Ti sei mai chiesto come impara davvero un'intelligenza artificiale? Quando utilizzi un chatbot, chiedi a un sistema di riconoscere un'immagine, ricevi una traduzione automatica o ottieni una raccomandazione personalizzata, dietro quella risposta non c'è una macchina che pensa esattamente come un essere umano.
Un'intelligenza artificiale impara dai dati, attraverso algoritmi matematici, modelli statistici e reti neurali artificiali capaci di individuare schemi e relazioni all'interno di enormi quantità di informazioni.
Ma cosa significa realmente "imparare" per una macchina?
In questo articolo vediamo come funziona l'apprendimento dell'intelligenza artificiale, come avviene l'addestramento di un modello di AI, che cosa sono il machine learning, il deep learning, le reti neurali, i parametri, i pesi, i dati di addestramento, la funzione di perdita e la retropropagazione dell'errore.
Capire questo processo permette di comprendere meglio anche come funzionano le moderne IA generative, i chatbot e i grandi modelli linguistici.
Che cosa significa che un'intelligenza artificiale "impara"?
Quando diciamo che un'intelligenza artificiale impara, non significa che sviluppi una coscienza, che comprenda il mondo nello stesso modo di una persona o che studi intenzionalmente come farebbe uno studente.
Nel linguaggio dell'informatica, apprendere significa modificare progressivamente i parametri di un modello sulla base dei dati e degli errori commessi, fino a ottenere risultati sufficientemente accurati.
Il concetto è alla base del machine learning, cioè l'apprendimento automatico.
Un modello di machine learning riceve dati, cerca regolarità e relazioni statistiche e modifica i propri parametri durante l'addestramento. L'obiettivo è riuscire successivamente a produrre una previsione, una classificazione o un contenuto partendo da dati nuovi.
In altre parole, l'intelligenza artificiale non viene necessariamente programmata con una lunga lista di regole del tipo:
"Se succede A, fai B."
Molto spesso viene invece addestrata affinché scopra automaticamente le relazioni presenti nei dati.
Il machine learning è infatti una branca dell'intelligenza artificiale basata sull'addestramento di modelli attraverso dati.
Come impara un'intelligenza artificiale: l'idea più semplice
Immaginiamo di voler costruire un sistema capace di riconoscere le fotografie dei gatti.
Potremmo mostrargli migliaia o milioni di immagini e indicare quali contengono un gatto e quali no.
All'inizio il modello sbaglierà moltissimo.
Potrebbe classificare come gatto un cane, una volpe o persino una persona.
Durante l'addestramento, però, il sistema confronta le proprie previsioni con i risultati attesi e misura quanto ha sbagliato.
Successivamente modifica alcuni dei propri parametri per cercare di ridurre l'errore.
Questo processo viene ripetuto moltissime volte.
Progressivamente il modello diventa più bravo a riconoscere caratteristiche e combinazioni di caratteristiche associate ai gatti.
Non significa che la macchina abbia necessariamente sviluppato una definizione umana di "gatto".
Ha invece imparato pattern statistici presenti nei dati di addestramento.
Questo è uno dei concetti fondamentali per capire come funziona l'intelligenza artificiale.
Il ruolo fondamentale dei dati
I dati sono il carburante dell'apprendimento automatico.
Un modello di intelligenza artificiale può essere estremamente sofisticato, ma se viene addestrato con dati insufficienti, errati, sbilanciati o di scarsa qualità, può produrre risultati poco affidabili.
I dati utilizzati per addestrare un'intelligenza artificiale possono essere molto diversi:
- testi;
- libri;
- articoli;
- pagine web;
- fotografie;
- immagini;
- video;
- registrazioni audio;
- conversazioni;
- documenti;
- numeri;
- dati scientifici;
- dati meteorologici;
- transazioni;
- informazioni provenienti da sensori;
- dati provenienti da applicazioni e dispositivi.
La qualità dei dati è fondamentale perché il modello cerca proprio nei dati le informazioni necessarie per costruire le proprie rappresentazioni matematiche.
Un principio importante è quindi:
dati migliori possono contribuire a ottenere modelli migliori.
Questo non significa semplicemente "più dati = migliore intelligenza artificiale". Conta anche la qualità, la varietà, la rappresentatività e la corretta preparazione dei dati.
