Nuove frontiere grazie alle reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali sono in parte simili ai software tradizionali, poiché anch’esse vengono create con i comuni linguaggi di programmazione. Tuttavia, il loro codice non è costituito da un insieme di istruzioni fisse, ma è il risultato di una complessa combinazione di algoritmi.
Tali modelli matematici riescono a imparare quale output restituire in base agli input immessi dall’utente (spesso costituiti da grandi quantità di dati complessi o inattesi), dimostrando una vera e propria capacità adattiva, che viene maturata dalla rete neurale solo dopo un periodo di training.
Come sono costituite le reti neurali artificiali
Ciò che colpisce delle reti neurali artificiali è il fatto che si ispirino alla natura del cervello umano. In linea di massima, quasi tutti i modelli artificiali hanno infatti qualcosa in comune con le reti neurali biologiche. Le caratteristiche più ricorrenti sono, ad esempio, la presenza di:
- uno strato d’ingresso (neuroni del cervello);
- uno o più strati intermedi (sinapsi);
- e uno strato di uscita.
I suddetti collegamenti vengono ripresi nella stesura del codice (che costituisce le reti neurali artificiali), così che possano imparare e aggiornarsi in autonomia. Tutto ciò è possibile in primis grazie agli algoritmi di machine learning e ai cicli di training basati su grandi data set.
La geometria scelta per effettuare i collegamenti tra gli algoritmi interni, inoltre, determina anche le due principali macro categorie a cui possono appartenere le reti neurali:
- feed-forward (cioè a “flusso in avanti”): raccoglie tutte quelle reti in cui le connessioni trasmettono i segnali, seguendo una direzione prestabilita che parte dall’input e arriva all’output;
- recursive neural netwok (o reti neurali ricorrenti): si distinguono perché alcuni modelli matematici che li costituiscono sono connessi tra loro in loop. Questa tipologia è la più adatta per l’elaborazione di dati complessi e per l’analisi predittiva.
Un’ulteriore distinzione per catalogare in maniera più precisa le reti neurali artificiali, può essere eseguita basandosi sulla tipologia di paradigmi di apprendimento implementati (Machine Learning). Le varianti sono:
- supervised learning (supervisionato);
- unsupervised learning (non supervisionato);
- reinforcement learning (apprendimento per rinforzo).
Esiste poi una versione ibrida delle prime due soluzioni denominata semi-supervised, la quale riesce a sfruttare i benefici dell’una e dell’altra variante, combinandoli insieme.
Applicazioni e limiti odierni delle reti neurali
La naturale capacità adattiva delle reti neurali artificiali le rende conformi a svariati ambiti applicativi. Per tale ragione i settori che hanno cominciato a implementarle nelle operazioni standard sono davvero molteplici.
Un esempio eclatante è rappresentato dalla finanza, dove le reti neurali vengono sfruttate per le loro abilità predittive. Esse sono infatti in grado di fare cose come compiere analisi affidabili dei rischi, valutare trend di mercato e svolgere altre operazioni da cui dipendono le scelte degli investitori.
Tale facoltà si sta rivelando particolarmente utile anche in campo medico, dove alcuni algoritmi riescono addirittura a fare diagnosi accurate sui pazienti. Sono inoltre largamente usate per il data mining e per realizzare simulazioni complesse in altri ambiti similari.
Interessanti sono in particolar modo le applicazioni nell’elaborazione delle immagini o dei suoni: alcuni team di ricerca stanno infatti lavorando su reti neurali artificiali, capaci di riconoscere il viso delle persone o di interpretare correttamente la lingua parlata.
Questi modelli matematici complessi hanno quindi enormi potenzialità che, in futuro, potranno davvero fare la differenza in alcune aree d’impiego. Nonostante ciò, però, ci sono ancora diversi scogli da superare, come la difficoltà di programmazione degli algoritmi.
Settare un processo di machine learning abbastanza accurato, preciso e completo non è cosa facile, poiché richiede capacità elevate da parte dei programmatori, una vasta conoscenza dei dati da analizzare (il data scientist è fondamentale) e soprattutto un lungo periodo di training.
