Le cosiddette reti neurali sono una branca importante dell’intelligenza artificiale. Si tratta di collegamenti tra neuroni artificiali, simili a modelli biologici delle cellule nervose.
Una rete neurale artificiale è in grado di svolgere funzioni molto complesse, apprendere mansioni e risolvere problemi.
Queste reti sono in grado di elaborare più input contemporaneamente e reagire di conseguenza.
Le reti neurali artificiali (ANN) modellate sul cervello umano
Le reti neurali sono proprie del computer e sono adatte per trovare la soluzione a vari problemi, soprattutto a quelli che sono quasi impossibili da risolvere per il cervello umano.
Sebbene siano modellate sul cervello umano, possono essere adattate ad aree specifiche e quindi svolgere compiti specifici. Essenzialmente hanno le seguenti proprietà:
- La struttura è composta dalle un livello di input, un livello nascosto e un livello di output.
- Le reti neurali create artificialmente possono essere utilizzate in vari modi: per la guida autonoma, sistemi di allarme, riconoscimento vocale e di immagini o analisi (ad esempio nel campo della medicina).
- Sono in grado di creare previsioni basate sui dati.
- Sono molto complesse e adattate a determinate aree di competenza.
A cosa servono le reti neurali?
Come già accennato, uno dei compiti più importanti che sono in grado di svolgere è registrare le informazioni in un livello di input, elaborarle in un cosiddetto livello nascosto e rendere nuovamente utilizzabili le informazioni ottenute in un livello di output.
Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, si tenta di ottenere modelli dai dati ottenuti, un esempio potrebbe essere una previsione meteorologica in cui le previsioni per il futuro vengono ricavate dai dati meteorologici precedenti.
Le reti neurali possono riconoscere dei modelli nelle immagini, ad esempio, confrontano le immagini con immagini memorizzate precedentemente al fine di riconoscere irregolarità.
I tre strati della rete neurale nello specifico
- Il livello di input serve a fornire alla rete neurale le informazioni necessarie. Infatti ad ogni dato viene associato un valore.
Ciò significa, che con l’avanzamento dei passaggi, solo le informazioni rilevanti vengono ulteriormente elaborate. - Il livello nascosto si trova nel mezzo e può essere costituito, a sua volta, da uno o più livelli.
L’ulteriore elaborazione delle informazioni avviene in questo step. La ponderazione (cioè l’assegnazione di un peso al dato) avviene in ogni livello di questo strato, ma questo processo non può essere visto dall’esterno. - Il livello di output è l’ultimo livello, nonché quello che fornisce le informazioni finali.
Vantaggi e campi di applicazione delle reti neurali
Le reti neurali sono una componente o sotto-area molto importante del machine learning. È possibile, grazie ad esse, analizzare accuratamente grandi quantità di dati non strutturati e trovare i modelli o “path” in essi contenuti.
In linea di principio, funziona similarmente al cervello umano in quanto, ad esempio, i dati importanti per il sistema vengono filtrati da immagini o suoni ed elaborati ulteriormente.
Uno dei principali vantaggi di questi sistemi è che possono apprendere da soli fino al raggiungimento dei risultati desiderati.
I processi che avvengono all’interno delle reti neurali sono molto veloci, grazie alle moderne tecnologie informatiche che hanno portato a enormi progressi nel campo dell’intelligenza artificiale.
Esistono già sistemi in grado di identificare esattamente quali oggetti sono rappresentati nelle immagini.
Tali sistemi sono di particolare importanza quando vengono utilizzati nell’area della sicurezza dei dati.
Infatti, sono in grado di identificare modelli anomali sotto forma di immagini non autorizzate e quindi inviare messaggi di alert.
In questo caso l’enorme vantaggio consiste nel fatto che i sistemi sono in continua evoluzione e sono in grado di colmare automaticamente le lacune di sicurezza.
Conclusione:
Le reti neurali artificiali rappresentano un enorme passo avanti, soprattutto in relazione all’intelligenza artificiale.
Queste reti sono principalmente orientate verso i problemi più complessi, come il riconoscimento di immagini o parole.
Collegando diversi neuroni tra loro e in più strati, il sistema è enormemente espandibile e offre un alto potenziale di sviluppo.
Ciò è particolarmente interessante per aree come il deep learning o l’apprendimento automatico.
Per le aziende in particolare, questo offre una moltitudine di opzioni per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale al fine di aumentare la redditività e migliorare l’efficienza.
È anche possibile risolvere problemi molto complessi in settori come la statistica, l’informatica e molti altri settori.