Che cos'è l'addestramento di un'intelligenza artificiale?
L'addestramento dell'intelligenza artificiale, chiamato anche AI training o training del modello, è il processo attraverso il quale il modello modifica i propri parametri sulla base dei dati.
Durante il training, il sistema:
- riceve un insieme di dati;
- elabora gli input;
- produce una previsione o un risultato;
- confronta il risultato con quello desiderato, quando disponibile;
- calcola l'errore;
- modifica i parametri;
- ripete il procedimento moltissime volte.
Questo ciclo di apprendimento può essere eseguito milioni o miliardi di volte a seconda del modello e del problema.
Google descrive il machine learning come un processo di ottimizzazione del modello nel quale i parametri vengono modificati per ridurre gli errori delle previsioni.
Che cosa sono i parametri di un'intelligenza artificiale?
Uno degli aspetti più importanti per capire come impara un'IA riguarda i parametri.
Un modello di machine learning può avere da migliaia a milioni, miliardi o anche più parametri.
I parametri sono valori numerici che il modello modifica durante l'addestramento.
Possiamo immaginarli, semplificando molto, come una gigantesca serie di "regolatori" matematici.
Durante il training il modello cerca di trovare valori che gli permettano di ottenere risultati sempre più accurati.
Nei modelli basati su reti neurali, questi valori sono strettamente collegati ai pesi delle connessioni tra i neuroni artificiali.
Le reti neurali apprendono modificando questi pesi durante l'addestramento.
Come funziona una rete neurale artificiale?
La rete neurale artificiale è uno dei principali strumenti utilizzati nel moderno machine learning e soprattutto nel deep learning.
Il nome deriva dal fatto che la struttura è ispirata, in modo molto semplificato, alle reti di neuroni biologici.
Una rete neurale artificiale è composta da numerose unità di calcolo, comunemente chiamate neuroni artificiali, organizzate in livelli.
In forma semplificata possiamo distinguere:
- livello di ingresso;
- livelli intermedi o nascosti;
- livello di uscita.
I dati entrano nella rete.
Le informazioni vengono trasformate progressivamente passando attraverso diversi livelli.
Ogni connessione ha un determinato peso.
Il modello combina i valori ricevuti, esegue calcoli matematici e produce un risultato.
Le reti neurali moderne possono avere strutture estremamente complesse e moltissimi parametri.
Che cosa sono i pesi di una rete neurale?
I pesi rappresentano uno degli elementi fondamentali attraverso i quali una rete neurale apprende.
Per semplificare, possiamo immaginare ogni connessione tra due neuroni artificiali come un collegamento dotato di un valore numerico.
Durante l'addestramento questi valori vengono modificati.
Se una determinata configurazione porta il modello verso una previsione corretta, i parametri vengono modificati in una direzione che tende a mantenere o rafforzare quella configurazione.
Se invece contribuisce a un errore, l'algoritmo cerca di correggerla.
La rete quindi non "memorizza semplicemente" una serie di risposte.
Costruisce una gigantesca struttura matematica di parametri che permette di trasformare gli input in output.
Che cos'è la funzione di perdita?
Per imparare, un'intelligenza artificiale deve avere un modo per capire quanto sta sbagliando.
Qui entra in gioco la funzione di perdita, chiamata anche loss function.
La funzione di perdita assegna un valore all'errore prodotto dal modello.
In modo estremamente semplificato:
errore elevato = risultato poco corretto
errore basso = risultato più vicino a quello desiderato
Durante l'addestramento l'obiettivo è generalmente quello di ridurre la perdita.
Il modello cerca quindi di trovare una configurazione dei propri parametri che minimizzi l'errore.
Questo meccanismo è uno dei pilastri dell'addestramento delle reti neurali.
Che cos'è la retropropagazione dell'errore?
Un altro concetto fondamentale è la retropropagazione dell'errore, conosciuta come backpropagation.
Immaginiamo che una rete neurale riceva un'immagine e produca una previsione sbagliata.
Il sistema calcola l'errore.
La retropropagazione permette di determinare come l'errore è collegato ai vari parametri della rete e di utilizzare queste informazioni per modificare i pesi.
In questo modo l'errore viene "propagato all'indietro" attraverso la rete.
I pesi possono quindi essere aggiornati per cercare di ottenere un risultato migliore al successivo passaggio.
