Reti neurali artificiali: cosa sono e come funzionano

In questo articolo parliamo di reti neurali artificiali, spesso abbreviato in ANN (dall’inglese Artificial Neural Networks) che rappresentano uno degli strumenti più potenti e versatili nel panorama dell’intelligenza artificiale e sicuramente una delle tecnologie più impattanti di cui stiamo assistendo l’ascesa negli ultimi anni.

Queste strutture computazionali, che imitano il funzionamento del cervello umano, hanno rivoluzionato settori come la robotica, il riconoscimento vocale, la diagnostica medica e molti altri. 

Ma cosa sono esattamente le reti neurali artificiali e come sono capaci di compiere queste imprese tecnologiche? Scopriamolo in questo articolo.

Cosa sono le reti neurali artificiali?

Le reti neurali artificiali sono modelli matematici che emulano il comportamento dei neuroni nel cervello umano. 

Una rete neurale è composta da nodi chiamati anche “neuroni artificiali”, collegati tra loro tramite connessioni che trasmettono segnali. Ogni nodo riceve input da altri nodi, elabora queste informazioni attraverso una speciale funzione, chiamata funzione di attivazione, che serve generalmente per aggiungere non linearità alla rete permettendogli così di rappresentare fenomeni complessi della realtà, e produce un output che può essere propagato in avanti ai successivi nodi nella rete (o in output nel caso dell’ultimo strato di nodi).

Questo metodo di apprendimento è ispirato dal meccanismo biologico di apprendimento sinaptico del cervello umano, dove la forza delle connessioni neurali, o sinapsi, si modifica in risposta agli stimoli esterni.

L’abilità delle reti neurali di apprendere da enormi quantità di dati e di identificare pattern nascosti senza essere esplicitamente programmate per farlo, le rende strumenti potenti per applicazioni che vanno dall’analisi delle immagini e riconoscimento vocale, fino alla previsione di serie temporali e oltre.

Per comprendere meglio il concetto di reti neurali artificiali, è utile fare un parallelo con il funzionamento del cervello umano. Il cervello è composto da miliardi di neuroni interconnessi che comunicano tra loro attraverso impulsi elettrici e chimici. 

Questi neuroni formano reti complesse che elaborano le informazioni sensoriali, controllano il comportamento e generano il pensiero. In modo simile, le reti neurali artificiali sono costituite da strati di neuroni artificiali interconnessi. Ogni neurone riceve input, li elabora e trasmette il risultato ai neuroni successivi. 

Questa struttura a strati permette alla rete di elaborare informazioni in modo gerarchico, estraendo caratteristiche sempre più astratte e complesse man mano che i dati attraversano la rete.

Breve storia delle Reti Neurali

Dall’ispirazione biologica alle prime teorizzazioni

La storia delle reti neurali artificiali ha radici profonde che risalgono alla metà del XX secolo. 

L’idea di creare un modello matematico che emulasse il funzionamento del cervello umano nacque dall’osservazione dei neuroni biologici e delle loro connessioni.

Nel 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts proposero il primo modello matematico di un neurone artificiale. 

Questo modello, sebbene molto semplificato, gettò le basi per lo sviluppo futuro delle reti neurali. 

Pochi anni dopo, nel 1949, Donald Hebb pubblicò “L’Organizzazione del Comportamento”, introducendo il concetto di apprendimento hebbiano, che descrive come i neuroni si rafforzino attraverso l’attivazione ripetuta.

Gli sviluppi chiave nel tempo

Gli anni ’50 e ’60 videro progressi significativi nel campo delle reti neurali:

Nel 1958 Frank Rosenblatt sviluppò il “Perceptron”, il primo algoritmo di apprendimento per reti neurali supervisionato e nel 1960 Bernard Widrow e Marcian Hoff crearono ADALINE (ADAptive LInear NEuron), una delle prime reti neurali ad essere applicate a problemi del mondo reale.

