Cosa Possono Fare le Reti Neurali?

Deep learning, basato su reti neurali artificiali, è ormai una tecnologia fondamentale in molti settori. Risolve compiti complessi che prima erano impossibili o richiedevano un notevole sforzo manuale. Le reti neurali sono ampiamente utilizzate in diversi ambiti:

• Riconoscimento delle immagini: utilizzato per identificare oggetti nelle foto, etichettatura automatica sui social media e analisi di immagini mediche (MRI, 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. 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 di prendere decisioni in base alle informazioni ricevute:

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

• Compiti generativi: vengono utilizzati per creare nuovi dati che imitano parte dei 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?

Nonostante la loro versatilità, le reti neurali presentano ancora importanti limitazioni:

• Intelligenza artificiale generale (AGI): i modelli attuali non possono eguagliare il ragionamento umano, l'adattabilità o una comprensione ampia. Una rete neurale esegue solo il compito per cui è stata addestrata.

• Compiti con pochi dati: il deep learning richiede grandi set di dati. Con dati insufficienti, i modelli non riescono ad apprendere schemi (underfitting) o memorizzano gli esempi (overfitting).

• Requisiti di elevata interpretabilità: le reti neurali sono spesso considerate "scatole nere". In settori come la sanità o la finanza, dove le decisioni devono essere trasparenti, questa bassa interpretabilità rappresenta un ostacolo significativo.

• Compiti a regole rigorose: le reti neurali apprendono dai pattern—non dalla logica rigida. Non sono adatte per compiti che richiedono il rispetto preciso delle regole, come la risoluzione di equazioni o l'esecuzione di algoritmi deterministici.

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