L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (abbreviato come IA in Italiano, ma è più diffusa la dicitura inglese AI) segna un momento cruciale nell'evoluzione tecnologica, rimodellando profondamente l'industria, l'economia e la vita quotidiana.
Il temine AI si riferisce a sistemi informatici sofisticati progettati per eseguire compiti che tradizionalmente richiedono capacità cognitive umane, come il ragionamento, il processo decisionale e la risoluzione di problemi.

La creazione di un sistema in grado di pensare è un obiettivo che i ricercatori si sono posti fin dagli albori dell’informatica.

Le Reti Neurali Artificiali (in inglese Artificial Neural Network, abbreviato come ANN o NN) sono forse l’approccio più noto al grande pubblico, fra i molti che sono stati proposti per la creazione di una macchina pensante.
Ma alla base del pensiero vi è la capacità di imparare. Ecco quindi l’importanza del Machine Learning (ML) cioè la capacità delle macchine di apprendere.

Il Machine Learning (o Apprendimento Automatico) è un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale (AI) che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di imparare dai dati, identificare pattern e migliorare le proprie prestazioni con l'esperienza, senza essere esplicitamente programmati per ogni compito.

L'obiettivo è permettere ai computer di "imparare" in modo simile a come fanno gli esseri umani.

I modelli di AI più famosi, sia quelli proprietari, come ChatGPT, Google Gemini, Claude di Anthropic, Manus, ecc. sia quelli Open Source, come DeepSeek, Mistral, OpenManus e molti altri, si basano tutti sull’utilizzo di Reti Neurali Artificiali e in particolare su quella metodologia di Machine Learning definita Deep Learning.

Il Deep Learning è la tecnica di Machine Learning applicata alle Reti Neurali Profonde o Deep Neural Network(DNN) , cioè con un’architettura a più strati ed è la tipologia di AI attualmente più diffusa.

Ma nonostante la pervasività delle reti neurali e del Deep Learning, il panorama dell'Intelligenza Artificiale moderna è mlto più ampio e include altri paradigmi tuttora molto rilevanti e, in alcuni contesti, insostituibili.

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Il dominio delle Reti Neurali e del Deep Learning: al cuore dell'AI contemporanea

Le Reti Neurali derivano il nome dalla loro architettura, ispirata al sistema nervoso centrale umano.
Sono infatti composte da nodi interconnessi, chiamati neuroni artificiali, disposti in strati: un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output.
Ogni neurone riceve segnali di input da altri neuroni, li elabora e trasmette un output ai neuroni successivi. Le connessioni tra neuroni sono associate a "pesi" numerici che determinano la forza e l'influenza di ciascun segnale in ingresso.

L’addestramento delle DNN (Reti Neurali Profonde) avviene attraverso la regolazione ciclica di questi pesi. Per fare ciò sono necessarie grandi quantità di dati, e i pesi vengono progressivamente aggiustati per minimizzare gli errori tra le previsioni della rete e i valori effettivi.

Gli algoritmi di Machine Learning tradizionali richiedono un'estrazione manuale delle caratteristiche dai dati di input (feature engineering): tecnici esperti del settore trasformano i dati grezzi in qualcosa di pre-elaborato, filtrando solo gli elementi significativi da sottoporre al processo di elaborazione computerizzato.

Il Deep Learning automatizza il processo, riducendo la necessità di intervento umano e permettendo ai modelli di scoprire pattern complessi in dati non strutturati che sarebbero difficili o impossibili da identificare manualmente.

Il Deep Learning eccelle nei compiti di elaborazione di dati non strutturati, come testi, immagini o audio ed è in grado di svolgere compiti estremamente complessi.
Le reti neurali profonde sono impiegate nel riconoscimento e nella produzione di immagini e video, nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), nella sintesi e riconoscimento vocale, nella guida autonoma, nelle diagnosi mediche, nella studio di nuovi farmaci, nella traduzione automatica e nei giochi complessi.

Non si tratta però di un singolo algoritmo applicato ai più svariati campi.

Diverse tipologie di reti neurali profonde sono impiegate per specifici tipi di dati o problemi.
Qui ne citiamo solo alcune:

• Reti Neurali Convoluzionali (CNNs): Eccellono nell'elaborazione di immagini e video.
• Reti Neurali Ricorrenti (RNNs): Sono ideali per dati sequenziali come serie temporali o come il linguaggio naturale. I loro neuroni sono in grado di mantenere una memoria interna degli input precedenti, rendendole adatte per la traduzione automatica, il riconoscimento vocale e la generazione di testo.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Composti da due reti neurali che competono tra loro, i GANs sono usati in applicazioni che vanno dall'arte generata dall'IA ai "deepfake".
• Transformers È l’architettura che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale, permettendo ai modelli di comprendere il contesto delle parole in relazione tra loro. Sono la base dei moderni LLM (Large Language Model) e dell'IA generativa.

Altri paradigmi fondamentali dell'AI Oltre alle Reti Neurali Profonde

in altri contesti rimangono estremamente valide altre tipologie di Machine Learning.

Fra queste, le più diffuse sono:

• Regressione Lineare e Logistica la regressione lineare è utilizzata per prevedere valori continui (es. i prezzi delle case), mentre la regressione logistica è impiegata per compiti come il rilevamento dello spam o la diagnosi medica.
• Metodi Bayesiani consentono di combinare la nostra conoscenza preesistente su un evento con le nuove informazioni che osserviamo nei dati per ottenere una probabilità aggiornata e offrono una gestione naturale dell'incertezza, fornendo non solo previsioni ma anche misure di confidenza associate. Spesso applicati nella diagnosi medica, previsioni del tempo, analisi del sentiment e molti altri contesti.
• Alberi Decisionali e Random Forest sono modelli predittivi che mappano osservazioni a conclusioni attraverso strutture ad albero e offrono una rappresentazione visiva e intuitiva del processo decisionale. I Random Forest combinano le previsioni di più alberi decisionali per migliorare l'accuratezza.

L'Intelligenza Artificiale Simbolica e i Sistemi Esperti

Vi è poi un campo dell’AI che non utilizza algoritmi di Machine Learning.

Stiamo parlando delI’AI Simbolica e dei Sistemi Basati sulla Conoscenza (KBS, Knowledge Based System).
L'Intelligenza Artificiale Simbolica, a volte chiamata anche "Good Old-Fashioned AI" (GOFAI) o AI classica, è un paradigma dell'IA che si basa sulla rappresentazione della conoscenza e sul ragionamento logico attraverso la manipolazione di simboli.

I KBS, di cui fanno parte i Sistemi Esperti, sono una sottocategoria dell'AI Simbolica, progettati per acquisire e utilizzare la conoscenza da diverse fonti al fine di risolvere problemi complessi e supportare il processo decisionale umano.

Troppa confusione?

L’elenco delle tipologia di AI esistenti non è nemmeno completo.

Per questo motivo la scelta del sistema adatto a un determinato contesto richiede una valutazione approfondita da parte di esperti, in grado di proporre la soluzione migliore per massimizzare i vantaggi e ridurre al minimo, quando non è possibile azzerare totalmente, gli svantaggi insiti nei differenti approcci.

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