Confronto reti neurali artificiali e reti neurali umane

Confronto reti neurali artificiali e reti neurali umane

Le reti neurali artificiali sono un modello matematico che simula le reti neurali biologiche. 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. 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. 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. 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.