La retropropagazione e l'ottimizzazione dei pesi sono componenti centrali dell'addestramento delle reti neurali.
Che cos'è la discesa del gradiente?
La discesa del gradiente, o gradient descent, è una delle tecniche matematiche utilizzate per ottimizzare i parametri di un modello.
L'idea può essere spiegata con una semplice metafora.
Immaginiamo di trovarci su una montagna immersa nella nebbia e di voler raggiungere il punto più basso della valle.
Non possiamo vedere l'intero paesaggio, ma possiamo capire quale direzione porta verso il basso.
La discesa del gradiente utilizza informazioni matematiche sul modo in cui cambia la funzione di perdita per determinare come modificare i parametri del modello.
Ripetendo questi aggiornamenti, il sistema cerca di raggiungere una configurazione con un errore sempre più basso.
L'intelligenza artificiale impara per tentativi?
In un certo senso sì, ma è importante non interpretare questa frase in modo troppo umano.
Durante l'addestramento il modello produce continuamente risultati e riceve informazioni sull'errore.
Attraverso moltissime iterazioni, modifica i propri parametri.
Si tratta quindi di un processo matematico di ottimizzazione attraverso ripetuti aggiornamenti.
Non è però un "tentativo" cosciente.
L'IA non pensa:
"Questa volta provo a rispondere diversamente."
È un algoritmo che esegue calcoli e aggiorna numericamente i parametri del modello.
Che cos'è una iterazione?
Una iterazione è un singolo ciclo di elaborazione e aggiornamento durante il processo di addestramento.
Un modello può eseguire un numero enorme di iterazioni.
Ad esempio:
dati → previsione → errore → aggiornamento dei parametri → nuova previsione → nuovo errore
Questo ciclo viene ripetuto continuamente.
Più complesso è il modello e maggiore può essere il numero di calcoli necessari per completare il training.
Che cos'è un'epoca di addestramento?
Nel machine learning il termine epoch, tradotto generalmente come epoca, indica un passaggio completo attraverso l'intero insieme di dati di addestramento.
Se un modello viene addestrato su un determinato dataset e lo percorre interamente una volta, abbiamo un'epoca.
Il training può prevedere più epoche.
Durante ogni epoca il modello può continuare a modificare i propri parametri.
Tuttavia, aumentare indefinitamente il numero di epoche non significa necessariamente ottenere un modello migliore.
Che cos'è l'overfitting?
Uno dei problemi più importanti dell'apprendimento automatico è l'overfitting, o sovradattamento.
Si verifica quando un modello diventa molto bravo a riprodurre i dati di addestramento ma perde capacità di generalizzare quando incontra dati nuovi.
È un po' come uno studente che impara a memoria tutte le domande di un vecchio test ma non ha realmente acquisito la capacità di risolvere problemi diversi.
Un buon modello deve invece imparare regolarità sufficientemente generali.
L'obiettivo non è semplicemente ottenere una percentuale elevatissima sul dataset utilizzato durante il training, ma generalizzare correttamente su dati mai visti prima.
Che cos'è l'underfitting?
Il problema opposto è l'underfitting, o sottodattamento.
In questo caso il modello è troppo semplice, poco addestrato oppure non riesce a catturare adeguatamente le relazioni presenti nei dati.
Di conseguenza può ottenere risultati scadenti sia sui dati di addestramento sia su quelli nuovi.
L'obiettivo del machine learning è trovare un equilibrio che permetta al modello di apprendere le caratteristiche importanti senza limitarsi a memorizzare gli esempi.
Perché i dati vengono divisi in training e test?
Per capire se un'intelligenza artificiale ha davvero imparato a generalizzare, non basta verificarla sugli stessi dati utilizzati per l'addestramento.
Per questo i dataset vengono spesso suddivisi in parti differenti.
Una parte viene utilizzata per il training.
Un'altra può essere utilizzata per la validazione.
Una parte separata viene utilizzata per il test.
Il modello viene quindi valutato su dati che non ha utilizzato direttamente per imparare.
Questo permette di capire meglio quanto sia realmente capace di funzionare su informazioni nuove.
I principali tipi di apprendimento dell'intelligenza artificiale
Non tutte le intelligenze artificiali imparano nello stesso modo.
