Cosa Possono Fare le Reti Neurali?

Deep learning, un ramo del machine learning basato sui principi delle reti neurali artificiali, possiede un enorme potenziale ed è già ampiamente utilizzato in diversi settori. Si tratta di uno strumento moderno e potente, in grado di risolvere molti problemi complessi che in passato non avevano soluzioni efficaci.

Le reti neurali vengono applicate a diversi compiti reali in molteplici ambiti. Di seguito sono riportate alcune delle principali categorie di problemi che affrontano, insieme ad esempi:

• Riconoscimento delle immagini: utilizzato per identificare e classificare immagini in contesti come il tagging automatico delle foto sui social media o la diagnostica medica, inclusa l'analisi di immagini MRI e 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: 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 alcuni 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?

Esistono ancora categorie di problemi che rimangono difficili o attualmente impossibili da risolvere utilizzando il deep learning o le reti neurali:

• Costruzione dell'intelligenza artificiale generale (AGI): nonostante i notevoli progressi, le reti neurali moderne non possono replicare completamente la diversità e l'adattabilità dell'intelligenza umana. Ogni rete è progettata per svolgere solo il compito specifico per cui è stata addestrata:

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

• Elevate esigenze di interpretabilità: le reti neurali sono spesso definite "scatole nere" perché è difficile comprendere come abbiano raggiunto una certa conclusione o previsione. Per alcuni settori, 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 prevedere in base ai modelli individuati nei dati, ma potrebbero non essere adatte a 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 dei limiti ed è importante utilizzarlo dove ha più senso.