|TECH| Anche i pensieri… viaggiano


Noi tutti, continuamente, pensiamo e riceviamo stimoli dall’esterno elaborandoli grazie al cervello. Pur essendo costituito da unità di elaborazione molto semplici – i neuroni -, il cervello può essere considerato come un calcolatore non lineare e parallelo capace di effettuare computazioni molto complesse come il riconoscimento, la percezione ed il controllo del movimento. Al suo interno non esiste una supervisione centralizzata, ma le varie parti di cui si compone funzionano contemporaneamente, influenzandosi reciprocamente nella realizzazione di un compito specifico. I sistemi nervosi biologici si basano sull’interconnessione di un elevatissimo numero di cellule nervose: sono i recettori a ricevere lo stimolo e trasferirlo, tramite impulsi elettrici in propagazione nella rete neurale, agli effettori che convertono gli impulsi. Inoltre il cervello umano, che è la più complessa struttura dell’universo conosciuto, è in grado e di funzionare in presenza di connessioni danneggiate, seppur con prestazioni leggermente degradate, e di variare le interconnessioni neuronali in base all’esperienza acquisita. In poche parole, è in grado di imparare.

Ed è sulla falsa riga del funzionamento delle reti neurali biologiche che si stanno sviluppando le reti neurali (o neuronali) artificiali. Il primo a proporre un’analogia tra il funzionamento del cervello umano ed i calcolatori fu Alan Turing (1912 – 1954) che, pur non essendo preso in considerazione per le sue idee, le ufficializzò in un articolo in cui ipotizzò la possibilità di realizzare un programma che permettesse a un computer di comportarsi in maniera intelligente e propose anche una “prova” , il “test di Turing”, che permettesse di stabilire l’intelligenza di un programma. Le reti neurali artificiali che, ormai non sono solo più ipotesi, si compongono, come le reti biologiche, di unità elementari che operano in parallelo, detti neuroni artificiali che possono ripartirsi in più sottoinsiemi di rete, chiamati strati, e rimanere, comunque, in collegamento con altre unità elementari appartenenti ad altri strati mediante connessioni che ricordano quelle delle sinapsi biologiche. Le reti neurali artificiali (artificial neural network, o più comunemente, reti neurali) sono dei sistemi di elaborazione dell’informazione che cercano di riprodurre i processi computazionali che avvengono all’interno del cervello umano durante le fasi di apprendimento e di riconoscimento. Il principio di funzionamento è basato sull’idea secondo cui è possibile far “apprendere” ad un intelligenza artificiale, basata su un modello matematico, delle leggi, non note a priori, tramite l’analisi di un elevato numero di casi reali. La fase d’apprendimento è basata sull’elaborazione di una notevole mole di dati tramite cui le reti generano una linearizzazione del problema in esame restituendo come soluzione un modello matematico basato sull’espressione del problema mediante variabili diverse legate tra loro. Tale linearizzazione esprime la probabilità statistica che un evento mai verificatosi ha di essere ricondotto a uno dei casi già noti in quanto precedentemente analizzati dalla rete . Ciò detto, ovviamente, nel processo di apprendimento è necessaria molta precisione per evitare una generalizzazione sbagliata del problema. Ne consegue, quindi, che le reti neurali artificiali non vengano programmate bensì “addestrate” attraverso un processo di apprendimento basato su dati empirici, e rappresentano, per questi motivi, un potente e non ancora completamente compreso, mezzo statistico.
I campi di applicazione sono quelli in cui l’analisi statistica di tutte le variabili di un problema risulti difficoltosa o dispendiosa in termini di calcolo, ma soprattutto quelli in cui non siano chiare a priori le relazioni deterministiche esistenti tra le diverse variabili caratterizzanti il problema. Le reti neurali artificiali sono
impiegate nelle più svariate applicazioni in ambito medico (come sistemi di sussidio per portatori di handicap o per la diagnosi precoce di malattie quali i tumori e le malattie neurologiche degenerative), finanziario, meteorologico, sismologico, ingegneristico (sviluppo della IA, di programmi di elaborazione audio video, di riconoscimento vocale, ecc.). 

Chiara D’Angelo