L’addestramento dell’intelligenza artificiale è il processo attraverso il quale un sistema informatico impara a riconoscere schemi, elaborare informazioni, fare previsioni e produrre risultati a partire dai dati. È una delle fasi più importanti nello sviluppo dei moderni sistemi di intelligenza artificiale e permette alle macchine di svolgere compiti che, in passato, richiedevano principalmente l’intervento umano.
Quando utilizziamo un sistema di intelligenza artificiale per riconoscere un’immagine, tradurre una frase, rispondere a una domanda, generare un testo o fare una previsione, dietro quel risultato c’è stato un processo di apprendimento basato su grandi quantità di dati e su complessi algoritmi matematici.
Ma come fa realmente un’intelligenza artificiale a imparare?
In questo articolo vedremo come viene addestrata un’intelligenza artificiale, quali dati utilizza, che ruolo hanno il machine learning e le reti neurali, come vengono corretti gli errori e quali sono le principali fasi dell’addestramento di un modello di IA.
Che cos’è l’addestramento dell’intelligenza artificiale?
L’addestramento dell’intelligenza artificiale è il processo attraverso il quale un modello viene messo nelle condizioni di imparare dai dati.
Un programma informatico tradizionale generalmente segue istruzioni definite in anticipo dal programmatore. Nei sistemi basati sul machine learning, invece, il comportamento del modello può essere ottenuto attraverso l’analisi di numerosi esempi.
In termini semplici, possiamo immaginare l’addestramento come un processo simile all’apprendimento umano.
Se vogliamo insegnare a una persona a riconoscere un cane, possiamo mostrarle molte immagini di cani e spiegare quali caratteristiche osservare. Dopo aver visto numerosi esempi, la persona può imparare a distinguere un cane da altri animali.
Un sistema di intelligenza artificiale segue un principio matematico simile, anche se il suo funzionamento è completamente diverso da quello del cervello umano.
Il modello analizza i dati, individua delle regolarità e modifica progressivamente i propri parametri per migliorare le proprie prestazioni.
Come viene addestrata un’intelligenza artificiale?
L’addestramento di un sistema di IA può essere descritto attraverso diverse fasi.
In generale il processo comprende:
- raccolta dei dati;
- preparazione dei dati;
- scelta dell’architettura del modello;
- addestramento;
- individuazione e riduzione degli errori;
- verifica delle prestazioni;
- eventuale perfezionamento;
- utilizzo del modello.
Il procedimento può essere molto complesso e cambiare considerevolmente a seconda del tipo di intelligenza artificiale.
Un modello progettato per riconoscere immagini, per esempio, viene addestrato in modo diverso rispetto a un modello linguistico progettato per comprendere e generare testo.
Il ruolo dei dati nell’addestramento dell’IA
I dati rappresentano uno degli elementi fondamentali dell’addestramento.
Un modello di machine learning ha bisogno di esempi dai quali ricavare informazioni. Questi dati possono essere costituiti da:
- testi;
- immagini;
- video;
- registrazioni audio;
- numeri;
- documenti;
- dati scientifici;
- dati meteorologici;
- informazioni provenienti da sensori;
- dati relativi a comportamenti o eventi.
La tipologia e la quantità dei dati dipendono dal compito che il sistema deve svolgere.
Per creare un sistema capace di riconoscere oggetti nelle fotografie saranno necessari molti esempi di immagini. Per sviluppare un modello linguistico saranno invece necessari grandi quantità di contenuti testuali e altri dati utili all'apprendimento.
Perché la qualità dei dati è importante?
Non è sufficiente avere una grande quantità di dati.
È importante che i dati siano anche accurati, pertinenti, rappresentativi e adeguatamente preparati.
Se un sistema viene addestrato utilizzando dati incompleti o fortemente distorti, potrebbe imparare schemi poco affidabili.
Questo problema può portare alla comparsa di errori e bias, cioè distorsioni nei risultati prodotti dal modello.
Per questo motivo la preparazione dei dati rappresenta una fase fondamentale nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.
Che cos’è un dataset?
Un dataset è una raccolta organizzata di dati utilizzata, tra le altre cose, per addestrare o valutare un modello di intelligenza artificiale.
Un dataset può contenere migliaia, milioni o anche quantità molto più grandi di esempi.
Per esempio, un dataset destinato al riconoscimento delle immagini potrebbe contenere fotografie associate a determinate categorie.
Un dataset linguistico può invece contenere grandi quantità di testi.
