

🤖📊 Processo di apprendimento dell'IA: cattura, collega e archivia

🌟 Raccogliere e preparare i dati

Il primo passo nel processo di apprendimento dell'IA è la raccolta e l'elaborazione dei dati. Questi dati possono provenire da diverse fonti, come database, sensori, testi o immagini.

🌟 Dati relazionali (rete neurale)

I dati raccolti vengono collegati tra loro in una rete neurale. Ogni pacchetto di dati è rappresentato da connessioni in una rete di "neuroni" (nodi). Un semplice esempio basato sulla città di Stoccarda potrebbe essere il seguente:

a) Stoccarda è una città del Baden-Württemberg
b) Il Baden-Württemberg è uno stato federale della Germania
c) Stoccarda è una città della Germania
d) Stoccarda aveva una popolazione di 633.484 abitanti nel 2023
e) Bad Cannstatt è un distretto di Stoccarda
f) Bad Cannstatt è stata fondata dai Romani
g) Stoccarda è la capitale dello stato del Baden-Württemberg

A seconda della dimensione del volume di dati, i parametri per i potenziali output vengono generati utilizzando il modello di intelligenza artificiale. Ad esempio, GPT-3 ha circa 175 miliardi di parametri!

🌟 Salvataggio e personalizzazione (apprendimento)

I dati vengono immessi nella rete neurale. Passano attraverso il modello di intelligenza artificiale e vengono elaborati tramite connessioni (simili alle sinapsi). I pesi (parametri) tra i neuroni vengono regolati per addestrare il modello o per eseguire un'attività.

A differenza dei metodi di archiviazione convenzionali come l'accesso diretto, l'accesso indicizzato, l'archiviazione sequenziale o batch, le reti neurali memorizzano i dati in modo non convenzionale. I "dati" vengono memorizzati nei pesi e nelle polarizzazioni delle connessioni tra i neuroni.

L'effettiva "archiviazione" delle informazioni in una rete neurale avviene attraverso la regolazione dei pesi di connessione tra i neuroni. Il modello di intelligenza artificiale "apprende" regolando continuamente questi pesi e bias in base ai dati di input e a un algoritmo di apprendimento definito. Si tratta di un processo continuo in cui il modello può effettuare previsioni più precise attraverso ripetute regolazioni.

Il modello di intelligenza artificiale può essere visto come una sorta di programmazione, poiché viene creato attraverso algoritmi definiti e calcoli matematici, e l'adeguamento dei suoi parametri (pesi) viene continuamente migliorato per formulare previsioni accurate. Si tratta di un processo continuo.

I bias sono parametri aggiuntivi nelle reti neurali che vengono aggiunti ai valori di input ponderati di un neurone. Permettono di ponderare i parametri (importanti, meno importanti, ecc.), rendendo l'IA più flessibile e accurata.

Le reti neurali non solo possono memorizzare singoli dati, ma anche riconoscere relazioni tra i dati attraverso il riconoscimento di pattern. L'esempio di Stoccarda illustra come la conoscenza possa essere immessa in una rete neurale, ma le reti neurali non apprendono attraverso la conoscenza esplicita (come in questo semplice esempio), bensì attraverso l'analisi di pattern di dati. Pertanto, le reti neurali non solo possono memorizzare singoli dati, ma anche apprendere pesi e relazioni tra i dati di input.

Questo processo fornisce un'introduzione comprensibile al funzionamento dell'intelligenza artificiale, e in particolare delle reti neurali, senza addentrarsi troppo nei dettagli tecnici. Dimostra che le informazioni non vengono memorizzate nelle reti neurali come nei database convenzionali, ma piuttosto regolando le connessioni (pesi) all'interno della rete.

🏋️‍♂️ L'addestramento di un'IA, in particolare di un modello di apprendimento automatico, prevede diversi passaggi. L'addestramento dell'IA si basa sull'ottimizzazione continua dei parametri del modello attraverso feedback e aggiustamenti, fino a quando il modello non ottiene le prestazioni migliori sui dati forniti. Ecco una spiegazione dettagliata di come funziona questo processo:

1. 📊 Raccogliere e preparare i dati

I dati sono il fondamento dell'addestramento dell'IA. In genere, consistono in migliaia o milioni di esempi che il sistema deve analizzare. Tra questi, immagini, testo o dati di serie temporali.