I principali approcci comprendono:
- apprendimento supervisionato;
- apprendimento non supervisionato;
- apprendimento per rinforzo;
- approcci di deep learning;
- tecniche utilizzate nell'intelligenza artificiale generativa.
Google identifica tra le principali categorie dell'apprendimento automatico proprio l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, oltre ai sistemi generativi.
Che cos'è l'apprendimento supervisionato?
Nell'apprendimento supervisionato il modello viene addestrato utilizzando esempi associati a una risposta corretta.
Immaginiamo di voler costruire un sistema capace di riconoscere le email indesiderate.
Potremmo fornire migliaia di messaggi classificati come:
- spam;
- non spam.
Il modello analizza gli esempi e cerca di imparare le caratteristiche che permettono di distinguere le due categorie.
Successivamente riceve un messaggio nuovo e deve stabilire a quale categoria appartiene.
L'apprendimento supervisionato viene utilizzato per numerosi problemi di classificazione e previsione.
Che cos'è l'apprendimento non supervisionato?
Nell'apprendimento non supervisionato il modello lavora con dati che non sono necessariamente accompagnati da una risposta corretta già indicata.
L'obiettivo può essere quello di individuare automaticamente strutture, gruppi o relazioni nascoste.
Un esempio è il clustering, cioè la suddivisione di dati in gruppi sulla base delle loro caratteristiche.
Immaginiamo di avere migliaia di clienti e molte informazioni sui loro comportamenti.
Un algoritmo potrebbe individuare autonomamente gruppi di clienti con caratteristiche simili.
In questo caso nessuno ha necessariamente detto in anticipo al sistema quali gruppi cercare.
Che cos'è l'apprendimento per rinforzo?
L'apprendimento per rinforzo, o reinforcement learning, funziona attraverso un sistema di ricompense e penalizzazioni.
Il modello compie un'azione e riceve un determinato segnale.
Se l'azione è utile, può ricevere una ricompensa.
Se è negativa, può ricevere una penalizzazione.
Attraverso numerose interazioni, il sistema cerca di imparare quali comportamenti portano a risultati migliori.
È un approccio particolarmente interessante quando il modello deve prendere decisioni in sequenza.
Come impara un'intelligenza artificiale generativa?
Le IA generative hanno portato l'intelligenza artificiale al grande pubblico.
Sistemi moderni possono generare:
- testi;
- immagini;
- audio;
- video;
- codice;
- riassunti;
- traduzioni;
- risposte conversazionali.
Ma come fanno?
In termini generali, un modello generativo viene addestrato su grandi quantità di dati per imparare pattern, strutture e relazioni statistiche presenti nei contenuti.
Nel caso dei modelli linguistici, il sistema impara le relazioni tra elementi del linguaggio e utilizza queste informazioni per generare nuove sequenze di testo.
Google descrive i modelli generativi come sistemi che apprendono pattern dai dati per produrre nuovi contenuti simili sotto determinati aspetti ai dati utilizzati durante l'addestramento.
Come impara un modello linguistico come ChatGPT?
Un modello linguistico di grandi dimensioni, o LLM (Large Language Model), viene addestrato su grandi quantità di testo.
Durante l'addestramento il modello viene esposto a enormi quantità di sequenze linguistiche.
Un principio fondamentale consiste nell'imparare a prevedere quali elementi possono seguire altri elementi all'interno del testo.
In una rappresentazione molto semplificata:
testo precedente → previsione → confronto → errore → aggiornamento dei parametri
Ripetendo questo procedimento un numero enorme di volte, il modello costruisce una rappresentazione matematica molto complessa delle regolarità presenti nel linguaggio.
Questo gli permette successivamente di generare testo, rispondere a domande, riassumere documenti, tradurre e svolgere molti altri compiti.
L'IA comprende davvero ciò che legge?
Questa è una delle domande più interessanti.
Quando un'intelligenza artificiale produce una risposta apparentemente intelligente, non dobbiamo automaticamente interpretare il suo funzionamento come equivalente alla comprensione umana.
Un modello di AI elabora rappresentazioni matematiche e utilizza pattern appresi durante l'addestramento.
Le sue capacità possono essere estremamente sofisticate, ma questo non significa necessariamente che possieda coscienza, intenzioni o comprensione del mondo identiche a quelle di una persona.
