Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale utilizza i dati per fare previsioni. Questa capacità può alimentare consigli come “potrebbe piacerti anche” nei servizi di streaming, ma è anche alla base dei chatbot in grado di comprendere le domande in linguaggio naturale e prevedere la risposta corretta, così come delle applicazioni che utilizzano il riconoscimento facciale per identificare chi appare in una foto.
Per arrivare a queste previsioni è necessario addestrare questi modelli di intelligenza artificiale e le applicazioni più recenti che si basano sull’intelligenza artificiale potrebbero richiedere approcci all’apprendimento leggermente diversi.
Questo articolo ha lo scopo di spiegare, in modo semplice, cos’è la formazione sull’intelligenza artificiale, come funziona e perché è essenziale che questi strumenti siano efficaci e accurati.
Cos’è la formazione sull’intelligenza artificiale?
L’addestramento di un’intelligenza artificiale è il processo mediante il quale alle macchine viene insegnato a riconoscere modelli e fare previsioni o decisioni basate su grandi quantità di dati.
Per capirlo meglio, pensiamo a come gli esseri umani imparano a camminare. I bambini piccoli non sanno camminare e cadranno centinaia di volte ai primi tentativi.
Con il tempo imparano ad associare sensazioni (dati in input) a determinati comandi muscolari (output) per evitare di cadere. Perché camminare è questo; muoversi evitando di cadere.
Questo processo è simile all’addestramento di un’intelligenza artificiale. In questo caso il “soggetto” della formazione è una macchina che deve imparare da esempi, da grandi volumi di dati, per poter svolgere compiti specifici.
I dati forniti all’IA contengono esempi che la macchina deve elaborare per capire come dovrebbe reagire nelle diverse situazioni. Durante tutto il processo, la macchina adatta i suoi algoritmi per migliorare le sue risposte, finché non riesce a prevedere o prendere decisioni con precisione.
Formazione e inferenza
Sebbene i termini “addestramento” e “inferenza” siano spesso utilizzati nel contesto dell’intelligenza artificiale, rappresentano due fasi distinte ma complementari del processo di sviluppo del modello.
Come abbiamo detto prima, durante l’addestramento, il modello riceve una serie di dati in input (ad esempio problemi matematici, immagini, testi, ecc.) e gli vengono fornite le risposte corrette o le etichette associate a tali dati.
Man mano che si elaborano più esempi, il modello regola i propri parametri e migliora la capacità di effettuare previsioni accurate. La formazione viene generalmente eseguita in un ambiente controllato e con risorse computazionali significative, poiché comporta l’esecuzione di più calcoli, ottimizzazioni e test per ottimizzare il modello.
Inferenza è la fase in cui un modello preaddestrato effettua previsioni o decisioni basate su nuovi dati mai visti prima. In altre parole, l’inferenza è l’uso pratico del modello AI per risolvere problemi in situazioni del mondo reale.
Una volta addestrato il modello, può essere utilizzato in un ambiente di produzione per fare previsioni con dati che arrivano in tempo reale.
L’inferenza è in genere molto più veloce e richiede meno risorse computazionali rispetto all’addestramento, poiché non vengono eseguiti calcoli complessi per modificare i parametri interni.
Come viene addestrata un’intelligenza artificiale?
L’addestramento di un modello AI non è un processo semplice e richiede diverse fasi. Di seguito, spieghiamo ciascuno di essi per capire come avere un’IA efficace:
Preparazione dei dati
Affinché un modello di intelligenza artificiale sia efficiente, ha bisogno di dati di alta qualità che rappresentino situazioni reali. Questi dati possono provenire da varie fonti: immagini, testi, suoni o numeri.
Tuttavia, non è sufficiente accumulare grandi quantità di dati; Questi devono essere attentamente selezionati ed elaborati per garantire che siano accurati, pertinenti e rappresentativi degli scenari in cui verrà utilizzata l’IA.
Selezione del modello
Una volta pronti i dati, il passo successivo è scegliere quale tipo di modello di intelligenza artificiale utilizzare. Esistono diversi tipi di modelli di intelligenza artificiale e la scelta dell’uno o dell’altro dipende dagli obiettivi del progetto.
Alcuni modelli sono più adatti per compiti semplici, mentre altri sono migliori per problemi più complessi.