Durante l'addestramento il modello utilizza questi dati per cercare di individuare relazioni e schemi.
Il machine learning e l’addestramento dell’intelligenza artificiale
Il machine learning, o apprendimento automatico, è una delle principali tecnologie utilizzate per sviluppare sistemi di intelligenza artificiale.
Invece di programmare manualmente ogni possibile situazione, si forniscono al sistema dati ed esempi dai quali il modello può apprendere.
Il modello cerca quindi di individuare una relazione tra gli input e i risultati desiderati.
Ad esempio, se vogliamo creare un sistema capace di riconoscere se un'immagine contiene un gatto, possiamo utilizzare numerose immagini già classificate.
Il modello analizza gli esempi e cerca progressivamente di migliorare la capacità di distinguere le caratteristiche associate alla categoria.
I principali tipi di addestramento dell’intelligenza artificiale
Esistono diversi approcci all'apprendimento automatico.
Apprendimento supervisionato
Nell'apprendimento supervisionato il modello viene addestrato utilizzando dati accompagnati da una risposta corretta o da un'etichetta.
Per esempio, possiamo fornire:
- immagini di gatti → "gatto";
- immagini di cani → "cane";
- messaggi indesiderati → "spam";
- messaggi normali → "non spam".
Il modello analizza questi esempi e cerca di imparare la relazione tra i dati e le relative risposte.
Successivamente può utilizzare ciò che ha appreso per effettuare previsioni su nuovi dati.
Apprendimento non supervisionato
Nell'apprendimento non supervisionato il sistema lavora con dati che non sono necessariamente associati a una risposta già definita.
L'obiettivo può essere quello di individuare strutture, gruppi o schemi presenti nei dati.
Un sistema potrebbe, per esempio, analizzare un grande insieme di informazioni e individuare automaticamente gruppi di elementi che presentano caratteristiche simili.
Questo tipo di approccio può essere utile in numerosi ambiti, tra cui l'analisi dei dati.
Apprendimento per rinforzo
Nell'apprendimento per rinforzo, il sistema impara attraverso interazioni con un ambiente.
Il modello può ricevere una sorta di ricompensa quando compie un'azione considerata positiva e una penalizzazione quando prende una decisione sfavorevole.
Ripetendo il processo, il sistema cerca di individuare strategie che permettano di ottenere risultati migliori.
Questo approccio è stato utilizzato, tra le altre cose, nella ricerca sull'intelligenza artificiale applicata ai giochi e al controllo di sistemi complessi.
Come funziona concretamente l’addestramento?
Durante l'addestramento il modello riceve dati in ingresso e produce una previsione o un risultato.
Questo risultato viene confrontato con quello atteso oppure valutato attraverso un determinato criterio.
Se il risultato non è sufficientemente preciso, il sistema calcola una misura dell'errore.
Questa informazione viene utilizzata per modificare i parametri del modello.
Il processo viene quindi ripetuto molte volte.
In forma semplificata:
dati → previsione → errore → correzione → nuova previsione → nuovo errore
Ripetendo questo ciclo moltissime volte, il modello può progressivamente migliorare le proprie prestazioni.
Che cosa sono i parametri di un modello di IA?
I parametri sono valori numerici che il modello modifica durante il processo di addestramento.
Sono fondamentali perché determinano il modo in cui il modello interpreta gli input e produce i propri risultati.
Nei modelli moderni, soprattutto nelle reti neurali di grandi dimensioni, il numero dei parametri può essere estremamente elevato.
È importante però non confondere il numero di parametri con una misura assoluta dell'intelligenza del sistema.
Un modello più grande non è automaticamente migliore in ogni situazione: contano anche l'architettura, i dati utilizzati, il processo di addestramento e il compito per cui è stato progettato.
Che cos’è una rete neurale artificiale?
Le reti neurali artificiali sono modelli matematici ispirati in modo molto semplificato al funzionamento delle reti di neuroni biologiche.
Una rete neurale è composta da unità matematiche organizzate in livelli.
I dati attraversano questi livelli e vengono progressivamente trasformati.
Durante l'addestramento vengono modificati numerosi valori interni, permettendo alla rete di migliorare le proprie previsioni.
Le reti neurali sono alla base di molte applicazioni moderne dell'intelligenza artificiale, dal riconoscimento delle immagini all'elaborazione del linguaggio naturale.
Come impara una rete neurale?
Immaginiamo di voler addestrare una rete neurale a riconoscere immagini di automobili.
All'inizio il modello non possiede una conoscenza affidabile del compito.
