Immagina di avere un amico che non si stanca mai di ascoltarti e impara da ogni tua parola per aiutarti sempre meglio. Questo amico non è umano, ma un computer dotato di intelligenza artificiale (IA). Ora, prenditi un momento per capire come questo amico tecnologico impara cose nuove proprio come te.
L’intelligenza artificiale è un ramo della tecnologia che permette ai computer di “pensare” e imparare. Il cuore dell’IA è costituito dagli algoritmi, che non sono altro che ricette matematiche dettagliate che dicono al computer come risolvere problemi o compiere compiti. Esattamente come seguiamo dei passaggi per preparare una torta, gli algoritmi danno istruzioni precise ai computer.
Adesso, come fa un computer a imparare? Qui entra in gioco qualcosa chiamato “apprendimento automatico” o machine learning. A differenza di un programma tradizionale, dove tutte le regole sono scritte da esseri umani, nel machine learning il computer crea le regole osservando i dati. Immagina di mostrare a un bambino mille foto di gatti. Dopo averle viste tutte, lui comincerà a riconoscere i gatti anche in nuove foto. Questo è analogo a come funziona il machine learning; dai al computer molti esempi (dati), e lui imparerà a riconoscere modelli e tendenze.
Per rendere l’apprendimento ancora più efficace, si usa una tecnica chiamata “reti neurali”. Queste sono ispirate al modo in cui funzionano i cervelli umani e sono composte da strati di neuroni artificiali. Ogni strato scopre e passa informazioni al prossimo, sempre più dettagliate, proprio come quando cerchiamo di comprendere un concetto complicato a scuola, partendo dalle basi fino a raggiungere una comprensione avanzata.
Un esempio lampante di IA sono i riconoscitori di voce nei nostri telefoni. Quando dici “Hey, telefono, chiama mamma”, il telefono usa il machine learning per interpretare le parole. Prima, è stato “allenato” con migliaia di ore di discorso umano per imparare a riconoscere modelli nel suono, così come un bambino impara a parlare ascoltando.
Un altro aspetto affascinante è l’apprendimento rinforzato, dove il computer impara attraverso il “tentativo ed errore”. Prendiamo un videogioco: all’inizio l’intelligenza artificiale commette tanti errori, ma ogni volta riceve un punteggio che le dice quanto è stata brava. Piano piano, come un bambino che impara a non toccare una pentola calda dopo essersi scottato, l’IA apprende la strategia migliore per aumentare il proprio punteggio.
Ma non è sempre tutto perfetto. L’IA ha dei limiti, come la qualità dei dati che utilizza per imparare. Se i dati hanno errori o sono imprecisi, anche l’apprendimento del computer sarà sbagliato. È un po’ come imparare storia da un libro pieno di errori; si finirà con l’avere un’idea distorta dei fatti.
Inoltre, affinché l’IA possa apprendere bene, occorre una grande potenza di calcolo, cioè dei computer molto potenti. Ecco perché i centri di ricerca e le grandi aziende stanno sempre cercando di sviluppare hardware più veloce e più efficiente.
COMMENTI