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Pensiero dell'intelligenza artificiale: ...
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Deep Learning: una semplice spiegazione della tecnologia alla base dell’intelligenza artificiale

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Il deep learning è diventato la rock star del mondo dell’intelligenza artificiale, catturando la nostra immaginazione con la sua capacità di far pensare e apprendere i computer come gli umani (beh, quasi). Ma cos’è esattamente il “deep learning” di cui si parla ovunque e come funziona?

Che diamine è il deep learning?

Fingi di insegnare a un pappagallo domestico a dire frasi divertenti. All’inizio lo alleni ripetendo queste frasi più e più volte fino a quando finalmente le impara e sa come ripeterle lui stesso. Allo stesso modo, il deep learning è come addestrare un pappagallo super intelligente, chiamato rete neurale. Ma invece di frasi divertenti, ti forniamo molti fatti, come immagini di gatti, cani e patate.

La rete neurale

La nostra rete neurale è un gruppo di “neuroni” che sono collegati tra loro ed elaborano le informazioni. Immagina un’enorme rete di cellule cerebrali interconnesse, proprio come nel nostro cervello. Ma invece di pensare alle emozioni e ai gusti di gelato, questa catena pensa ai numeri e alle immagini. La chiamiamo rete neurale! Ogni minuscola cellula cerebrale, chiamata neurone, riceve informazioni, come un pixel in un’immagine, e decide se è importante o meno. Quindi passa quella decisione al neurone successivo e lavorano tutti insieme come una squadra per capire cosa rappresenta l’immagine. È come un gruppo di amici che risolvono insieme un puzzle, ognuno aggiungendo la propria parte della soluzione finché non riesce a decifrare il codice. Le reti neurali sono super intelligenti e aiutano i computer a comprendere e riconoscere ogni sorta di cose, dai gatti alle automobili alle intuizioni sul comportamento umano. Uno degli esempi di creazione di una macchina del genere è Il generatore di immagini che utilizza l’intelligenza artificiale chiamato midjourney.

Dai gatti alle previsioni

Ora arriva la parte interessante. Mostriamo alla nostra rete neurale milioni di immagini di qualcosa, dicono i gatti. Il database delle immagini dei gatti si chiama big data e lei impara a riconoscerlo. Proprio come puoi distinguere un gatto da un cane guardando i baffi, le orecchie e gli occhi, la rete neurale fa la stessa cosa usando i suoi “occhi” virtuali. Questo è in realtà “deep learning”.

Impara per tentativi ed errori

Quando la rete neurale si guasta, ricevi un’amichevole pacca sulla spalla. Beh, non letteralmente, ma gli diciamo quanto è stato brutto e lui adatta le sue battute di conseguenza. Questo processo è chiamato “backpropagation”, in cui la rete è ottimizzata per migliorarne la precisione.

sempre più in profondità

Il deep learning prende il nome da molti strati di neuroni interconnessi. È come una torta con strati su strati di sapori. Ogni livello apprende qualcosa di diverso, partendo da caratteristiche semplici come bordi e forme per poi passare a cose più complesse come motivi di pelliccia o pose di gatto.

App in abbondanza!

Il deep learning non è solo cani e gatti. Viene utilizzato nelle auto autonome, negli assistenti vocali, persino nella creazione di meme (sì, avete letto bene) e, naturalmente, ovviamente in ChatGPT. Quindi la prossima volta che chiedi al tuo assistente vocale di suonare la tua melodia preferita, puoi ringraziare il deep learning per averlo compreso. Il deep learning è come avere un pappagallo sotto steroidi che può imparare a riconoscere le cose, fare previsioni e persino creare meme. Si tratta di addestrare una rete neurale, lasciando che commetta errori e insegnandole a migliorare. Quindi, abbraccia le meraviglie del deep learning e, chissà, goditi il cambiamento rivoluzionario del mondo in cui viviamo ora.

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