È quindi importante distinguere tra capacità di elaborazione e generazione e concetti umani come coscienza, esperienza soggettiva e comprensione.
L'intelligenza artificiale memorizza tutto quello che vede?
Non necessariamente.
È una semplificazione molto comune pensare che un modello di AI sia semplicemente un enorme archivio nel quale ogni informazione viene conservata parola per parola.
Durante l'addestramento, il modello modifica i propri parametri per rappresentare regolarità presenti nei dati.
Questo può produrre una forma di memorizzazione di alcune informazioni, soprattutto in determinate condizioni, ma il funzionamento generale di un modello non equivale semplicemente a una banca dati consultabile.
Il modello utilizza i parametri appresi per produrre previsioni o generazioni a partire dagli input.
Perché un'intelligenza artificiale può sbagliare?
Anche un modello molto avanzato può commettere errori.
Le ragioni possono essere diverse:
- dati di addestramento incompleti;
- dati di scarsa qualità;
- informazioni contraddittorie;
- ambiguità;
- limiti del modello;
- errori nella fase di addestramento;
- difficoltà nel generalizzare;
- informazioni mancanti;
- richieste troppo complesse;
- problemi di interpretazione dell'input.
Nel caso delle IA generative esiste inoltre il fenomeno delle allucinazioni dell'intelligenza artificiale, cioè risposte formulate in modo convincente ma non necessariamente corrette.
Per questo un risultato prodotto dall'AI non dovrebbe essere considerato automaticamente vero solo perché è scritto in modo sicuro e convincente.
L'intelligenza artificiale continua a imparare mentre la utilizziamo?
Dipende dal sistema.
È importante distinguere tra addestramento del modello e utilizzo quotidiano.
Quando interagisci con un sistema di intelligenza artificiale, non significa automaticamente che il modello principale venga modificato in tempo reale dopo ogni domanda.
In molti sistemi il modello viene prima addestrato, poi valutato e infine distribuito agli utenti.
Successivamente possono essere effettuati nuovi cicli di addestramento, aggiornamento o messa a punto.
Quindi "l'AI impara continuamente" non significa necessariamente che ogni singola conversazione modifichi immediatamente il modello.
Che cos'è il fine-tuning?
Il fine-tuning, o messa a punto, è un ulteriore processo di addestramento attraverso il quale un modello già addestrato viene adattato a uno specifico compito o dominio.
Un modello generale potrebbe essere ulteriormente addestrato per migliorare le proprie prestazioni in un settore particolare.
Ad esempio, possono essere realizzati modelli specializzati per:
- medicina;
- finanza;
- programmazione;
- diritto;
- assistenza clienti;
- analisi documentale;
- traduzione;
- ricerca scientifica.
Il fine-tuning permette quindi di adattare un modello preesistente a esigenze più specifiche.
Che cos'è il deep learning?
Il deep learning, o apprendimento profondo, è una branca del machine learning che utilizza reti neurali con molteplici livelli.
La profondità della rete permette al modello di costruire rappresentazioni progressivamente più complesse.
In un sistema di riconoscimento delle immagini, per esempio, i primi livelli possono individuare caratteristiche molto semplici, mentre livelli successivi possono combinare queste caratteristiche per rappresentare forme e strutture più complesse.
Il deep learning è alla base di moltissime applicazioni moderne dell'intelligenza artificiale.
Come impara un'IA a riconoscere un'immagine?
Immaginiamo di voler insegnare a una rete neurale a distinguere tra automobili e biciclette.
Durante il training vengono fornite moltissime immagini.
La rete riceve i dati sotto forma numerica.
Le immagini vengono trasformate in valori che possono essere elaborati dal modello.
La rete produce una previsione.
Se sbaglia, l'errore viene utilizzato per aggiornare i parametri.
Dopo moltissime iterazioni, la rete può imparare rappresentazioni utili per distinguere le due categorie.
Non viene necessariamente programmata una regola esplicita come:
"Se trovi due ruote e un manubrio, allora è una bicicletta."
Il modello apprende invece caratteristiche statistiche attraverso il processo di addestramento.
Come impara un'intelligenza artificiale a riconoscere la voce?
Il principio generale è simile.
Un sistema di riconoscimento vocale riceve segnali audio e deve trasformarli in una rappresentazione utile per identificare parole e frasi.
Durante il training vengono utilizzati grandi quantità di dati audio e trascrizioni.
