Reti neurali

Una rete neurale è un modello semplificato del sistema nervoso, essendo formata da unità che corrispondono alle cellule nervose (neuroni) collegate tra loro da connessioni unidirezionali che corrispondono alle sinapsi tra i neuroni [10.1].
Sono reti di elementi di elaborazione collegati con pesi regolabili, in cui ciascun elemento produce un valore applicando una funzione non lineare ai suoi valori di input e la trasmette ad altri elementi [10.2].  Con i progressi delle capacità dei computer e l’uso di reti neurali, sarà possibile migliorare varie applicazioni tra cui il riconoscimento delle immagini e la elaborazione del linguaggio naturale.
Tra gli esempi di riconoscimento immagini si possono annoverare:
– il riconoscimento facciale
– diagnosi in campo medico
– auto con capacità di guida automatica
– controllo qualità per intercettare parti difettose
Tra gli esempi di comprensione del linguaggio naturale rientrano:
– riconoscimento della scrittura manuale
– comprensione di dialoghi
– intercettazione di email con spam.

Alcune di queste funzioni sono esprimibili con modelli teorici di simulazione consentendo innumerevoli esperimenti. Reti neurali e sistemi di IA sono modelli computazionali che riproducono funzionamenti simili a quelli umani, ma più propramente si potrebbe dire che riproducono funzionamenti che simulano quelli umani.

Da queste considerazioni si può aprire la porta verso la robotica. Un robot è un artefatto, qualcosa di costruito dall’uomo, che ha la forma fisica di un organismo vivente e si comporta come tale [10.1].

Riferimenti bibliografici

[10.1] Enciclopedia Treccani www.treccani.it (reti neurali e robotica di Domenico Parisi)
[10.2] ISO/IEC CD 22989:2020 [under development] Artificial Intelligence – Concepts and terminology