Tuttavia, nel 1969, Marvin Minsky e Seymour Papert pubblicarono il libro “Perceptrons”, evidenziando le limitazioni dei modelli a singolo strato nel risolvere problemi non lineari (evidenziando però anche come reti con più strati fossero in grado di generalizzare problemi complessi). 

Nonostante lo scopo della pubblicazione non era quello di screditare tali strumenti ma di evidenziarne invece limiti e possibilità, questa pubblicazione segnò l’inizio di un periodo di stagnazione nella ricerca sulle reti neurali, noto come “AI Winter”, dovuto anche all’hardware limitato che c’era a disposizione a quel tempo.

La rinascita delle reti neurali iniziò però di nuovo intorno agli anni ’80.

Nel 1982 John Hopfield introdusse le reti di Hopfield, capaci di funzionare come memorie associative e nel 1986 David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams pubblicarono un articolo sull’algoritmo di backpropagation, che rivoluzionò l’addestramento delle reti neurali multistrato.

Da allora, grazie anche sia alla potenza di calcolo sempre maggiore e alla quantità di dati strutturati e non sempre più disponibili in epoca moderna, questo campo ha visto una crescita esponenziale, con l’avvento del deep learning negli anni 2000 e 2010, che ha portato a risultati straordinari in vari domini applicativi.

Fondamenti delle Reti Neurali

Elementi di una Rete Neurale

Per comprendere appieno il funzionamento delle reti neurali artificiali, è essenziale analizzare i loro componenti fondamentali e la struttura che li unisce.

Neuroni Artificiali: I Blocchi Costruttivi

Il neurone artificiale, anche chiamato “nodo” o “unità”, è l’elemento base di una rete neurale. 

Ispirato al neurone biologico, il neurone artificiale riceve input, li elabora e produce un output. Per fare questo tali neuroni hanno una serie di componenti principali:

Input: Sono i dati in ingresso al neurone, che possono provenire dall’ambiente esterno o da altri neuroni della rete.

Pesi: Ogni input è associato a un peso, che rappresenta l’importanza relativa di quell’input per il neurone. Questi pesi sono ottimizzati dalla rete stessa durante la fase di addestramento (e questa, se vogliamo, è un po’ la “magia” dietro alle reti neurali e al Machine Learning in generale)

Funzione di somma: Combina gli input ponderati in un singolo valore.

Funzione di attivazione: Determina l’output del neurone basandosi sul risultato della funzione di somma. Comuni funzioni di attivazione includono la funzione sigmoide, tanh e ReLU (Rectified Linear Unit). Questa funzione serve generalmente per aggiungere non linearità alla rete e questa non linearità serve proprio per permettere alla rete stessa di rappresentare fenomeni complessi della realtà (i fenomeni reali infatti sono altamente non lineari)

Output: Il risultato finale prodotto dal neurone, che può essere l’input per altri neuroni o l’output finale della rete.

Struttura delle Reti: Strati e Connessioni

Le reti neurali sono organizzate in strati di neuroni interconnessi. Una tipica rete neurale è composta da tre tipi di strati:

1. Strato di input: Riceve i dati iniziali e li passa allo strato successivo. 
2. Strati nascosti: Elaborano l’informazione ricevuta dallo strato precedente. Una rete può avere più strati nascosti, e il numero di questi strati determina la profondità della
   rete. 
3. Strato di output: Produce il risultato finale della rete.

Le connessioni tra i neuroni di strati adiacenti sono associate a pesi, che vengono regolati durante il processo di apprendimento. La forza di queste connessioni determina come l’informazione fluisce attraverso la rete e come viene elaborata.

Come Funzionano le Reti Neurali

Il processo di apprendimento di una rete neurale può essere suddiviso in diverse fasi:

Inizializzazione: I pesi della rete vengono inizializzati casualmente.

Propagazione in avanti (forward propagation): I dati di input vengono passati attraverso la rete, con ogni neurone che calcola il suo output basandosi sui suoi input ponderati e sulla sua funzione di attivazione.

Calcolo dell’errore: L’output della rete viene confrontato con l’output desiderato (nel caso dell’apprendimento supervisionato) per calcolare l’errore.

