Il Deep Learning è una branca del machine learning che utilizza strati profondi di reti neurali artificiali per analizzare e apprendere modelli complessi dai dati.
Al confine tra intelligenza artificiale e apprendimento automatico (Machine Learning), il Deep Learning rappresenta una frontiera nella ricerca tecnologica: con esso le reti neurali non solo apprendono, ma lo fanno a livelli di complessità e profondità che vanno ben oltre il tradizionale.
In questo articolo, ci proponiamo di definire cos’è il Deep Learning, evidenziando come queste tecnologie stanno ridefinendo ciò che le macchine possono fare e offrendo un panorama sulle loro numerose e sorprendenti applicazioni.
L’era del Percettrone e l'evoluzione verso il Deep Learning
Il Perceptron, uno dei primi modelli di rete neurale, introdotto da Rosenblatt negli anni ’50, aprì nuove strade nel campo dell’IA. Tuttavia, ben presto emerse una limitazione significativa: il percettrone “singolo” non poteva apprendere o riconoscere molte classi di pattern. Questa constatazione rallentò notevolmente la ricerca, fino a che non fu esplorata la potenza di una rete neurale nota come percettrone “multilayer” o multistrato.
Un elemento chiave del percettrone multistrato è il cosiddetto “hidden layer” o strato nascosto. Mentre in un percettrone a strato singolo, l’input viene trasformato direttamente in un output, in una rete multistrato ci sono uno o più strati interni di nodi, nascosti tra l’input e l’output. Tali strati intermedi possono catturare e modellare complessità e astrazioni che non sono immediatamente visibili all’ingresso o all’uscita della rete.
Indice
- L’era del Percettrone e l'evoluzione verso il Deep Learning
- Il potere degli strati nascosti e la rivoluzione del Deep Learning
- Qual è dunque la differenza fra Machine Learning e Deep Learning?
- Il salto di qualità del Deep Learning è nei numeri
- Miliardi di parametri per una Rete Neurale
- Dataset giganteschi per l'addestramento
- L’universo del Deep Learning: una panoramica delle applicazioni
- Un’architettura per ogni problema: le superstar del Deep Learning
- Le prospettive imprevedibili dell’IA Generativa
- Innovare con artea.com: trasforma la tua visione in realtà
Il potere degli strati nascosti e la rivoluzione del Deep Learning
Il Deep Learning porta questo concetto ancora più avanti. Si basa su reti neurali con molteplici strati nascosti. Ogni strato tende a specializzarsi in aspetti diversi del processo cognitivo, lavorando su livelli di astrazione crescenti. In questo modo, gli strati aggiuntivi consentono alla rete di costruire e apprendere gerarchie di caratteristiche, da quelle più semplici a quelle più complesse, riflettendo il processo di apprendimento incrementale dell’uomo.
Grazie a questa architettura, il Deep Learning sta rivoluzionando numerosi campi, dalla visione computerizzata alla comprensione del linguaggio naturale, e offre opportunità inimmaginabili.
Qual è dunque la differenza fra Machine Learning e Deep Learning?
Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono due concetti strettamente legati nell’ambito dell’intelligenza artificiale, ma con differenze significative.
Il Machine Learning (ML) è un campo più ampio che include metodi e tecniche per insegnare alle macchine come imparare dai dati. Utilizza algoritmi che possono apprendere e fare previsioni o assumere decisioni basate su dati passati, senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Il Deep Learning (DL) è la branca del Machine Learning che usa reti neurali con molteplici strati (da qui il termine “deep” per profondo). Questi strati permettono al modello di imparare automaticamente e progressivamente dai dati attraverso livelli di astrazione successivi.
La differenza tra Machine Learning e Deep Learning risiede nel fatto che il ML può utilizzare sia metodi semplici che complessi, mentre il DL si concentra specificamente su reti neurali complesse e su dataset di dimensioni molto maggiori, consentendo di catturare relazioni più sottili e astratte nei dati. In sintesi, il DL rappresenta una specializzazione all’interno del campo più vasto del ML, sfruttando geometrie di rete più elaborate per affrontare sfide più complesse.
Il salto di qualità del Deep Learning è nei numeri
Il Deep Learning è una rivoluzione nella misura in cui è guidato da un aumento esponenziale sia nella quantità di nodi e parametri delle reti neurali, sia nella grandezza dei dataset necessari per il loro addestramento. Per comprendere l’ampiezza di questo salto, consideriamo le due variabili:
Miliardi di parametri per una Rete Neurale
Le moderne reti neurali di DL, specialmente nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), possono avere un numero impressionante di parametri di apprendimento, fino ai 350 miliardi nei modelli open source.
La versione 3.5 di ChatGPT ha circa 175 miliardi di parametri, la successiva 4.0 raggiunge 100 mila miliardi. Olympus, il nuovo modello in sviluppo da Amazon promette di moltiplicare per mille questa cifra. Numeri che mostrano una crescita esponenziale in termini di complessità e capacità di elaborazione.
Dataset giganteschi per l'addestramento
Il dataset richiesto per addestrare queste reti è altrettanto impressionante. Un token, che può essere una sillaba o un pezzo di testo, rappresenta l’unità base di input per un modello LLM. Per es. Llama2 di Meta è stato addestrato su circa 2 trilioni di token, mentre la quantità di dati in Wikipedia è nell’ordine dei 4 miliardi di parole. Questa enormità di dati richiede capacità computazionali senza precedenti e solleva questioni importanti riguardo al consumo energetico e all’impatto ambientale, come l’ampia impronta di CO2 associata.
