L'IA non è magia: ecco come impara

Di Oluwole Akinwale, Responsabile, Professional Services

Probabilmente hai sentito persone parlare di come “l'IA sta imparando”, ma cosa significa davvero? Come fanno le macchine a imparare in primo luogo?

La risposta risiede in qualcosa chiamato apprendimento automatico, un processo che insegna ai computer a riconoscere modelli, prendere decisioni e persino migliorare nel tempo senza la necessità di riprogrammarli da zero.

Spieghiamolo con parole semplici.

Cos'è l'Apprendimento Automatico?

Pensa all'apprendimento automatico come all'addestramento di un cane. Non spieghi tutto a parole: mostri, premi e ripeti. Il cane impara i comandi riconoscendo i modelli. L'apprendimento automatico funziona allo stesso modo: diamo a un computer molti esempi (dati) e lui impara da essi usando algoritmi (istruzioni dettagliate). Col tempo, diventa più bravo a notare i modelli man mano che gli forniamo più dati. È come quando diciamo “la pratica rende perfetti”: ti suona familiare? Ora parliamo dei quattro modi principali in cui le macchine imparano.

I 4 principali modi in cui le macchine imparano

Tutti impariamo a modo nostro: alcuni leggendo, altri guardando e, se sei un tipo come me, rimboccandoti le maniche e facendolo. I sistemi di intelligenza artificiale non sono poi così diversi. Possiamo addestrarli nei seguenti modi, a seconda del compito che vogliamo che eseguano.

1. Apprendimento supervisionato

Immaginalo come un insegnante che guida il proprio studente mostrandogli esempi di domande insieme alle risposte corrette. È così che funziona questo tipo di apprendimento automatico: addestriamo l'intelligenza artificiale fornendole molti esempi etichettati, in modo che impari ciò che è corretto riconoscendo i pattern in quelle risposte.

Immaginiamo di voler fare in modo che l'intelligenza artificiale riconosca foto di cani e gatti. Esaminiamo ogni foto e la etichettiamo: “questo è un gatto”, “questo è un cane”. Poi immettiamo migliaia di queste immagini etichettate nel sistema. Dopo aver visto un numero sufficiente di esempi, la macchina inizia a capire da sola come distinguerli.

2. Apprendimento non supervisionato

Ricordi quelle volte in cui i tuoi genitori o insegnanti ti lasciavano capire le cose da solo? Scommetto che lo odiavi! Questo tipo di apprendimento automatico funziona allo stesso modo.

Forniamo all'IA molti dati, ma nessuna risposta: deve dare loro un senso individuando pattern o gruppi. Ad esempio, potremmo pensare: che ne dite di fornirle migliaia di registrazioni di acquisti dei clienti senza etichette? Potrebbe raggruppare naturalmente i clienti in base alle loro abitudini di spesa o preferenze—una vera gioia per i nostri amici nel marketing e, naturalmente, per chiunque utilizzi sistemi di raccomandazione.

3. Apprendimento per rinforzo

Da padre di tre figli, questo mi ricorda i tempi in cui i miei bambini stavano imparando a camminare. Li ho visti cadere diverse volte, ma ogni volta si sistemavano e cadevano di nuovo prima di riuscirci alla fine.

Si tratta di sperimentare, fallire e migliorare. Gli errori non sono battute d'arresto, sono trampolini di lancio verso il successo. Questo non è un pezzo motivazionale, quindi torniamo all'IA. L'Apprendimento Rinforzato è simile all'apprendimento per tentativi ed errori, ma con l'aggiunta di ricompense e penalità. Immagina un robot che impara a fare una torta senza una ricetta.

La prima volta, potrebbe aggiungere troppa farina o dimenticare il lievito. La torta risulta densa o non lievita. La volta successiva, si adatta — magari un po' meno farina, un po' più zucchero. A ogni tentativo, impara da ciò che è andato storto e si avvicina alla torta perfetta.

4. Apprendimento semi-supervisionato

Hmm! È un po' come il tuo piatto misto preferito, ma con solo due ingredienti: bistecca e salsa, pollo e costoletta di agnello, braciola di maiale e pancetta, oppure pesce e gamberi. Nell’apprendimento semi-supervisionato, il mix è costituito da "Guidance" e "Guesswork".

È qui che ci avvaliamo della guida dell'apprendimento supervisionato in combinazione con le congetture dell'apprendimento non supervisionato. Forniamo al sistema alcuni dati etichettati (con risposte) e una quantità maggiore di dati non etichettati (senza risposte).

Immagina di aver etichettato 100 immagini mediche come “tumore” o “nessun tumore”, ma di averne altre 1.000 senza etichetta. L'intelligenza artificiale può imparare dai pochi esempi etichettati e poi applicare tale apprendimento per dare un senso al resto.

Con la maturazione dell'IA, sono emerse strategie di apprendimento più specializzate, che aiutano le macchine a imparare più velocemente, in modo più intelligente e più etico. Non vi annoierò con i dettagli.

Ora, concludiamo con il motivo per cui è importante comprendere l'apprendimento automatico.

Perché è importante?

Capire come impara l'intelligenza artificiale non è solo gergo tecnico: influisce sulla nostra vita quotidiana più di quanto immaginiamo:

Esperienze personalizzate
Dai consigli di Netflix alla tua playlist di Spotify, l'intelligenza artificiale impara cosa ti piace e te ne offre di più. Spero che siano più soldi per me. 🙂

Migliore assistenza sanitaria
Immagina la differenza che farebbe per le nostre vite se addestrassimo i modelli di intelligenza artificiale su dati medici, in modo che possano aiutare a rilevare le malattie prima e a suggerire trattamenti più accurati.

Decisioni aziendali più intelligenti
Come imprenditore, mi piace capire il comportamento dei clienti, prevedere le tendenze e ottimizzare le operations. Sembra la user story di una bacheca Jira. Beh, l'IA può aiutare a soddisfare anche quel requisito.

Tecnologia più sicura
In campi come le auto a guida autonoma o il rilevamento delle frodi, il modo in cui un'intelligenza artificiale viene addestrata determina la sua capacità di individuare pericoli o attività insolite.

Responsabilità etica
Questo è un argomento che mi appassiona molto. Comprendere come viene addestrata l'IA ci aiuta a porre le giuste domande sulla privacy dei dati, sull'equità e sui pregiudizi, che avranno un impatto su tutti noi.

In sintesi: Più comprendiamo come l'intelligenza artificiale impara, meglio possiamo plasmare il modo in cui lavora per noi — e con noi.