Retropropagazione (backward propagation): L’errore viene propagato all’indietro attraverso la rete, e i pesi vengono aggiustati per minimizzare questo errore.

Iterazione: Questi passi vengono ripetuti per molte di iterazioni che in gergo prendono il nome di  epoche, con la rete che gradualmente migliora le sue prestazioni.

La Retropropagazione e l’Ottimizzazione

La retropropagazione, o backpropagation dall’inglese, è un algoritmo essenziale per l’addestramento delle reti neurali artificiali. Si tratta di un metodo per minimizzare l’errore di predizione di una rete neurale, aggiornando i pesi dei collegamenti tra i neuroni in base al gradiente dell’errore rispetto a ciascun peso. Questo processo permette alla rete di apprendere dai dati di addestramento, affinando progressivamente i suoi parametri per migliorare la sua capacità di fare previsioni accurate.

Uno degli approcci più comuni e utilizzati per questo processo è quello della discesa del gradiente. La discesa del gradiente funziona calcolando il gradiente della funzione di errore, spesso definita come “funzione di costo”, rispetto a ogni peso della rete. 

Il gradiente fornisce la direzione in cui i pesi devono essere modificati per ridurre l’errore. Ad ogni iterazione, i pesi vengono aggiornati sottraendo una piccola quantità proporzionale al gradiente, detta “tasso di apprendimento”. Questo aggiornamento continuo dei pesi consente alla rete di adattarsi gradualmente ai dati, riducendo l’errore nel tempo.

Esistono vari algoritmi di ottimizzazione che migliorano l’efficienza della discesa del gradiente. Tra i più comuni vi è la discesa del gradiente stocastico (SGD), che aggiorna i pesi usando solo un sottoinsieme casuale dei dati di addestramento ad ogni iterazione. Questo approccio introduce una certa variabilità nei gradini, il che può aiutare la rete a sfuggire dai minimi locali della funzione di errore. Tuttavia, può anche introdurre rumore e instabilità.

Algoritmi come Adam (Adaptive Moment Estimation) e RMSprop (Root Mean Square Propagation) offrono miglioramenti rispetto a SGD standard, integrando meccanismi per adattare dinamicamente il tasso di apprendimento. Adam, ad esempio, utilizza stime dei momenti di primo e secondo ordine del gradiente per ottimizzare il processo di aggiornamento dei pesi, permettendo di mantenere un equilibrio tra velocità di apprendimento e stabilità. RMSprop, d’altro canto, regola il tasso di apprendimento per ciascun parametro individualmente, normalizzando il gradiente in modo da prevenire l’eccessivo aggiornamento di alcuni pesi rispetto ad altri.

Questi algoritmi di ottimizzazione sono fondamentali per il successo del processo di addestramento delle reti neurali, consentendo di trovare un insieme di pesi che minimizzano l’errore di predizione. La scelta dell’algoritmo e dei parametri, come il tasso di apprendimento, può avere un impatto significativo sulla velocità di convergenza e sull’efficacia della rete neurale nel compito assegnato.

Tipologie di Reti Neurali

Le reti neurali artificiali si sono evolute nel tempo, dando origine a diverse architetture specializzate per affrontare specifici tipi di problemi. Esploriamo alcune delle tipologie più comuni e influenti di reti neurali.

Reti Neurali Feedforward

Le reti neurali feedforward, anche conosciute come reti neurali a propagazione in avanti, sono il tipo più semplice e fondamentale di rete neurale artificiale. In queste reti, l’informazione si muove in una sola direzione: dall’input, attraverso gli strati nascosti, fino all’output.

Caratteristiche principali:

• Non ci sono cicli o connessioni tra neuroni dello stesso strato.
• Ogni neurone in uno strato è connesso a tutti i neuroni dello strato successivo.
• Sono particolarmente efficaci per problemi di classificazione e regressione.

Le reti feedforward sono la base di molte architetture più complesse e sono ampiamente utilizzate in vari campi, dalla finanza alla medicina.