L’universo del Deep Learning: una panoramica delle applicazioni
Il DL ha già trovato applicazioni straordinarie in diversi settori, dimostrando la sua versatilità e potenza. Ecco alcuni esempi:
- Linguaggio Naturale (NLP): per traduzioni automatiche, assistenti vocali e analisi del sentiment; esempi noti includono Google Translate e Siri di Apple.
- Computer Vision: per il riconoscimento facciale, l’interpretazione di immagini mediche e i sistemi di visione nei veicoli autonomi, come quelli utilizzati da Tesla.
- Signal Processing: per la manutenzione predittiva nelle industrie, dove aiuta a prevenire guasti attraverso l’analisi anticipata dei dati dei sensori.
- Classificazione e Predizione: per l’analisi e raggruppamento di dati su profili di clienti, consentendo alle aziende di identificare pattern e segmentare in base a vari fattori.
- IA Generativa: per creare musica, testi e contenuti; esempi noti includono DALL-E di OpenAI per la generazione di immagini e GPT per la scrittura di testi.
- Ricerca medica: per l’analisi di immagini diagnostiche, per lo sviluppo di farmaci e la ricerca sulle strutture molecolari, come il progetto AlphaFold di DeepMind per la predizione delle strutture proteiche.
- Matematica pura: per testare e sviluppare nuove teorie matematiche e modelli; ad es. Wolfram ML è una feature integrata nel motore di ricerca computazionale Wolfram Alpha, noto per la sua capacità di risolvere problemi matematici complessi.
- Robotica: per l’apprendimento e l’adattamento dei robot a compiti complessi, migliorando la loro interazione con l’ambiente e gli esseri umani.
- Giochi e simulazioni: per sviluppare intelligenze artificiali capaci di giocare e competere a livelli umani o superiori in giochi complessi, come Go o scacchi.
Un’architettura per ogni problema: le superstar del Deep Learning
Se per architettura intendiamo la geometria interna di una rete, possiamo dire che ogni architettura è unica nel suo genere e ottimizzata per specifiche applicazioni, a dimostrazione della flessibilità e dell’ampia gamma di potenziale del DL. Vediamo alcune delle più note:
- Natural Language Processing (NLP):
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): ha introdotto il concetto di layer di attenzione bidirezionale, ciò che ha permesso al modello di analizzare il contesto completo di una parola in un testo da entrambe le direzioni, rivoluzionando il modo in cui le macchine comprendono il linguaggio umano. - Computer Vision:
AlexNet: La prima rete neurale convoluzionale (CNN) di successo, che ha segnato una svolta nell’analisi delle immagini migliorando il riconoscimento visivo.
DINO V2 di Meta: uno dei primi modelli di Vision Transformer, che supera la convoluzione tradizionale applicando alla Computer Vision un concetto tipico dell’NLP (il Transformer).
YOLO (You Only Look Once): innovativo per l’object detection, ottimizza l’analisi delle immagini permettendo il riconoscimento di oggetti all’interno di un’immagine in un solo passaggio, processando l’intera immagine contemporaneamente anziché in parti separate. - Intelligenza Artificiale Generativa:
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): ha evoluto l’approccio di BERT, per gestire una varietà di compiti di elaborazione del linguaggio con un unico modello.
LLM (Large Language Models): ChatGPT di OpenAI, Bard e ora il nuovo Gemini di Google, Llama2 di Meta (open source), Grok di X Twitter, Olympus di Amazon.
DALL-E di OpenAI: la rivoluzione del modello di Stable Diffusion nell’AI generativa per creare immagini realistiche a partire da descrizioni testuali. - Ricerca Medica
AlphaFold di DeepMind (Google): ha risolto il problema del Protein Folding, accelerando significativamente la ricerca biomedica e la comprensione di come gli aminoacidi si pieghino per formare proteine. - Matematica
AlphaTensor di DeepMind (Google): un modello per l’ottimizzazione del calcolo nelle moltiplicazioni di matrici, ha migliorato significativamente l’efficienza nelle tecniche di calcolo matematico.
Le prospettive imprevedibili dell’IA Generativa
L’intelligenza artificiale generativa sta guadagnando sempre più attenzione per la sua capacità di creare contenuti come testi, video e audio. Questa branca del DL utilizza architetture specializzate per generare nuovi dati che sono spesso indistinguibili da quelli reali.
Uno degli approcci più comuni è l’uso di modelli autoregressivi. Un esempio classico è il GPT (Generative Pretrained Transformer) di OpenAI. In questi modelli, l’output generato in un passaggio viene utilizzato come input nel passaggio successivo, creando una catena di generazione di contenuti che si costruisce su se stessa. Questo processo consente al modello di produrre testi coerenti e contestualmente rilevanti.
Le reti GAN (Generative Adversarial Networks) hanno introdotto un’innovativa metodologia nel campo della generazione di immagini. In una GAN, due reti neurali sono addestrate in parallelo: una rete genera immagini, mentre l’altra cerca di distinguere le immagini generate da quelle reali. Questo “gioco” tra le due reti migliora la qualità delle immagini generate, permettendo di produrre risultati sorprendentemente realistici anche da dataset ridotti.
Curiosamente, l’IA Generativa non si limita alla creazione di contenuti per l’uso umano, ma può anche generare dataset per addestrare altri modelli. Ad es. i dialoghi prodotti da GPT-3.5 sono stati utilizzati per il training di LLM open source.
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