Il modello cerca relazioni tra i segnali acustici e le sequenze linguistiche.
Dopo l'addestramento può utilizzare queste rappresentazioni per trasformare una nuova registrazione vocale in testo.
Questo tipo di tecnologia viene utilizzato negli assistenti vocali, nei sistemi di trascrizione automatica e in numerose applicazioni basate sull'AI.
L'importanza della qualità dei dati nell'intelligenza artificiale
Uno dei principi più importanti del machine learning è che la qualità dei dati influenza la qualità dell'apprendimento.
Se i dati contengono errori, distorsioni o rappresentazioni insufficienti della realtà, il modello può imparare pattern problematici.
Questo può portare a:
- previsioni errate;
- classificazioni sbagliate;
- risultati poco affidabili;
- bias;
- scarsa capacità di generalizzazione.
Per questo la preparazione dei dati è una delle fasi più importanti di un progetto di intelligenza artificiale.
Il ciclo di sviluppo del machine learning comprende infatti raccolta, preparazione, addestramento, valutazione e successiva messa a punto del modello.
L'intelligenza artificiale può imparare dai propri errori?
Sì, ma bisogna utilizzare correttamente questa espressione.
Durante il training, gli errori del modello vengono utilizzati per modificare i parametri.
In questo senso il sistema "impara dagli errori".
Non significa però che l'IA rifletta sull'errore come farebbe una persona.
Il processo è matematico:
previsione → errore → calcolo dell'errore → aggiornamento dei parametri → nuova previsione.
La ripetizione di questo ciclo permette al modello di migliorare le proprie prestazioni durante l'addestramento.
Quanto tempo serve per addestrare un'intelligenza artificiale?
Non esiste una risposta unica.
Il tempo di addestramento dipende da moltissimi fattori:
- dimensione del modello;
- quantità di dati;
- tipo di algoritmo;
- numero di parametri;
- numero di iterazioni;
- hardware utilizzato;
- numero di GPU;
- ottimizzazione del software;
- complessità del problema;
- architettura della rete neurale.
Un piccolo modello può essere addestrato anche su hardware relativamente accessibile.
I modelli di grandi dimensioni possono invece richiedere infrastrutture di calcolo estremamente potenti e grandi quantità di energia.
Perché servono GPU per l'intelligenza artificiale?
Le GPU, cioè le unità di elaborazione grafica, sono particolarmente adatte a eseguire grandi quantità di operazioni matematiche in parallelo.
L'addestramento delle reti neurali richiede enormi quantità di calcoli.
La possibilità di eseguire molti calcoli contemporaneamente rende le GPU molto importanti nell'AI moderna.
Per questo i grandi sistemi di intelligenza artificiale vengono generalmente addestrati utilizzando infrastrutture composte da numerosi acceleratori di calcolo.
Che differenza c'è tra algoritmo e modello?
Questa distinzione è importante.
L'algoritmo di machine learning è il metodo utilizzato per apprendere dai dati.
Il modello è il risultato dell'addestramento, cioè la struttura parametrica che ha appreso determinate relazioni dai dati.
In termini molto semplici:
algoritmo = metodo di apprendimento
modello = sistema addestrato
La distinzione può diventare più complessa nella pratica, ma è un buon punto di partenza per comprendere il funzionamento dell'intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale impara come un essere umano?
No, almeno non nello stesso senso.
Un bambino può imparare un concetto da pochi esempi, grazie a esperienza, percezione, memoria, ragionamento e interazione con il mondo.
I sistemi di machine learning generalmente richiedono grandi quantità di dati e procedure matematiche di addestramento.
La Royal Society sottolinea proprio che gli algoritmi di machine learning possono individuare pattern in grandi quantità di dati, mentre l'apprendimento umano può avvenire anche attraverso un numero molto più limitato di esempi.
Questo è uno dei motivi per cui il termine "intelligenza artificiale" può essere fuorviante se viene interpretato come sinonimo di intelligenza umana.
Il futuro dell'apprendimento dell'intelligenza artificiale
La ricerca sull'intelligenza artificiale continua a svilupparsi rapidamente.
I sistemi moderni stanno diventando sempre più capaci di lavorare con diversi tipi di informazioni contemporaneamente.
