Il Deep Learning (DL), o apprendimento profondo, è una delle tecnologie più avanzate nel campo dell’Intelligenza Artificiale (IA). Si tratta di un sottoinsieme del Machine Learning​, che a sua volta è una branca dell’Artificial Intelligence. Il DL si distingue per la capacità di apprendere in modo autonomo da grandi quantità di dati, grazie a modelli ispirati al funzionamento del cervello umano.

Come funziona il Deep Learning?

Il Deep Learning si basa su reti neurali artificiali composte da diversi strati di neuroni, che elaborano le informazioni in modo gerarchico. Ogni strato esegue operazioni specifiche, estraendo progressivamente caratteristiche più complesse dai dati in ingresso. Ad esempio, in un sistema di riconoscimento facciale, i primi strati della rete individuano bordi e contorni, gli strati intermedi riconoscono forme più complesse come occhi e bocca, e gli strati finali identificano l’intero volto.

In altre parole, il Deep Learning è un metodo di apprendimento che espone le reti neurali artificiali a enormi quantità di dati, permettendo loro di acquisire la capacità di svolgere compiti complessi in modo autonomo. Grazie a tecniche di ottimizzazione come la discesa del gradiente e l’uso di funzioni di attivazione non lineari, le reti possono apprendere rappresentazioni efficaci e migliorare le loro prestazioni nel tempo attraverso l’addestramento su grandi dataset.

Intelligenza Artificiale AI: Machine Learning, Deep Learning e Deep Lerning Rinforzato

Il Machine Learning, di cui il Deep Learning è un sottoinsieme, si basa su algoritmi che apprendono dai dati e migliorano le loro prestazioni con l’esperienza. Tuttavia, questi algoritmi spesso richiedono una selezione manuale delle caratteristiche più rilevanti per il problema da risolvere.

Il Deep Learning, invece, come si è detto, utilizza reti neurali profonde con molti strati (detti layer) che apprendono automaticamente le caratteristiche dei dati. Questo permette di affrontare problemi complessi senza necessità di una pre-elaborazione manuale, rendendo il DL particolarmente potente in settori come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e la generazione di contenuti. 

Un particolare tipo di Deep Learning è il Deep Reinforcement Learning o apprendimento profondo rinforzato, che combina il DL con il Reinforcement Learning. In questo approccio, un agente intelligente interagisce con un ambiente e apprende attraverso un sistema di ricompense e penalità, migliorando progressivamente le proprie decisioni. 

I modelli di Deep Learning

I modelli di Deep Learning si sono evoluti nel tempo per affrontare diverse sfide e tipologie di dati:

  • le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) eccellono nell’analisi di immagini e video, utilizzando livelli di convoluzione per identificare progressivamente caratteristiche sempre più complesse. le CNN sono utilizzate nelle app che riconoscono i volti o nelle telecamere degli smartphone che migliorano le foto in tempo reale;
  • le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono specializzate nell’elaborazione di dati sequenziali come il linguaggio naturale, sfruttando la loro “memoria” per collegare informazioni in sequenza. Sono alla base di strumenti come i traduttori automatici e gli assistenti vocali come Siri e Google Assistant;
  • gli Autoencoder, e in particolare gli Autoencoder Variazionali (VAE), hanno aperto la strada all’AI generativa, permettendo di comprimere e ricostruire dati non etichettati, oltre a generare nuove variazioni;
  • le Reti Generative Avversarie (GAN), utilizzando un sistema di generatore e discriminatore in competizione, sono usati per creare immagini, video e contenuti sempre più realistici. Ad esempio, sono alla base delle tecnologie che creano immagini di volti umani inesistenti, ma incredibilmente verosimili;
  • i Modelli di Diffusione rappresentano un’ulteriore evoluzione nella generazione di contenuti, particolarmente efficaci nella creazione di immagini attraverso un processo graduale di “denoising”. Questa è la tecnologia dietro a strumenti in grado di creare immagini partendo da descrizioni testuali;
  • i Trasformatori hanno rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono il linguaggio. A differenza dei modelli precedenti che leggevano il testo parola per parola, i trasformatori analizzano intere frasi contemporaneamente, proprio come facciamo noi umani. È come avere un traduttore che non traduce parola per parola, ma comprende il significato completo della frase. Questa tecnologia è alla base di strumenti come ChatGPT, che può mantenere conversazioni coerenti e generare testi che sembrano scritti da esseri umani.

Applicazioni del Deep Learning nei vari settori

Il Deep Learning sta rivoluzionando numerosi settori con applicazioni sempre più sofisticate:

  • settore medico: il DL viene utilizzato per la diagnosi di malattie, l’analisi di immagini mediche e la scoperta di nuovi farmaci. Un esempio concreto è l’uso di reti neurali convoluzionali (CNN) per rilevare tumori in radiografie e risonanze magnetiche con un’accuratezza spesso superiore a quella dei radiologi umani;
  • automotive e guida autonoma: le auto a guida autonoma, come quelle sviluppate da Tesla e Waymo, utilizzano il DL per riconoscere pedoni, segnali stradali e prevedere il comportamento degli altri veicoli, aumentando la sicurezza sulle strade;
  • settore finanziario: le reti neurali vengono impiegate per il rilevamento delle frodi nelle transazioni bancarie, l’analisi del rischio di credito e la previsione dei mercati finanziari;
  • AI Generativa e creatività: le reti neurali profonde sono alla base di strumenti come DALL·E e MidJourney, che generano immagini artistiche, o ChatGPT, che produce testi coerenti e creativi per vari usi, dalla scrittura di articoli alla programmazione;
  • industria e automazione: i robot dotati di Deep Learning ottimizzano la logistica, la produzione e la manutenzione predittiva nelle fabbriche, migliorando l’efficienza e riducendo gli sprechi;
  • computer vision e sicurezza: le tecniche di DL vengono utilizzate nella videosorveglianza intelligente, nel riconoscimento facciale e nell’analisi in tempo reale di immagini e video per garantire maggiore sicurezza in ambienti pubblici e privati;
  • riconoscimento audio: le reti neurali sono alla base del riconoscimento vocale avanzato e dell‘elaborazione audio, con applicazioni che spaziano dagli assistenti vocali alla trascrizione automatica e al miglioramento della qualità del suono.

Il futuro del Deep Learning: etica, regolamentazione e innovazione

In conclusione, il Deep Learning si conferma come una forza trainante nell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, con un impatto profondo e trasformativo in molteplici settori. Tuttavia, con la crescente potenza e diffusione di queste tecnologie, emergono anche importanti questioni etiche e normative, soprattutto in alcuni settori particolarmente delicati come in ambito sanitario, dove l’accuratezza e l’affidabilità dei sistemi di IA sono cruciali per la sicurezza dei pazienti. L’AI Act dell’Unione Europea rappresenta un passo fondamentale per garantire un utilizzo responsabile e sicuro dell’IA, promuovendo l’innovazione in un quadro di regole chiare e trasparenti. In questo contesto, i Regulatory Sandbox possono svolgere un ruolo cruciale, offrendo spazi controllati per sperimentare e valutare l’impatto delle nuove tecnologie, facilitando così l’adattamento delle normative all’evoluzione tecnologica. Infine, per affrontare le sfide complesse del futuro, sarà essenziale adottare un pensiero ibrido, che integri le potenzialità del Deep Learning con l’intelligenza umana, valorizzando la collaborazione tra macchine e persone per un progresso sostenibile e inclusivo.