Le reti neurali artificiali sono modelli matematici composti da neuroni artificiali che si ispirano al funzionamento biologico del cervello umano. Risultano indispensabili per risolvere problemi ingegneristici di Intelligenza Artificiale e richiedono avanzati chip hardware a supporto. In questo servizio analizziamo cosa sono, come funzionano e con che tipo di chip possono funzionare le reti neurali e quali sono le loro nuove frontiere tecnologiche.Neuroni biologici interconnessi formano le nostre reti neurali cerebrali, quelle che permettono a ciascun individuo di ragionare, fare calcoli in parallelo, riconoscere suoni, immagini, volti, imparare e agire… L’idea di poter replicare artificialmente il cervello umano, simulandone il funzionamento, attraverso delle reti neurali artificiali ha una storia che inizia da lontano, dai primi anni ’40 del XX secolo [il primo neurone artificiale fu proposto da W.S. McCulloch e W. Pitts in un famoso lavoro del 1943 intitolato “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” con il quale cercarono di dimostrare che una macchina di Turing poteva essere realizzata con una rete finita di neuroni per dimostrare che il neurone era l’unità logica di base del cervello... Cosa sono le reti neurali artificiali???Le reti neurali artificiali sono modelli matematici composti da neuroni artificiali di ispirazione alle reti neurali biologiche (quella umana o animale) e vengono utilizzate per risolvere problemi ingegneristici di Intelligenza Artificiale legati a diversi ambiti tecnologici come l’informatica, l’elettronica, la simulazione o altre discipline.Volendo dare una definizione più dettagliata potremmo dire che le reti neurali sono modelli di calcolo matematico-informatici basati sul funzionamento delle reti neurali biologiche, ossia modelli costituiti da interconnessioni di informazioni; tali interconnessioni derivano da neuroni artificiali e processi di calcolo basati sul modello delle scienze cognitive chiamato “connessionismo” [vale a dire basati su PDP – Parallel Distributed Processing, elaborazione a parallelismo distribuito delle informazioni: il cervello umano elabora le informazioni dei vari sensi in modo parallelo e distribuisce le informazioni in tutti i vari nodi della rete, non in una memoria centrale; facendo il paragone con l’informatica tradizionale, i calcoli avvengono in modo seriale e non in parallelo e i dati vengono immagazzinati in una memoria centrale, anche se, come vedremo, negli ultimi anni si sono fatti enormi balzi in avanti sia sul fronte delle memorie sia dal punto di vista del calcolo computazionale sia dei processori hardware – ndr].Una curiosità, in inglese vengono definite ANN – Artificial Neural Network, ma da diversi anni si è passati al più semplice NN – Neural Network ed anche in Italia si parla semplicemente di reti neurali, senza distinguere la natura biologica o artificiale (desumibile dal contesto all’interno del quale se ne parla).Come funzionano le reti neurali?Una rete neurale di fatto si presenta come un sistema “adattivo” in grado di modificare la sua struttura (i nodi e le interconnessioni) basandosi sia su dati esterni sia su informazioni interne che si connettono e passano attraverso la rete neurale durante la fase di apprendimento e ragionamento.Capiamo come: una rete neurale biologica riceve dati e segnali esterni (nell’uomo e nell’animale vengono percepiti attraverso i sensi grazie a complesse organizzazioni di cellule nervose che hanno “compiti” differenti come la percezione dell’ambiente, il riconoscimento degli stimoli, ecc.); questi vengono elaborati in informazioni attraverso un imponente numero di neuroni (che rappresentano la capacità di calcolo) interconnessi tra loro in una struttura non-lineare e variabile in risposta a quei dati e stimoli esterni stessi. È in quest’ottica che si parla dunque di “modello” matematico-informatico.Allo stesso modo, le reti neurali artificiali sono strutture non-lineari di dati statistici organizzate come strumenti di modellazione: ricevono segnali esterni su uno strato di nodi.. THE END.