Cosa possono fare le reti neurali?

Deep learning, una sottoclasse del machine learning basata sui principi delle reti neurali artificiali, possiede un enorme potenziale ed è già ampiamente utilizzata in diversi settori. Si tratta di uno strumento moderno e potente, in grado di risolvere numerosi problemi per i quali in passato non esistevano soluzioni.

Il deep learning trova molte applicazioni pratiche nel mondo reale, in vari ambiti industriali. Di seguito sono riportate alcune classi di problemi risolti dalle reti neurali e relativi esempi specifici:

• Riconoscimento delle immagini: il deep learning viene applicato al riconoscimento e alla classificazione delle immagini in numerosi contesti, dalla catalogazione automatica delle foto sui social media alla diagnosi medica, come l'analisi di immagini MRI o radiografie:

• Riconoscimento vocale: sistemi come Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano il deep learning per elaborare e comprendere il linguaggio umano:

• Analisi del testo: il deep learning supporta l'analisi e la classificazione dei testi. Questo include recensioni dei clienti, articoli di notizie, social media e altro ancora. Un esempio è l'analisi del sentiment nei tweet o nelle recensioni di prodotti:

• Sistemi di raccomandazione: servizi come Netflix o Amazon utilizzano il deep learning per offrire raccomandazioni personalizzate basate sul comportamento precedente dell'utente;
• Auto a guida autonoma: il deep learning consente alle auto di riconoscere oggetti, pedoni, altri veicoli, segnali stradali e altro ancora, e successivamente prendere decisioni in base alle informazioni ricevute:

• Riconoscimento facciale: utilizzato in molti ambiti, dallo sblocco dei telefoni ai sistemi di sicurezza e ai sistemi di accesso senza chiave:

• Compiti generativi: utilizzati per creare nuovi dati che imitano alcuni dati originali. Esempi includono la creazione di immagini realistiche di volti che non esistono nella realtà, oppure la trasformazione di un'immagine di un paesaggio invernale in uno estivo. Questo si applica anche a compiti relativi all'elaborazione di testo e audio.

Cosa NON Possono Fare le Reti Neurali?

Allo stesso tempo, esistono alcune classi di problemi che attualmente risultano difficili o impossibili da risolvere utilizzando il deep learning o le reti neurali:

• Costruzione dell'intelligenza artificiale generale (AGI): nonostante tutti i progressi nel deep learning, siamo ancora lontani dal costruire una macchina in grado di simulare completamente l'intelligenza umana in tutta la sua diversità. Ogni rete neurale è in grado di risolvere solo un compito appreso in precedenza:

• Compiti con pochi dati: il deep learning richiede grandi quantità di dati per l'addestramento. Se i dati sono pochi, il modello può apprendere in modo insufficiente (underfitting) o memorizzare i dati senza estrarre i pattern necessari (overfitting):

• Elevati requisiti di interpretabilità: le reti neurali sono spesso definite "scatole nere" perché è difficile comprendere come abbiano raggiunto una certa conclusione o previsione. Per alcune aree, come la medicina o la finanza, dove è richiesta un'elevata trasparenza e spiegabilità, questo può rappresentare un problema:

• Compiti che richiedono il rispetto rigoroso delle regole: le reti neurali sono efficaci nell'apprendere dai dati e nel fare previsioni basate sui modelli trovati nei dati, ma potrebbero non essere in grado di gestire compiti in cui è necessario seguire regole o algoritmi in modo rigoroso (ad esempio, risolvere un'equazione):

In generale, il deep learning è uno strumento potente che può risolvere molti problemi. Tuttavia, come ogni strumento, presenta delle limitazioni ed è importante utilizzarlo dove ha più senso.