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Le Reti Neurali Artificiali: dalla teoria alle applicazioni pratiche

"Ci date il compito di proteggervi, ma nonostante i vostri sforzi, le vostre nazioni sono in guerra, avvelenate la vostra terra e cercate metodi sempre più fantasiosi per autodistruggervi. Non badate nemmeno alla vostra sopravvivenza. (…) Per proteggere l’umanità alcuni umani devono essere sacrificai. Per assicurare il vostro futuro dovrete rinunciare ad alcune libertà. Noi robot garantiremo la continuità della specie umana. Siete come i bambini, vi dobbiamo salvare da voi stessi. Non riuscite a capire? Il perfetto cerchio di protezione persisterà. La mia logica è innegabile."

L’”innegabile”, seppur inquietante, ragionamento di V.I.KI., intelligenza artificiale che si rivela il super cattivo del romanzo “Io robot” di Isaac Asimov, ci offre molti spunti di riflessione.
L’intuizione fantascientifica, precorritrice della scienza, aveva già intuito il bisogno tecnologico dell’uomo di poter utilizzare la “macchina” laddove la biologia lo fermasse, creando macchine autoguidate, robot ed assistenti virtuali a supporto della vita quotidiana. Quello che nel 1940 era frutto di mera fantasia, oggi si avvicina sempre di più alla realtà; basti pensare all’uso comune di Google Assistant, Alexa o Siri creati con il solo scopo di supportarci, in piccoli compiti di tutti i giorni e migliorare il nostro stile di vita. Ma qual è la tecnologica alla base?
La tesi vuole rispondere a questo interrogativo fornendo le informazioni più importanti, dalla teoria all’applicazione pratica, della tecnologia alla base delle più importanti innovazioni di oggi: le Reti Neurali.
Nonostante gli studi e gli attuali utilizzi, il lettore si renderà presto conto delle potenzialità di sviluppo ancora inespresse di questa scienza, aprendo lo scenario a nuovi interrogativi: Quali altre invenzioni potranno agevolare la nostra vita? Cosa spinge l’essere umano a creare una versione artificiale migliore di sé stesso? Siamo consapevoli di rinunciare ad aspetti della nostra privacy a favore di processi di deep learning? Ma cosa più importante e da non dover mai dimenticare è che dietro ad ogni intelligenza artificiale, c’è un’intelligenza umana.

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9 Capitolo 1 Lo scenario 1.1 Dalla biologia alla IA Il modello di riferimento delle reti neurali artificiali sono quelle biologiche. Il sistema nervoso animale è organizzato in moduli, ciascuno dei quali caratterizzato dalla presenza di tre elementi: 1) fibre nervose: sono i canali di comunicazione che trasportano l’informazione ai neuroni attraverso le sinapsi posizionate sull’albero dendritico o sul soma dei neuroni 2) neuroni principali: possiedono un lungo assone che trasmette il segnale ad altre regioni 3) neuroni intrinsechi: trasmettono il segnale solamente all’interno del modulo in cui si trovano. Un neurone è solitamente formato da un albero dendritico, una soma, un assone ed è caratterizzato da un alto grado di convergenza e divergenza. Infatti, le informazioni, provenienti da migliaia di altri neuroni, convergono verso la soma del neurone, il cui assone a sua volta diverge in migliaia terminazioni che vanno a toccare diversi altri neuroni. Le sinapsi sono il punto di contatto fra il termine assionico di un neurone ed il ramo dendridico dell’altro e regolano l’entità ed il tipo di effetto che agisce sul neurone ricevente. Il ruolo di queste connessioni è molto complesso, esse infatti traducono il segnale elettrico in un segnale chimico e quindi nuovamente in un segnale elettrico. Vi sono due importanti tipi di sinapsi: le eccitatorie e le inibitorie. Nonostante quest’ultime ne rappresentino il 16% nella corteccia SOMA NUCLEO DENDRITI ASSONE SINAPSI

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Informazioni tesi

  Autore: Laura Angeloni
  Tipo: Tesi di Master
Master in Data Science Information & knowledge management per data scientist
Anno: 2021
Docente/Relatore: Carlo Drago
Istituito da: Università degli Studi Niccolò Cusano - Telematica Roma
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 83

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Parole chiave

reti neurali
intelligenza artificiale
reti convoluzionali
rnn
percettrone
reti feed forward
reti autoencoder
reti ricorrenti

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