Reti Neurali Convoluzionali

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono specializzate nell’elaborazione di dati con una topologia a griglia, come le immagini. Queste reti hanno rivoluzionato il campo della computer vision e del riconoscimento di immagini.

Il ruolo delle reti convoluzionali nel riconoscimento di immagini

Le CNN sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di immagini grazie alla loro capacità di catturare le caratteristiche spaziali e gerarchiche dei dati visuali. Ecco come funzionano:

1. Strati convoluzionali: Applicano filtri all’immagine di input per estrarre caratteristiche come bordi, texture e forme.
2. Pooling: Riduce la dimensionalità dei dati, mantenendo le informazioni più importanti.
3. Strati completamente connessi: Combinano le caratteristiche estratte per la classificazione finale.

Le CNN hanno portato a progressi significativi in applicazioni come:

• Riconoscimento facciale
• Diagnosi mediche basate su immagini
• Guida autonoma
• Classificazione di oggetti in immagini e video

Reti Neurali Ricorrenti

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono progettate per lavorare con sequenze di dati, come serie temporali o testo. A differenza delle reti feedforward, le RNN hanno connessioni che formano cicli, permettendo loro di mantenere uno “stato interno” che può essere influenzato da input precedenti.

Applicazioni delle RNR: dalla traduzione automatica alla generazione di testo

Le RNN e le loro varianti (come LSTM e GRU) sono ampiamente utilizzate in vari campi:

1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP):
   • Traduzione automatica
   • Generazione di testo
   • Analisi del sentimento
2. Previsione di serie temporali:
   • Previsioni finanziarie
   • Previsioni meteorologiche
3. Riconoscimento vocale e sintesi del parlato
4. Composizione musicale

La capacità delle RNN di “ricordare” informazioni precedenti le rende particolarmente adatte per compiti che richiedono la comprensione del contesto o la generazione di sequenze coerenti.

Altre varianti di rete neurale

Reti adversarial e reti capsule

1. Reti Generative Avversarie (GAN): Le GAN consistono in due reti neurali che competono tra loro: un generatore che crea dati falsi e un discriminatore che cerca di distinguere i dati falsi da quelli reali. Questo approccio ha portato a progressi significativi nella generazione di immagini, video e audio realistici. Applicazioni:
   • Creazione di volti artificiali
   • Miglioramento della risoluzione delle immagini
   • Generazione di opere d’arte 
2. Reti Capsule: Introdotte da Geoffrey Hinton, le reti capsule mirano a superare alcune limitazioni delle CNN tradizionali. Utilizzano “capsule” invece di neuroni singoli, dove ogni capsule rappresenta un’entità specifica e le sue proprietà. Vantaggi:
   • Migliore gestione delle relazioni spaziali tra le caratteristiche
   • Maggiore robustezza alle trasformazioni dell’input

Sebbene ancora in fase di ricerca, le reti capsule promettono miglioramenti in compiti come il riconoscimento di oggetti da prospettive insolite.

Queste varianti di rete neurale rappresentano la frontiera della ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale, promettendo nuove capacità e applicazioni che continuano a espandere i confini di ciò che è possibile con le reti neurali artificiali.

Deep Learning: tecniche e applicazioni

Il Deep Learning rappresenta l’evoluzione più avanzata delle reti neurali artificiali. Si caratterizza per l’uso di reti neurali con molti strati nascosti (da qui il termine “deep”, profondo), che permettono di apprendere rappresentazioni sempre più astratte e complesse dei dati.

Caratteristiche chiave del deep learning:

Il deep learning si distingue per diverse caratteristiche fondamentali che ne determinano l’efficacia e l’applicabilità.

