IA per tutti: Come le Macchine Imparano (Parte 2)

Ricordate il pranzo con gli amici di cui vi parlavo nell’articolo precedente? Beh, mentre stavamo ordinando il caffè (sì, siamo arrivati fino al caffè), Claudia che fa l’insegnante, ha fatto una domanda interessante: “Ma come fa esattamente l’IA a imparare? Cioè, non è che può alzare la mano e fare domande come i miei studenti.”

Ed eccoci qui, pronti a esplorare il meraviglioso (e a volte confuso) mondo dell’apprendimento artificiale. Perché se c’è una cosa più interessante di un’intelligenza artificiale, è capire come questa intelligenza impara.

Machine Learning: Quando i Computer Vanno a Scuola

Il Machine Learning è un po’ come mandare un computer a scuola, solo che invece di libri di testo e compiti in classe, gli diamo tonnellate di dati e algoritmi. È come se invece di spiegare a qualcuno come riconoscere un gatto, gli mostrassimo migliaia di foto di gatti finché non impara a riconoscerli da solo.

Vi è mai capitato di insegnare a un bambino cosa sia una giraffa? Non gli spiegate le proporzioni del collo o la disposizione delle macchie. Gli mostrate delle immagini e dite “questa è una giraffa” finché non impara a riconoscerle. Il Machine Learning funziona più o meno così, solo con molti più esempi e molta più matematica (ma la matematica la lasciamo gestire al computer, tranquilli).

Deep Learning: Gli Strati della Torta dell’Apprendimento

Se il Machine Learning è come mandare un computer a scuola, il Deep Learning è come mandarlo all’università. Ma un’università molto particolare, organizzata in livelli (o “layer” come dicono i nerd) sovrapposti come una torta millefoglie.

Pensate al modo in cui il vostro cervello riconosce un volto: prima vede le forme base (occhi, naso, bocca), poi come queste forme sono disposte, poi se formano un’espressione felice o triste, e infine “ehi, quello è zio Giuseppe!” Il Deep Learning funziona in modo simile, con ogni strato che si occupa di un livello diverso di astrazione.

Supervised Learning: L’Apprendimento con le Rotelle

Il Supervised Learning è come insegnare ad andare in bicicletta con le rotelle. All’inizio, diamo al computer sia i dati che le risposte corrette. “Questa è una foto di un gatto” → GATTO, “Questa è una foto di un cane” → CANE, e così via. Il computer impara confrontando le sue risposte con quelle corrette, proprio come un bambino che impara dai propri errori (solo che il computer è molto più veloce e non si mette a piangere quando sbaglia).

Unsupervised Learning: Togliere le Rotelle

Nell’Unsupervised Learning, invece, togliamo le rotelle. Diamo al computer un mucchio di dati senza dire cosa sono e gli chiediamo di trovare pattern e strutture. È come lasciare un bambino in una stanza piena di giocattoli e vedere come li organizza: per colore, per dimensione, per tipo… Il computer fa la stessa cosa, ma con dati invece che giocattoli.

Reinforcement Learning: Carota e Bastone Digitale

Il Reinforcement Learning è probabilmente il tipo di apprendimento più divertente da spiegare, perché è fondamentalmente come addestrare un cane. Solo che invece di biscottini e complimenti, usiamo numeri positivi e negativi.

L’altro giorno stavo insegnando al mio cane a non salire sul divano (missione impossibile, lo so). Ogni volta che resta a terra, premio. Ogni volta che sale sul divano, rimprovero. Il Reinforcement Learning funziona allo stesso modo: il computer prova a fare qualcosa, riceve un “premio” se fa bene e una “punizione” se fa male, e piano piano impara qual è il comportamento migliore.

Transfer Learning: Riciclaggio di Conoscenza

Il Transfer Learning è come quando vai all’università dopo il liceo. Non ricominci a imparare l’alfabeto, vero? Parti da quello che già sai e ci costruisci sopra. Allo stesso modo, invece di addestrare un’IA da zero ogni volta, possiamo prendere un modello già addestrato su un compito e “riqualificarlo” per un compito simile.

È quello che succede quando le aziende prendono un modello come GPT e lo specializzano per i loro scopi specifici. È un po’ come prendere un cuoco esperto di cucina italiana e insegnargli a fare il sushi: non deve imparare da zero come usare un coltello o accendere i fornelli, deve solo adattare le sue competenze a un nuovo tipo di cucina.

Conclusione: L’Apprendimento Non È Mai Lineare

La cosa più affascinante di tutti questi tipi di apprendimento è che spesso riflettono il modo in cui impariamo noi umani. A volte abbiamo bisogno di un insegnante che ci guidi (Supervised Learning), altre volte esploriamo e scopriamo le cose da soli (Unsupervised Learning), e molto spesso impariamo dai nostri errori (Reinforcement Learning).

La prossima volta che qualcuno vi chiederà “ma come fa l’IA a imparare?”, potrete rispondere che impara un po’ come tutti noi: con una miscela di istruzione diretta, esplorazione, tentativi ed errori. Solo che lo fa molto, molto più velocemente e senza mai lamentarsi dei compiti a casa.

P.S. Nel prossimo articolo parleremo di reti neurali e meccanismi di attenzione. E no, non c’entrano niente con le reti da pesca o i problemi di concentrazione. Ma questa è un’altra storia…