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Intelligenza
artificiale:
il deep learning

Il deep learning
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//Intelligenza artificiale: il deep learning

L’intelligenza artificiale è ormai un tema ricorrente quando si parla di pubblicità e marketing in generale. È già in molte applicazioni che utilizziamo quotidianamente e sta cambiando (gradualmente ma inesorabilmente) il nostro modo di vivere e lavorare. Gli utenti si stanno abituando a sistemi digitali sempre più intelligenti, in grado non solo di rispondere ma anche di anticipare esigenze ed annullare la distanza e la necessità di interazioni complesse per ottenere risposta.

Quando parliamo di A.I. (“artificial intelligence“) non ci riferiamo certo a delle macchine in grado di pensare ma che, almeno ad oggi, ricevendo input precisi li rielaborano al fine di determinare gli output desiderati. Insomma: non c’è pericolo di incontrare HAL 9000 di “2001:Odissea nello Spazio”! L’A.I. è già a portata di tutti: dai motori di ricerca agli assistenti vocali degli smartphone.

Negli ultimi dieci anni, è stato compiuto un gigantesco passo in avanti dal punto di vista tecnologico: prima molte delle applicazioni che usiamo e dei gesti che compiamo ogni giorno erano semplicemente inimmaginabili. Non avevamo la potenza di calcolo necessaria per determinate operazioni: nel 2005 sono nati i GPU, unità di calcolo potenti che concorrono all’elaborazione dei dati e che venivano utilizzate per i videogiochi. Questa fondamentale rivoluzione ha permesso a chiunque di fare operazioni veloci ed implementare algoritmi di apprendimento. Senza tutto questo la sperimentazione ed il conseguente sviluppo tecnologico sarebbero stati semplicemente utopia.

Le nostre macchine non pensano ma imparano: parliamo di apprendimento automatico, della possibilità di processare informazioni con innumerevoli parametri ed algoritmi mirati a migliorare questo apprendimento. Grazie alla sperimentazione in questo campo oggi siamo in grado di analizzare una mole infinita di dati, molto velocemente, con la possibilità di disporre di macchine che, su compiti specifici, sono anche in grado di superare le abilità del cervello umano.

Di fronte a un PC che riconosce e cataloga immagini diverse tra loro (un cane, un gatto, mio marito, mio figlio) non ci stupiamo più. Eppure, quello che oggi ci sembra così semplice e scontato fino a qualche decennio fa era, come abbiamo detto, semplicemente impensabile. Questo salto evolutivo è stato compiuto grazie ad una delle metodologie più interessanti e ricche di sviluppi dell’A.I., il cosiddetto deep learning. Il deep learning, sottocategoria del Machine Learning, elabora modelli di apprendimento su più livelli. Si tratta di un apprendimento profondo che avviene grazie all’utilizzo di algoritmi di calcolo statistico. Gli algoritmi elaborati mirano alla comprensione dei meccanismi che permettono al cervello umano di comprendere ed interpretare immagini e linguaggio.

Il concetto è molto semplice: esponiamo una nozione, la apprendiamo e passiamo alla successiva. Raccogliamo quindi l’input della prima e lo elaboriamo congiuntamente alla seconda. Una forma di apprendimento piramidale in cui i concetti più alti sono appresi a partire dai livelli più bassi.

Il deep learning ha ottenuto risultati incredibili, soprattutto grazie alle conquiste in campo informatico, relativamente all’hardware. Per innescare questo percorso è infatti fondamentale poter contare su una potenza di calcolo importante dato che il calcolatore deve confrontarsi con un quantitativo crescente di dati sensibili. Grazie all’introduzione delle GPU questo processo è diventato incredibilmente veloce ed un altro importante supporto deriva dalla facilità di reperire numerosi dataset, fondamentali per allenare il sistema.

La rivoluzione del deep learning sta proprio nella capacità, simile a quella umana, di elaborare i dati, a livelli che non sono lineari tra loro. Grazie a questa facoltà, la macchina riesce a classificare i dati in entrata (input) e quelli in uscita (output), evidenziando quelli importanti ai fini della risoluzione del problema perfezionando funzionalità sempre più complesse.

Siri, Alexa, Google Assistant, e Amazon stanno creando una grande pressione sui Brand anche in ambito marketing ed advertising. La personalizzazione della customer experience oggi non è più solo un vezzo dei brand ma una modalità di interazione fondamentale per incontrare le esigenze dei consumatori e garantirne la soddisfazione.

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