Gli vengono presentate numerose immagini.
Per ogni esempio produce una previsione.
Se la previsione è sbagliata, viene calcolato un errore.
L'algoritmo di addestramento utilizza l'errore per modificare i parametri della rete.
Dopo molte iterazioni, la rete può diventare progressivamente più efficace nel riconoscere le caratteristiche presenti nelle immagini.
Il processo matematico è molto più complesso di questa descrizione, ma il concetto fondamentale è quello di apprendere modificando progressivamente i parametri sulla base degli errori.
Che cos’è una funzione di perdita?
Durante l'addestramento è necessario misurare quanto il modello sta sbagliando.
A questo scopo vengono utilizzate funzioni matematiche chiamate spesso funzioni di perdita o loss function.
La funzione di perdita assegna un valore che rappresenta, secondo il criterio scelto, quanto la previsione del modello è distante dal risultato desiderato.
L'obiettivo dell'addestramento è generalmente quello di ridurre questa perdita.
In termini molto semplificati:
errore elevato → il modello deve correggersi
errore ridotto → il modello sta migliorando
Che cos’è il backpropagation?
Uno dei meccanismi fondamentali utilizzati nell'addestramento delle reti neurali è la backpropagation, o retropropagazione dell'errore.
Il processo permette di utilizzare l'errore calcolato al termine della previsione per determinare come modificare i parametri della rete.
In modo semplificato:
- il modello riceve i dati;
- produce un risultato;
- viene calcolato l'errore;
- l'errore viene propagato all'indietro attraverso la rete;
- vengono aggiornati i parametri;
- il modello ripete il processo.
Questo ciclo può essere eseguito un numero enorme di volte.
Che cos’è l’ottimizzazione?
L'ottimizzazione è il processo attraverso il quale vengono modificati i parametri del modello per migliorare le sue prestazioni.
Uno degli strumenti matematici utilizzati in questo contesto è il gradient descent, o discesa del gradiente.
L'idea generale è trovare progressivamente configurazioni dei parametri che permettano di ridurre la funzione di perdita.
Non significa che l'intelligenza artificiale "pensa" a quale errore ha commesso come farebbe una persona.
Si tratta invece di un processo matematico automatizzato.
Quante volte viene ripetuto l’addestramento?
Un dataset viene generalmente elaborato attraverso numerose iterazioni.
Un'epoca, o epoch, indica in genere un passaggio completo attraverso il dataset di addestramento.
Un modello può essere addestrato per una o più epoche, a seconda del problema e della metodologia utilizzata.
Tuttavia, aumentare semplicemente il numero di passaggi non garantisce risultati migliori.
Se il modello impara troppo bene i dati di addestramento, può verificarsi un problema chiamato overfitting.
Che cos’è l’overfitting?
L'overfitting, o sovradattamento, si verifica quando un modello si adatta eccessivamente ai dati utilizzati durante l'addestramento.
Il sistema può ottenere ottimi risultati sugli esempi già visti, ma avere difficoltà quando deve affrontare dati nuovi.
È simile a uno studente che memorizza perfettamente le risposte di un eserciziario senza comprendere realmente il metodo.
Per questo motivo è importante verificare il modello anche su dati che non sono stati utilizzati direttamente per l'apprendimento.
Dati di addestramento, validazione e test
Per valutare correttamente un modello vengono spesso utilizzati insiemi di dati differenti.
Dati di addestramento
Sono utilizzati direttamente per insegnare al modello.
Dati di validazione
Vengono utilizzati durante lo sviluppo per valutare e perfezionare il modello.
Dati di test
Vengono utilizzati per ottenere una valutazione finale delle prestazioni su dati che il modello non ha utilizzato per l'addestramento.
La separazione dei dati è importante per capire se il modello è realmente in grado di generalizzare ciò che ha imparato.
Come vengono addestrate le IA generative?
Le IA generative sono sistemi capaci di produrre nuovi contenuti, come:
- testi;
- immagini;
- audio;
- video;
- codice;
- altri tipi di contenuti digitali.
I modelli generativi possono essere addestrati su grandi quantità di dati.
Nel caso dei modelli linguistici, il sistema impara a riconoscere strutture e relazioni presenti nel linguaggio.
Durante il processo di addestramento può imparare, per esempio, come le parole tendono a essere utilizzate insieme, quali strutture grammaticali ricorrono e quali relazioni statistiche sono presenti nei testi.
È importante sottolineare che questo non significa necessariamente che il modello comprenda il mondo nello stesso modo in cui lo comprende una persona.
