Intelligenza artificiale e reti neurali

Ho parlato già in un mio precedente post dell’argomento ‘Intelligenza Artificiale’ (a proposito dell’omonimo esame di ingegneria che feci ad ottobre), ma ora voglio trattare l’argomento in modo più approfondito.
L‘intelligenza artificiale classica utilizza il paradigma simbolico per affrontare problemi considerati di alto livello. L’approccio classico non riesce però ad affrontare problemi apparentemente semplici, quali il meccanismo di volo di una mosca. Le funzioni biologiche e cognitive che sembravano più elementari si sono dimostrate essere più difficili di quanto si pensasse, più complesse di funzioni considerate di alto livello; soprattutto, tali funzioni sono estremamente difficili da simulare con l’approccio computazionale classico.
Le Reti Neurali (ANN, acronimo di Artificial Neural Networks) nascono dall’idea di poter riprodurre alcune delle funzioni e capacità del cervello umano. Una rete neurale e composta da un certo numero di nodi, o unità, connesse da collegamenti. Ciascun collegamento (la sinapsi) ha un peso numerico associato ad esso. I pesi sono il principale mezzo di memorizzazione a lungo termine nelle reti neurali e l’apprendimento in genere ha luogo aggiornando i pesi. Alcune unità sono collegate con l’ambiente esterno e possono essere designate come unità di ingresso o di uscita. I pesi vengono modificati in modo tale da portare il comportamento della rete, in termini di associazione di uscite agli ingressi, ad essere più in linea con quanto richiesto dall’ambiente che fornisce gli input.
I campi di applicazione sono tutti quelli dove l’analisi statistica di tutte le variabili di un problema risulti difficoltosa o dispendiosa in termini di calcolo, ma soprattutto dove non sia chiaro a priori quali relazioni deterministiche esistano tra le diverse variabili che caratterizzano il problema. I principali campi in cui finora le reti neurali hanno dimostrato di poter dare validi contributi e di cui è possibile trovare in Internet applicazioni tangibili sono i seguenti: riconoscimento della scrittura manoscritta (Optical Character Recognition o OCR), programmi di diagnostica in medicina, programmi per il controllo di qualità su produzioni industriali, software per avanzate applicazioni finanziarie.

Per approfondire, vedi il sito www.neuralnetworks.it

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