1. Apprendimento gerarchico: Una delle caratteristiche distintive delle reti neurali profonde è la capacità di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati. In questo contesto, ogni strato della rete è specializzato nell’estrarre caratteristiche a un livello crescente di astrazione. I primi strati possono identificare caratteristiche di basso livello come bordi o texture nelle immagini, mentre gli strati successivi combinano queste informazioni per riconoscere forme, oggetti complessi o persino concetti astratti. Questo processo di apprendimento progressivo consente alla rete di costruire una comprensione complessa e dettagliata dei dati. 
2. Capacità di gestire grandi quantità di dati: Le reti neurali profonde, grazie alla loro struttura complessa e flessibile, sono particolarmente efficaci nell’analizzare e interpretare grandi dataset. Questa caratteristica è cruciale poiché consente ai modelli di deep learning di identificare pattern nascosti e correlazioni che potrebbero non essere evidenti con tecniche di analisi più semplici. La disponibilità di grandi quantità di dati di addestramento è spesso un requisito per raggiungere performance ottimali, poiché la rete può apprendere una vasta gamma di caratteristiche e generalizzare meglio a nuovi dati. 
3. Trasferibilità: Un altro vantaggio significativo del deep learning è la capacità dei modelli di trasferire le conoscenze acquisite da un compito a un altro. Questo concetto, noto come transfer learning, è particolarmente utile quando si dispone di limitati dati di addestramento per un nuovo compito. Un modello pre-addestrato su un dataset ampio e diversificato può essere riutilizzato e raffinato con un fine-tuning minimo su un nuovo dataset, accelerando notevolmente il processo di sviluppo e migliorando le prestazioni su compiti specifici.

Esempi di applicazioni delle Reti Neurali

Il deep learning (e di conseguenza le reti neurali profonde) ha rivoluzionato diversi campi grazie alla sua capacità di apprendere e generalizzare informazioni complesse. Alcune delle applicazioni più rilevanti includono:

1. Computer Vision: In questo campo, le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per una vasta gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento di oggetti, la segmentazione semantica e la generazione di immagini. Le reti neurali possono identificare e classificare oggetti in immagini e video con un livello di precisione che spesso supera quello umano. Queste tecnologie sono alla base di sistemi avanzati di sorveglianza, diagnostica medica e guida autonoma. 
2. Natural Language Processing (NLP): Il deep learning ha portato a significativi avanzamenti nella comprensione e generazione del linguaggio naturale. Applicazioni comuni includono la traduzione automatica, dove i modelli di deep learning traducono testi tra diverse lingue, la generazione di testo, e l’analisi del sentimento, che consente di determinare il tono emotivo di un testo. Queste tecnologie sono ampiamente utilizzate nei motori di ricerca, nei chatbot e nei sistemi di assistenza virtuale. 
3. Speech Recognition: Le tecnologie di riconoscimento vocale, che trascrivono il parlato in testo, sono diventate più accurate e accessibili grazie ai modelli di deep learning. Questo campo include applicazioni come assistenti vocali (e.g., Siri, Google Assistant) e software di trascrizione automatica, utilizzati in molti settori, dalla salute all’intrattenimento. 
4. Robotica: Il deep learning è utilizzato per migliorare le capacità dei robot in termini di percezione e controllo. I robot dotati di reti neurali possono interpretare meglio l’ambiente circostante, riconoscendo oggetti e situazioni, e possono essere addestrati a eseguire movimenti complessi con maggiore precisione e adattabilità. Questo è particolarmente utile in contesti industriali e di servizio, dove la precisione e l’efficienza sono cruciali. 
5. Giochi: Le tecniche di deep learning hanno anche trovato applicazione nel campo dei giochi, dove reti neurali avanzate sono utilizzate per creare agenti artificiali in grado di superare gli esseri umani in giochi complessi come Go e scacchi. Questi sistemi non solo eseguono strategie avanzate, ma possono anche adattarsi e migliorare attraverso il gioco continuo, diventando avversari formidabili per i giocatori umani. 
6. Medicina e Diagnostica: Il deep learning è utilizzato per analizzare immagini mediche, come radiografie, risonanze magnetiche e tomografie computerizzate, per identificare anomalie e malattie, tra cui tumori e malattie cardiache. I modelli di deep learning possono anche analizzare dati genomici per individuare predisposizioni genetiche a malattie o rispondere a specifiche terapie, contribuendo alla medicina personalizzata. 
7. Finanza: Nella finanza, il deep learning è applicato per la rilevazione di frodi, la previsione dei prezzi delle azioni, l’analisi del rischio e la gestione degli investimenti. I modelli possono analizzare grandi volumi di dati finanziari e di mercato per individuare pattern e tendenze, aiutando a prendere decisioni di investimento più informate. 
8. Agricoltura: Le tecnologie di deep learning sono impiegate nell’agricoltura per migliorare la gestione delle colture, prevedere rese, rilevare malattie nelle piante e ottimizzare l’uso delle risorse come l’acqua e i fertilizzanti. Droni equipaggiati con sensori e algoritmi di visione artificiale possono monitorare grandi aree di coltivazioni, identificando problemi e suggerendo interventi mirati. 
9. Creatività e Arti: Il deep learning è utilizzato anche nella produzione artistica e creativa. Modelli generativi come le GANs (Generative Adversarial Networks) possono creare arte visiva, musica e testi. Questi strumenti sono usati da artisti e designer per esplorare nuove forme espressive e generare contenuti innovativi. 
10. Energia e Ambiente: Nel settore energetico, il deep learning è utilizzato per ottimizzare il consumo di energia, prevedere la domanda, gestire reti elettriche intelligenti e monitorare infrastrutture critiche. Inoltre, è impiegato per l’analisi ambientale, come il monitoraggio della qualità dell’aria e delle acque, la gestione dei rifiuti e la modellazione dei cambiamenti climatici. 
11. Industria e Manifattura: Le tecniche di deep learning sono utilizzate per la manutenzione predittiva di macchinari, migliorando l’efficienza e riducendo i tempi di inattività. Inoltre, vengono applicate per il controllo qualità, analizzando prodotti durante e dopo la produzione per rilevare difetti e garantire standard elevati. 
12. Educazione: Nel campo dell’educazione, il deep learning è impiegato per sviluppare sistemi di tutoraggio intelligenti che personalizzano l’apprendimento in base alle esigenze degli studenti, analizzando i loro progressi e adattando il materiale didattico di conseguenza. Inoltre, è utilizzato per automatizzare la valutazione di test e compiti, rendendo il processo più efficiente e meno soggetto a errori umani.