Il funzionamento interno di un modello linguistico è basato su rappresentazioni matematiche e relazioni apprese dai dati.
Come viene addestrato un chatbot?
Un chatbot basato sull'intelligenza artificiale può essere sviluppato attraverso diverse fasi.
Una prima fase può consistere nell'addestramento su grandi quantità di dati.
Successivamente il modello può essere sottoposto a ulteriori procedure di perfezionamento per renderlo più utile nel seguire le istruzioni e nel produrre risposte appropriate.
Possono inoltre essere utilizzati sistemi di valutazione, dati specificamente preparati e tecniche di ottimizzazione.
Il processo complessivo è quindi molto più articolato del semplice "inserire informazioni dentro un computer".
L’intelligenza artificiale memorizza tutto ciò che vede?
Non necessariamente.
È importante distinguere tra apprendimento dei parametri e semplice memorizzazione dei dati.
Durante l'addestramento un modello modifica i propri parametri sulla base degli esempi analizzati.
Questo gli permette di apprendere regolarità statistiche e rappresentazioni utili per svolgere determinati compiti.
In alcuni casi possono comunque verificarsi forme di memorizzazione di specifici contenuti, soprattutto quando determinati esempi vengono ripetuti o hanno caratteristiche particolari.
Per questo motivo la gestione dei dati e la progettazione dell'addestramento sono aspetti importanti.
Quanto tempo serve per addestrare un’intelligenza artificiale?
Non esiste un tempo unico.
La durata dell'addestramento dipende da numerosi fattori:
- dimensione del modello;
- quantità di dati;
- tipo di algoritmo;
- complessità del problema;
- numero di calcoli necessari;
- hardware utilizzato;
- numero di processori o acceleratori;
- qualità dell'ottimizzazione del sistema.
Un piccolo modello può essere addestrato anche con risorse relativamente limitate.
I grandi modelli di IA richiedono invece infrastrutture informatiche molto potenti e possono comportare processi di addestramento estremamente complessi.
Quali computer vengono utilizzati per addestrare l’IA?
L'addestramento dei modelli più complessi richiede spesso infrastrutture specializzate.
Tra le tecnologie utilizzate possono esserci:
- GPU;
- TPU;
- sistemi di calcolo ad alte prestazioni;
- grandi quantità di memoria;
- sistemi di archiviazione veloci;
- reti ad alta velocità;
- data center.
Le GPU sono particolarmente utili perché possono eseguire contemporaneamente grandi quantità di operazioni matematiche.
Per i modelli di grandi dimensioni è inoltre possibile utilizzare numerosi acceleratori che lavorano insieme.
Perché l’addestramento dell’IA richiede tanta potenza di calcolo?
L'addestramento di un modello moderno può richiedere l'esecuzione di un numero enorme di operazioni matematiche.
Ogni esempio può essere elaborato attraverso molteplici livelli di calcolo.
Il processo viene poi ripetuto moltissime volte.
Quando il modello possiede un numero elevato di parametri e viene addestrato su grandi quantità di dati, la quantità complessiva di calcolo può diventare enorme.
Per questo motivo l'hardware è un elemento fondamentale nello sviluppo dei moderni sistemi di intelligenza artificiale.
L'IA può imparare da sola?
L'espressione "imparare da sola" può essere fuorviante.
Un sistema di IA può modificare automaticamente i propri parametri durante l'addestramento e individuare schemi nei dati senza che una persona debba specificare manualmente ogni singola regola.
Tuttavia, il processo di apprendimento è progettato e supervisionato dagli esseri umani attraverso algoritmi, obiettivi, dati, architetture, criteri di valutazione e infrastrutture.
Quindi un'intelligenza artificiale non è generalmente un sistema che decide autonomamente cosa imparare in senso umano.
Quali sono i problemi dell’addestramento dell’intelligenza artificiale?
L'addestramento dell'IA presenta numerose difficoltà.
Qualità dei dati
Dati incompleti, errati o poco rappresentativi possono influenzare negativamente il modello.
Bias
Se i dati contengono determinate distorsioni, il modello può riprodurle o amplificarle.
Costi
L'addestramento di modelli complessi può richiedere importanti risorse economiche e infrastrutturali.
Consumo energetico
I grandi processi di calcolo richiedono energia e infrastrutture adeguate.
Privacy
L'utilizzo dei dati deve essere gestito nel rispetto delle norme applicabili e dei diritti delle persone.
