Intelligenza Artificiale e Reti Neurali

7 Settembre 2015 di Daniele Frulla


DeepMind è una società britannica acquistata da Google per il suo interesse al mondo dell’intelligenza artificiale.

Google ha acquistato un software di Deepmind chiamato Deep Q-Network (DQN) il  quale è stato in grado di apprendere da solo come giocare a dei vecchi giochi di Atari 2600.

I ricercatori di DeepMind impararono alla rete artificiale a giocare ad un solo gioco di Atari, successivamente la rete riuscì a giocare a tutti gli altri 49 giochi di Atari 2600 da sola.

Sempre più spesso sentiamo parlare di reti neurali, software che imparano da soli, intelligenza artificiale, ma cosa sono in realtà le reti neurali?

Intelligenza Artificiale

Non possiamo spiegare in poche righe, ma per semplificare il discorso le reti neurali cercano di simulare il funzionamente dei neuroni che si trovano nel nostro cervello.

Il problema non è affatto semplice. Come il neurone del cervello ha moltissime connessioni con gli altri neuroni e formano tra di loro una rete molto fitta, anche la rete neurale simula un grafo di connessioni tra neuroni artificiali. Il grafo artificiale ed i pesi che si creano nelle sue connessioni, simulano il passaggio o meno dell’informazione attraverso la rete per ottenere il risultato sperato.

Le reti neurali hanno bisogno di apprendimento, ossia a determinati ingressi deve corrispondere una uscita ben definita. Senza apprendimento quella rete neurale sarebbe piatta e darebbe risultati a casaccio, un po come fa un bambino piccolo.

Esempio di Rete Neurale Artificiale

Dopo un apprendimento ben accurato, da quel momento in poi si può dire che la rete neurale sia perfettamente funzionante ed in grado di rispondere alle domande per la quale è stata addestrata.

I risultati non sono però perfetti, non si eseguono calcoli precisi, ma è esattamente quello che il nostro cervello fa, e qualche volta la rete neurale può anche sbagliare proprio come lo facciamo noi.


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