Si parla infatti di AI multimodale, nella quale un modello può elaborare testo, immagini, audio e altri tipi di dati.
Parallelamente continuano gli studi su:
- modelli più efficienti;
- AI multimodale;
- agenti intelligenti;
- robotica;
- apprendimento continuo;
- AI generativa;
- modelli specializzati;
- sistemi autonomi;
- ragionamento artificiale;
- apprendimento con meno dati;
- sicurezza dell'intelligenza artificiale;
- interpretabilità dei modelli.
La grande sfida non consiste soltanto nel creare modelli più grandi, ma anche nel renderli più efficienti, affidabili, controllabili e utili.
In sintesi: come impara davvero un'intelligenza artificiale?
Possiamo riassumere l'intero processo in una sequenza molto semplice:
1. Raccolta dei dati
Il sistema riceve grandi quantità di informazioni.
2. Preparazione dei dati
I dati vengono organizzati, filtrati e trasformati in una forma utilizzabile.
3. Addestramento
Il modello analizza gli esempi e produce previsioni.
4. Calcolo dell'errore
Le previsioni vengono confrontate con il risultato desiderato, quando disponibile.
5. Aggiornamento dei parametri
I pesi e gli altri parametri vengono modificati.
6. Ripetizione
Il processo viene ripetuto moltissime volte.
7. Valutazione
Il modello viene testato su dati separati.
8. Messa a punto
Se necessario, vengono modificati dati, parametri, architettura o procedure di addestramento.
9. Utilizzo
Il modello addestrato viene utilizzato per effettuare previsioni, classificazioni o generare contenuti.
In definitiva, un'intelligenza artificiale impara attraverso un processo matematico di ottimizzazione basato sui dati. Non impara necessariamente come un essere umano e non "studia" consapevolmente: modifica i propri parametri per riconoscere meglio i pattern presenti negli esempi ricevuti.
È proprio questa capacità di trovare relazioni estremamente complesse all'interno di enormi quantità di dati che ha reso possibile lo sviluppo delle moderne tecnologie di machine learning, deep learning, reti neurali e intelligenza artificiale generativa.
Le parole chiave da ricordare
Per comprendere il funzionamento dell'AI è utile conoscere almeno questi termini:
- intelligenza artificiale;
- IA;
- artificial intelligence;
- machine learning;
- apprendimento automatico;
- deep learning;
- apprendimento profondo;
- rete neurale artificiale;
- neural network;
- neuroni artificiali;
- algoritmo di machine learning;
- modello di intelligenza artificiale;
- addestramento AI;
- training dell'intelligenza artificiale;
- dati di addestramento;
- dataset;
- parametri;
- pesi;
- funzione di perdita;
- loss function;
- retropropagazione;
- backpropagation;
- gradient descent;
- discesa del gradiente;
- iterazioni;
- epoche;
- apprendimento supervisionato;
- apprendimento non supervisionato;
- apprendimento per rinforzo;
- reinforcement learning;
- AI generativa;
- modello linguistico;
- Large Language Model;
- LLM;
- fine-tuning;
- riconoscimento dei pattern;
- previsione;
- classificazione;
- overfitting;
- underfitting;
- generalizzazione;
- dati di training;
- dati di test;
- rete neurale profonda;
- come funziona l'intelligenza artificiale;
- come impara l'intelligenza artificiale;
- come viene addestrata un'intelligenza artificiale;
- come funziona il machine learning;
- come impara una rete neurale.
Conclusione
Capire come impara davvero un'intelligenza artificiale significa andare oltre l'idea di una macchina che "pensa" come una persona.
Alla base ci sono dati, algoritmi, matematica, probabilità, reti neurali e un enorme processo di ottimizzazione.
Il modello riceve informazioni, produce risultati, misura gli errori e modifica progressivamente i propri parametri. Ripetendo questo processo un numero enorme di volte, può imparare a riconoscere schemi e produrre risultati sempre più sofisticati.
È questo meccanismo, unito alla crescente potenza di calcolo e alla disponibilità di enormi quantità di dati, ad aver reso possibile gran parte dell'intelligenza artificiale moderna.
E proprio per questo, quando utilizziamo un chatbot, un sistema di riconoscimento delle immagini o un'IA generativa, dietro la semplice risposta che vediamo sullo schermo esiste un complesso processo matematico di apprendimento automatico.