Sicurezza
Un modello deve essere valutato per ridurre comportamenti indesiderati e utilizzi impropri.
Perché l'addestramento umano rimane importante?
Anche quando gran parte del processo matematico è automatizzato, l'intervento umano rimane fondamentale.
Le persone possono contribuire a:
- progettare il modello;
- scegliere i dati;
- preparare i dataset;
- definire gli obiettivi;
- valutare i risultati;
- individuare gli errori;
- migliorare il sistema;
- verificare la sicurezza;
- stabilire modalità di utilizzo responsabili.
L'intelligenza artificiale è quindi il risultato dell'interazione tra algoritmi, dati, hardware e lavoro umano.
Addestramento e utilizzo dell'IA: qual è la differenza?
È importante distinguere tra fase di addestramento e fase di utilizzo.
Durante l'addestramento il modello modifica i propri parametri per imparare dai dati.
Durante l'utilizzo, invece, il modello applica ciò che ha appreso per elaborare nuovi input.
Per esempio, quando un utente pone una domanda a un modello linguistico, normalmente non significa che il modello stia eseguendo nuovamente il suo intero processo di addestramento in quel momento.
Sta utilizzando il modello già addestrato per elaborare l'input e generare una risposta.
L'intelligenza artificiale continua a imparare mentre viene utilizzata?
Dipende dal sistema.
Non tutti i modelli vengono aggiornati automaticamente sulla base di ogni interazione.
Un modello può essere utilizzato per un certo periodo senza modificare i propri parametri e successivamente essere sottoposto a nuovi processi di addestramento o aggiornamento.
È quindi importante non confondere l'elaborazione di una nuova richiesta con un vero e proprio processo di riaddestramento del modello.
Come viene migliorata un'intelligenza artificiale dopo l’addestramento?
Un modello può essere migliorato in diversi modi.
Gli sviluppatori possono:
- utilizzare nuovi dati;
- correggere dati problematici;
- modificare l'architettura;
- cambiare i parametri dell'addestramento;
- utilizzare nuove tecniche di ottimizzazione;
- effettuare ulteriori fasi di addestramento;
- valutare il modello con nuovi test;
- ridurre determinati errori.
Il miglioramento dell'IA è quindi spesso un processo continuo di sperimentazione e valutazione.
Addestramento dell'IA e futuro dell'intelligenza artificiale
L'evoluzione dell'hardware, degli algoritmi e dei metodi di addestramento sta rendendo possibile la creazione di modelli sempre più sofisticati.
La ricerca si concentra, tra le altre cose, sulla possibilità di ottenere sistemi più efficienti, affidabili, sicuri e capaci di utilizzare meglio le risorse disponibili.
Un obiettivo importante è riuscire a ottenere modelli capaci di raggiungere buone prestazioni utilizzando quantità di dati e risorse computazionali più efficienti.
Il futuro dell'intelligenza artificiale dipenderà quindi non soltanto dalla creazione di modelli più grandi, ma anche dalla capacità di sviluppare metodi di apprendimento più efficienti e affidabili.
Differenza tra addestramento, machine learning e deep learning
Questi tre concetti sono collegati, ma non sono sinonimi.
Intelligenza artificiale è il concetto più ampio e comprende sistemi progettati per svolgere compiti associati a capacità intelligenti.
Machine learning è un insieme di tecniche che permette ai sistemi di apprendere dai dati.
Deep learning è un sottoinsieme del machine learning basato principalmente su reti neurali profonde.
L'addestramento è invece il processo attraverso il quale un modello viene fatto apprendere utilizzando dati e algoritmi.
In forma semplificata:
Intelligenza artificiale → Machine learning → Deep learning
L'addestramento può essere utilizzato per sviluppare modelli appartenenti a queste categorie.
Esempio semplice di addestramento dell'intelligenza artificiale
Immaginiamo di voler creare un sistema capace di riconoscere fotografie di gatti.
Per prima cosa raccogliamo un grande numero di immagini.
Successivamente prepariamo i dati e, nel caso di apprendimento supervisionato, associamo alle immagini le relative categorie.
Il modello analizza gli esempi.
Inizialmente può commettere numerosi errori.
A ogni ciclo di addestramento vengono calcolati gli errori e modificati i parametri.
Con il procedere dell'addestramento, il modello può diventare sempre più efficace nel riconoscere caratteristiche utili.
Infine viene testato su immagini nuove, che non aveva utilizzato durante l'addestramento.
Se riesce a riconoscere correttamente anche immagini nuove, significa che ha sviluppato una certa capacità di generalizzazione.