Ad esempio, se abbiamo bisogno dell’intelligenza artificiale per identificare modelli in dati molto complessi, come nel caso del riconoscimento vocale, possiamo optare per un modello di rete neurale profonda.
Se quello che vogliamo è un compito più semplice, come prevedere l’andamento dei prezzi di un prodotto, potremmo scegliere un modello più basilare, come la regressione lineare.
Formazione iniziale o pre-formazione
L’addestramento iniziale è la fase in cui il modello inizia a elaborare i dati. Inizialmente, il modello non ha idea di come effettuare previsioni accurate, ma inizia ad apprendere man mano che vengono mostrati più dati.
Durante questa fase, gli algoritmi all’interno del modello modificano i propri parametri per migliorare le previsioni.
È importante che la formazione non sia troppo complessa all’inizio. Se viene fornito un set di dati molto ampio o un modello molto complicato, il modello potrebbe fallire nel suo compito.
Durante l’addestramento iniziale, l’obiettivo è fare in modo che il modello inizi a fare previsioni entro un intervallo di errore accettabile.
Convalida della formazione
Una volta che il modello ha superato la formazione iniziale, viene convalidato per verificare che funzioni correttamente.
In questa fase vengono utilizzati set di dati aggiuntivi che non sono stati utilizzati durante l’addestramento, con l’obiettivo di valutare quanto bene il modello si generalizza a nuovi casi.
In altre parole, viene testata la capacità del modello di applicare ciò che ha imparato a dati che non ha mai visto prima.
Se il modello fa previsioni corrette con questi nuovi dati, possiamo dire che l’addestramento ha avuto successo. In caso contrario, è necessario modificare il modello e ripetere il processo.
Test nel mondo reale
L’ultimo passaggio prima di lanciare il modello di intelligenza artificiale è testarlo in un ambiente reale. È qui che il modello inizia a interagire con i dati provenienti da situazioni reali.
Se l’IA mostra buone prestazioni con questi dati, significa che è pronta per la distribuzione. Dopo i test di sicurezza, di cui sicuramente parleremo in un altro articolo, il modello potrà essere pubblicato.
Tuttavia, anche dopo questo passaggio, la formazione non è finita. L’intelligenza artificiale può continuare ad apprendere e migliorare nel tempo poiché interagisce con più dati e riceve correzioni.
Perché la formazione sull’intelligenza artificiale è così importante?
La formazione sull’intelligenza artificiale è cruciale per diversi motivi, da quelli ovvi (come garantire l’affidabilità di inferenze e previsioni) a quelli più complessi (come ridurre l’uso di risorse computazionali).
Precisione e affidabilità
Se un’intelligenza artificiale non è adeguatamente addestrata, le sue previsioni o decisioni potrebbero essere errate. L’addestramento dell’IA garantisce che il modello sia sufficientemente accurato e affidabile da consentire inferenze corrette.
Adattabilità e miglioramento continuo
Le situazioni nella vita reale sono molto diverse e mutevoli. La formazione continua dell’IA le consente di adattarsi a questi cambiamenti, migliorando la sua capacità di offrire previsioni accurate anche di fronte a nuove circostanze.
Inoltre, un’intelligenza artificiale non è mai “perfetta” fin dall’inizio. Proprio come una persona, ha bisogno di pratica per migliorare. Con ogni insieme di dati che elabora, l’intelligenza artificiale ha l’opportunità di modificare i propri parametri, fare previsioni più accurate ed evitare di commettere gli stessi errori.
Ottimizzazione delle risorse
Una corretta formazione di un’IA consente di ottimizzare le risorse e migliorare l’efficienza del modello. L’esecuzione di alcuni modelli per risolvere determinati tipi di problemi può richiedere un dispendio energetico incredibilmente elevato.
Trovare “scorciatoie” per ridurre il tempo di inferenza o la quantità di elaborazione necessaria può richiedere una formazione aggiuntiva.
In breve, l’addestramento dell’IA è vitale non solo per le sue prestazioni, ma anche per la sua capacità di adattarsi ed evolversi nel tempo. È una parte fondamentale del modo in cui le macchine imparano a “pensare” e comprendere questo processo ci aiuta a comprendere meglio le tecnologie che stanno cambiando il mondo.
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