Concetti Chiave
- Le reti neurali artificiali imitano le reti neurali biologiche per risolvere problemi complessi in vari settori, tra cui assistenza vocale e veicoli autonomi.
- Il sistema nervoso umano, composto da neuroni collegati, comunica attraverso scosse elettriche e segnali chimici, formando una rete complessa di interazioni.
- Il cervello umano elabora enormi quantità di dati simultaneamente, un aspetto che gli informatici cercano di replicare nelle reti neurali artificiali.
- Una rete neurale è composta da tre strati: input, hidden e output, ognuno con funzioni specifiche per l'elaborazione delle informazioni.
- Il processo di addestramento delle reti neurali permette all'intelligenza artificiale di interpretare gli input e prendere decisioni informate.
Le reti neurali artificiali sono un modello matematico che simula le reti neurali biologiche.
Indice
Applicazioni dell'intelligenza artificiale
L’obiettivo iniziale dell'intelligenza artificiale era quello di risolvere problemi informatici ma poi si è espansa anche in altri campi: assistenti vocali, veicoli a guida autonoma, credit score (un punteggio che l’intelligenza artificiale calcola in base all’affidabilità finanziaria di una persona), prevenzione delle frodi, trading, in arte(quadri rivisitati dall'AI) ed in musica(now and then dei the beatles è un'opera dell'intelligenza artificiale). Per poter trovare soluzioni sempre più precise, le reti neurali vengono addestrate attraverso diverse tipologie di machine learning che si differenziano in base al lavoro che la rete neurale dovrà svolgere.
Funzionamento del sistema nervoso umano
Per capire meglio il loro funzionamento partiamo dal sistema nervoso umano. Il sistema nervoso umano è formato da neuroni o cellule nervose che comunicano tra di loro con minuscole scosse elettriche, e messi insieme formano il sistema nervoso. I neuroni non si possono riprodurre, quindi restano gli stessi che abbiamo dalla nascita fino alla morte. Hanno una forma a stella irregolare con dei prolungamenti in tutte le direzioni chiamati dendriti, tra i quali ce n'è uno più lungo: l’assone. I prolungamenti sono coperti di una guaina detta mielinica che ha il compito di isolare il prolungamento in modo che il segnale elettrico possa viaggiare in maniera più veloce. Arrivata all’estremità del prolungamento, la scossa elettrica viene trasformata in un segnale chimico dalle sinapsi che lo mandano alla sinapsi del neurone seguente che lo ritrasforma in segnale elettrico e così via.
Struttura del sistema nervoso
Il sistema nervoso si divide in sistema nervoso centrale e periferico. Il sistema nervoso periferico è composto dai nervi, quello centrale invece dall’encefalo e dal midollo spinale. il centro di controllo del corpo è il cervello, è diviso in quattro lobi: lobo frontale, parietale, occipitale e temporale che a loro volta sono divisi in aree sensoriali, associative e motorie. Le reti neurali provano a riprodurre le aree associative dove negli uomini hanno sede i ricordi, il ragionamento e il pensiero. Visto che il cervello umano riesce ad elaborare enormi quantità di dati contemporaneamente a differenza dei computer che di problema ne possono risolvere uno alla volta, gli informatici hanno deciso di provare a riprodurre il funzionamento del cervello umano in forma artificiale.
Struttura e addestramento delle reti neurali
Il risultato è una rete neurale ovvero una rete dove i singoli neuroni sono collegati a schiere di altri neuroni e formano principalmente tre strati:
- input: strato di ingresso, qui entra l’informazione;
- hidden: strato nascosto, viene elaborato lo stimolo;
- output: strato di uscita.
La rete neurale però per funzionare deve prima essere addestrata, ciò consiste nell'insegnare all'AI a capire gli input degli utenti e a prendere decisioni basate su questi. Input, hidden e output sono formati da neuroni che sono collegati dalla funzione di sigmoide per la quale il programmatore durante l’addestramento sceglie un valore tra 0 e 1, questa funzione stabilisce quanto forte deve essere il collegamento tra i neuroni.
Domande da interrogazione
- Qual è l'obiettivo iniziale dell'intelligenza artificiale e come si è evoluto?
- Come funziona il sistema nervoso umano e quali sono i suoi componenti principali?
- In che modo le reti neurali artificiali cercano di replicare il cervello umano?
- Qual è la struttura di una rete neurale e come avviene il suo addestramento?
L'obiettivo iniziale dell'intelligenza artificiale era risolvere problemi informatici, ma si è poi espanso in vari campi come assistenti vocali, veicoli a guida autonoma e prevenzione delle frodi.
Il sistema nervoso umano è composto da neuroni che comunicano tramite scosse elettriche e si divide in sistema nervoso centrale (encefalo e midollo spinale) e periferico (nervi).
Le reti neurali cercano di riprodurre le aree associative del cervello umano, dove risiedono i ricordi e il pensiero, per elaborare enormi quantità di dati simultaneamente, a differenza dei computer.
Una rete neurale è composta da tre strati: input, hidden e output. Per funzionare, deve essere addestrata a comprendere gli input e prendere decisioni, utilizzando la funzione di sigmoide per collegare i neuroni.
Accedi a tutti gli appunti
Tutor AI: studia meglio e in meno tempo