Perché l'addestramento è fondamentale per l'intelligenza artificiale?
Senza un adeguato processo di apprendimento, molti sistemi moderni di IA non potrebbero svolgere efficacemente i compiti per cui sono progettati.
L'addestramento permette al modello di trasformare grandi quantità di dati in parametri e rappresentazioni matematiche che possono essere utilizzati successivamente per elaborare nuovi input.
È quindi uno dei passaggi fondamentali che rendono possibile il funzionamento di molte applicazioni dell'intelligenza artificiale.
Domande e risposte sull'addestramento dell'intelligenza artificiale
Che cosa significa addestrare un'intelligenza artificiale?
Significa utilizzare dati, algoritmi e procedure matematiche per permettere a un modello di apprendere schemi e relazioni utili a svolgere un determinato compito.
Da dove impara l'intelligenza artificiale?
Un sistema di IA può apprendere da dataset contenenti testi, immagini, audio, video, numeri e altri tipi di informazioni, a seconda del modello e del compito.
L'intelligenza artificiale pensa durante l'addestramento?
Non nel senso umano del termine. Durante l'addestramento un modello esegue complessi calcoli matematici e modifica i propri parametri sulla base degli errori.
Quanto dura l'addestramento di un'IA?
Dipende dalla dimensione del modello, dalla quantità di dati, dall'hardware e dalla metodologia utilizzata. I modelli più complessi possono richiedere enormi risorse di calcolo.
Che cosa sono i parametri dell'IA?
Sono valori numerici che vengono modificati durante l'addestramento e contribuiscono a determinare il comportamento del modello.
Che cos'è un dataset?
È una raccolta organizzata di dati utilizzata per addestrare, validare o testare un modello di intelligenza artificiale.
Che differenza c'è tra machine learning e addestramento?
Il machine learning è un insieme di tecniche di apprendimento automatico. L'addestramento è il processo attraverso il quale un modello viene fatto apprendere utilizzando queste tecniche.
L'IA può imparare senza esseri umani?
Un modello può individuare automaticamente schemi nei dati, ma la progettazione dell'addestramento, la scelta degli obiettivi e la valutazione dei risultati richiedono normalmente un intervento umano.
L'IA impara da ogni domanda che riceve?
Non necessariamente. Dipende dal sistema e dalle modalità con cui è stato progettato. Utilizzare un modello non significa automaticamente modificare i suoi parametri attraverso ogni singola richiesta.
Perché i dati sono così importanti?
Perché la qualità e la rappresentatività dei dati possono influenzare significativamente ciò che il modello apprende e la qualità delle sue prestazioni.
Che cos'è il deep learning?
È un ramo del machine learning che utilizza principalmente reti neurali composte da numerosi livelli.
L'intelligenza artificiale può sbagliare anche dopo l'addestramento?
Sì. Un modello può commettere errori anche dopo un lungo processo di addestramento, soprattutto quando affronta situazioni nuove, dati ambigui o informazioni che non rappresentano adeguatamente il problema.
Che cos'è l'overfitting?
È una situazione in cui il modello si adatta troppo ai dati di addestramento e può avere difficoltà a generalizzare correttamente su dati nuovi.
Perché servono GPU per addestrare l'IA?
Le GPU sono particolarmente adatte a eseguire grandi quantità di operazioni matematiche in parallelo e possono quindi accelerare numerosi tipi di calcolo utilizzati nell'addestramento delle reti neurali.
Conclusione: come impara davvero l'intelligenza artificiale?
L'addestramento dell'intelligenza artificiale è un processo complesso nel quale dati, algoritmi, modelli matematici e infrastrutture informatiche lavorano insieme.
Un modello viene esposto a numerosi esempi, produce previsioni, misura gli errori e modifica progressivamente i propri parametri. Ripetendo questo processo molte volte, può imparare a riconoscere schemi e a svolgere determinati compiti.
Il risultato finale non è una macchina che impara esattamente come una persona, ma un sistema matematico capace di utilizzare ciò che ha appreso per elaborare nuovi dati.
Comprendere l'addestramento permette quindi di capire meglio anche il funzionamento delle moderne IA generative, dei chatbot, dei sistemi di riconoscimento delle immagini e delle applicazioni basate sul machine learning.
L'intelligenza artificiale che utilizziamo oggi è il risultato di un lungo processo che parte dai dati e passa attraverso algoritmi, reti neurali, potenza di calcolo e valutazione umana.