I dati devono essere puliti e normalizzati per evitare inutili fonti di errore. Spesso, i dati vengono trasformati in feature contenenti le informazioni rilevanti.

2. 🔍 Definisci il modello

Un modello è una funzione matematica che descrive le relazioni tra i dati. Nelle reti neurali, spesso utilizzate per l'intelligenza artificiale, il modello è costituito da più strati di neuroni interconnessi.

Ogni neurone esegue un'operazione matematica per elaborare i dati in ingresso e poi trasmette un segnale al neurone successivo.

3. 🔄 Inizializza i pesi

Le connessioni tra i neuroni hanno pesi inizialmente impostati in modo casuale. Questi pesi determinano l'intensità con cui un neurone risponde a un segnale.

L'obiettivo dell'addestramento è quello di adattare questi pesi in modo che il modello faccia previsioni migliori.

4. ➡️ Propagazione in avanti

Durante il passaggio in avanti, i dati di input vengono elaborati dal modello per ottenere una previsione.

Ogni livello elabora i dati e li passa al livello successivo finché l'ultimo livello non fornisce il risultato.

5. ⚖️ Calcola la funzione di perdita

La funzione di perdita misura la corrispondenza tra le previsioni del modello e i valori effettivi (le etichette). Una misura comune è l'errore tra la risposta prevista e quella effettiva.

Quanto più elevata è la perdita, tanto peggiore è la previsione del modello.

6. 🔙 Retropropagazione

Nell'iterazione inversa, l'errore viene ricondotto dall'output del modello ai livelli precedenti.

L'errore viene ridistribuito ai pesi delle connessioni e il modello regola i pesi in modo che gli errori diventino più piccoli.

Ciò avviene tramite la discesa del gradiente: viene calcolato il vettore del gradiente, che indica come i pesi devono essere modificati per ridurre al minimo l'errore.

7. 🔧 Aggiorna i pesi

Dopo aver calcolato l'errore, i pesi delle connessioni vengono aggiornati con una piccola regolazione basata sul tasso di apprendimento.

Il tasso di apprendimento determina l'entità delle modifiche apportate ai pesi a ogni passaggio. Modifiche troppo ampie possono rendere il modello instabile, mentre modifiche troppo piccole rallentano il processo di apprendimento.

8. 🔁 Ripeti (Epoche)

Questo processo di passaggio in avanti, calcolo degli errori e aggiornamento del peso viene ripetuto, spesso su più epoche (passaggi attraverso l'intero set di dati), finché il modello non raggiunge una precisione accettabile.

Con ogni epoca, il modello impara qualcosa in più e adatta ulteriormente i suoi pesi.

9. 📉 Validazione e test

Dopo l'addestramento, il modello viene testato su un set di dati convalidato per verificarne l'efficacia nella generalizzazione. Questo garantisce non solo che abbia "memorizzato" i dati di addestramento, ma che fornisca anche buone previsioni su dati sconosciuti.

I dati di prova aiutano a misurare le prestazioni finali del modello prima che venga utilizzato nella pratica.

10. 🚀 Ottimizzazione

Ulteriori passaggi per migliorare il modello includono la messa a punto degli iperparametri (ad esempio, la regolazione del tasso di apprendimento o della struttura della rete), la regolarizzazione (per evitare l'overfitting) o l'aumento della quantità di dati.

La cosiddetta "scatola nera" dell'intelligenza artificiale (IA) rappresenta un problema significativo e urgente. Persino gli esperti spesso si trovano ad affrontare la sfida di non riuscire a comprendere appieno il modo in cui i sistemi di IA prendono le loro decisioni. Questa mancanza di trasparenza può causare problemi considerevoli, soprattutto in settori critici come l'economia, la politica e la medicina. Un medico o un professionista che si affida a un sistema di IA per la diagnosi e le raccomandazioni terapeutiche deve avere fiducia nelle decisioni prese. Tuttavia, se il processo decisionale di un'IA non è sufficientemente trasparente, si crea incertezza, che potenzialmente porta a una mancanza di fiducia, soprattutto in situazioni in cui potrebbero essere in gioco vite umane.

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• L'enigma dell'intelligenza artificiale: la sfida della scatola nera

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