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Un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale: <br>Il Machine Learning, il motore dell’IA Moderna

Il Machine Learning si concentra sulla creazione di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per compiere determinati compiti.

Proviamo ad approfondire: abbiamo visto come questa sia una delle tecnologie più affascinanti della nostra era e abbiamo anche visto che, il suo diffondersi al giorno d’oggi, è reso possibile grazie alla maggior potenza computazionale delle macchine informatiche e la presenza di grandi mole di dati che possono essere raccolte e analizzate. (come già raccontato nel precedente articolo https://www.upskill-formazione.it/lasciati-ispirare/le-radici-dellintelligenza-artificiale/ ). Come già anticipato che uno dei “cuori pulsanti” dell’IA risiede nel Machine Learning, una branca dell’IA che ha trasformato radicalmente il modo in cui i computer apprendono e migliorano le proprie prestazioni nel tempo.

Ma andiamo con ordine e chiediamoci “Cos’è il Machine learning?”

Il Machine Learning, dando una definizione formale, è una scienza che consiste nell’insegnare ai computer ad apprendere dai dati forniti e dall’esperienza senza essere esplicitamente programmati. Per “insegnare” alle macchine vengono utilizzati diversi algoritmi che, racchiudendo procedure matematico-statistiche, analizzano i dati forniti come input per elaborarli e ottenere previsioni o informazioni utili. Questo processo è cruciale per i sistemi di Intelligenza Artificiale nel complesso, poiché consente alle macchine di migliorare le loro prestazioni nel tempo, adattandosi a nuove informazioni, e aggiornando ragionamenti e risultati.

La definizione di Machine Learning, però, per chi non è del settore, può sembrare difficile da capire. Cosa significa “Apprendimento delle machine “o “apprendimento automatizzato”?

In realtà il concetto che c’è dietro è abbastanza semplice ed intuitivo. Facciamo un esempio molto pratico: pensate di essere dei genitori e volete insegnare a vostro figlio ad associare all’animale cane, il suo nome, “cane”. All’inizio di questo processo si mostrerà al bambino una foto di un cane, dicendo “questo è un cane”. Non sarà sufficiente un solo tentativo, ma dopo una serie di ripetizioni il bambino imparerà ad associare all’immagine cane l’etichetta “cane”. Imparato questo legame ora sta al figlio, ogni volta che vede un cane dire “questo è un cane”, correggendolo se dovesse sbagliare. Ecco, questo è il concetto che c’è dietro alla maggior parte degli algoritmi di machine learning. Si parte dal fornire al computer degli esempi completi, in grosse quantità, lo si allena a capire il legame tra dato ed etichetta finché non sarà in grado di fornire l’etichetta ai dati in input.  

Nel dettaglio, esistono diversi approcci al Machine Learning, ognuno con le proprie applicazioni e vantaggi.

Tra i due principali ci sono:

1. Apprendimento Supervisionato

In questo approccio, il modello viene addestrato su un set di dati di input e output conosciuti. Successivamente, il modello sarà in grado di fare previsioni su nuovi dati in base a quanto appreso durante l’addestramento. Questo metodo è ampiamente utilizzato in applicazioni come il riconoscimento vocale e l’analisi di immagini. Un esempio consiste nella classificazione delle immagini ed è proprio in questo caso che si applica la procedura descritta sopra. Si fornisce al computer grandi volumi di immagini già riconoscibili, con delle etichette (tornando al nostro esempio, foto di cani e gatti con le relative etichette “cane” e “gatto”). Una volta che il computer impara a collegare etichetta e foto, il sistema è pronto e può essere ora usato con nuove foto (senza etichette) e ottenere come output l’etichetta corrispondente.

2. Apprendimento non Supervisionato

A differenza dell’apprendimento supervisionato, in quello non supervisionato il modello è addestrato partendo da dati di cui non si hanno etichette predefinite. L’obiettivo in questi casi è identificare pattern, relazioni o strutture nascoste nei dati in autonomia. Alcuni tra i moltissimi esempi ormai comuni di Apprendimento non supervisionato possono essere:

• Anomaly Detection, Modelli che individuano pattern specifici o anomalie dati, utilizzati per rilevare attacchi informatici, frodi finanziarie.
• Ricerca di regole di Associazioni, utilizzate per rintracciare relazioni interessanti tra le variabili di dati, ad esempio utilizzate per valutare le abitudini di acquisto del proprio target innescando processi di cross selling.
• Generazione Dati (GAN), utilizzata per generare dati che somiglino a quelli utilizzati in fase di addestramento, come le numerose fotografie che vengono generate artificialmente, anche se non sono mai state fotografate (ad esempio, la foto di Boris Eldagsen, vincitrice del Sony World Photography Awards, premio rifiutato dallo stesso autore per ovvi motivi, https://www.ansa.it/sito/notizie/tecnologia/internet_social/2023/04/18/foto-creata-con-lai-vince-premio-ma-lautore-lo-rifiuta_13ec06fa-e6a9-476b-a5e2-d52655132e9a.html )

Il Machine Learning è molto presente nelle nostre vite quotidiane, più di quanto possiamo immaginare, ed uno degli utilizzi che possono interessare in maniera trasversale fa riferimento alla diagnosi medica, in cui le applicazioni sono in costante crescita. Nel settore sanitario, ad esempio, i modelli di Machine Learning sono impiegati per analizzare grandi quantità di dati medici al fine di individuare pattern che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Ciò facilita diagnosi più tempestive e personalizzate.  

La qualità dei dati è essenziale in quanto modelli basati su dati di scarsa qualità possono generare previsioni errate.

Il Machine Learning è in costante evoluzione, spingendosi sempre più in avanti verso nuovi orizzonti. Tecnologie emergenti come il deep learning, che utilizza reti neurali artificiali per simulare il processo di apprendimento umano, stanno rivoluzionando il campo. Per questo, diciamo che il Machine Learning è il motore che alimenta l’IA moderna. La sua capacità di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo ha aperto la strada a un mondo di possibilità. Tuttavia, è sempre fondamentale affrontare le sfide legate alla qualità dei dati e alla trasparenza degli algoritmi per garantire un utilizzo etico e responsabile di questa tecnologia. Il futuro del Machine Learning sembra promettente, e la sua continua evoluzione sta plasmando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e il mondo che ci circonda. Ti sei perso gli approfondimenti precedenti? Li trovi qui: Un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale: Le Radici dell’Intelligenza Artificiale – Upskill Formazione (upskill-formazione.it) Un viaggio nel mondo dell’Intelligenza Artificiale: Macchina Vs. Umano – Upskill Formazione (upskill-formazione.it)