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Innovazione

Cos’è il machine learning

23 Settembre 2019
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Quello del machine learning è un settore dell’informatica tremendamente promettente le cui applicazioni pratiche già da qualche anno hanno dato vita ad alcuni dei prodotti e dei servizi più utili e rivoluzionari del panorama hi-tech — dagli assistenti vocali ai sistemi di riconoscimento delle immagini. In questi anni abbiamo però appena iniziato a grattare la superficie delle potenzialità insite in questa tipologia di sistemi informatici: negli anni a venire questa tecnologia migliorerà le nostre vite in modi che ad oggi possiamo solo immaginare.


Cos’è il machine learning

In italiano possiamo definirlo come apprendimento automatico, o come lo studio e lo sviluppo di algoritmi che possono modificarsi — diventando più accurati o più efficienti — elaborando i dati che vengono loro forniti. In questo modo gli algoritmi possono essere utilizzati da macchine e computer per portare a termine compiti specifici senza bisogno di essere assistiti da operatori umani.

 

Come funziona

Per arrivare a questi risultati gli algoritmi di machine learning passano prima attraverso una fase di addestramento; visionano ad esempio milioni di immagini per distinguere i tratti caratteristici di un cane rispetto a quelli di un gatto, o ascoltano milioni di clip audio per comprendere la pronuncia dei singoli fonemi e distinguere una parola da un’altra.

In questa prima fase il team di sviluppo umano offre loro un primo aiuto suggerendogli il contenuto degli elementi che stanno per analizzare, ma successivamente gli algoritmi vengono sottoposti a processi di test basati su prova ed errore che permettono loro di migliorarsi senza supervisione, fino ad arrivare al momento in cui possono essere impiegati in pubblico.


Qualche impiego

I risultati sono ad esempio gli assistenti vocali presenti sugli smartphone, che comprendono da soli ciò che gli utenti dicono loro, ma anche i chatbot e i servizi di assistenza clienti presenti sui servizi di messaggistica istantanea: entrambi analizzano i messaggi trovando da soli i comandi e le richieste formulati dagli utenti, senza che questi debbano smettere di esprimersi come esseri umani.

Gli algoritmi di riconoscimento delle immagini hanno un quantitativo ancora indefinito di impieghi e al momento vengono utilizzati per il riconoscimento facciale delle persone, per migliorare le fotografie scattate con il telefono, per identificare chiaramente gli oggetti presenti negli scatti e nei video o per interpretare le spese presenti sugli scontrini fiscali e contabilizzarle partendo da semplici foto.

Sono basati su machine learning anche i modelli che prevedono in anticipo le probabilità di guasti delle apparecchiature in fabbrica semplicemente analizzando le informazioni in arrivo dai loro sensori.


Il Futuro

Questo sistema di apprendimento può essere applicato a compiti che per una persona in carne e ossa sono semplici – come il riconoscimento delle immagini e del parlato – per donare alle macchine facoltà umane e permettere loro di interagire al meglio con gli utenti; il machine learning funziona però nei settori più disparati, e per tipologie e quantitativi di dati fuori dalla portata degli esseri umani.

Sarà alla base dei veicoli a guida autonoma che potranno orientarsi tra altre auto, pedoni, edifici e segnaletica riconoscendoli con telecamere ma anche rilevandoli dietro agli angoli con sistemi radar; in ambito sanitario ideerà nuove molecole farmacologiche e aiuterà i medici a effettuare diagnosi più precise confrontando istantaneamente le cartelle cliniche dei pazienti con quelle di migliaia di altri casi simili già presentatisi in passato; fornirà modelli climatici più accurati, aiuterà a risolvere problemi di carattere economico e molto altro. In breve, arriverà ad aiutare e aumentare le capacità dell’intelletto umano in ogni ambito.

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