Futuro delle reti neurali

Le reti neurali, grazie alla loro capacità di apprendere e generalizzare da grandi quantità di dati, stanno ridefinendo i limiti di ciò che è possibile in numerosi campi. Guardando al futuro, il potenziale delle reti neurali continua ad espandersi con l’evoluzione della ricerca e della tecnologia.

Una delle aree più promettenti è l’integrazione del deep learning con altre tecnologie emergenti, come l’intelligenza artificiale generale (AGI) e l’apprendimento federato. Questo potrebbe portare allo sviluppo di sistemi sempre più autonomi e intelligenti, capaci di comprendere e interagire con il mondo in modi più complessi e sfumati. Inoltre, si prevede un aumento dell’applicazione delle reti neurali in settori critici come la salute, dove potrebbero svolgere un ruolo chiave nella diagnosi precoce, nel trattamento personalizzato e nella gestione delle malattie.

La ricerca è anche orientata verso la creazione di modelli più efficienti ed ecologici, riducendo il consumo energetico e la necessità di enormi dataset per l’addestramento. Questo è particolarmente rilevante in un’epoca di crescente consapevolezza ambientale e sostenibilità.

Oltre a questo le reti neurali stanno trovando nuove applicazioni nella scienza e nell’ingegneria, dove possono accelerare la scoperta scientifica e l’innovazione tecnologica. Ad esempio, nell’ambito della fisica delle particelle, della climatologia e della biologia computazionale, i modelli di deep learning sono utilizzati per analizzare dati complessi e scoprire nuove leggi naturali.

Se vuoi approfondire ulteriormente il potenziale futuro che delle reti neurali e guardare quelle che sono le sfide che questa tecnologia si trova ad affrontare, ti consiglio anche di dare uno sguardo al nostro articolo proprio sul Deep Learning.