Immagine realizzata con strumenti di Intelligenza Artificiale

Clicca qui per ascoltare (In lavorazione)

Architettura, logica e potenziale dell’addestramento IA - L’algoritmo del domani

di Mauro Nemesio Rossi

Per decenni, l’informatica si è basata sul paradigma della programmazione deterministica: "Se accade A, allora esegui B". In questo scenario, il programmatore doveva prevedere ogni possibile variabile, codificando manualmente ogni regola. L’avvento dell’Intelligenza Artificiale, e in particolare del Deep Learning, ha ribaltato questo concetto. Non siamo più noi a fornire le regole alla macchina; forniamo alla macchina i dati affinché essa possa estrarre i propri modelli statistici.

Questo processo, noto come addestramento (training), rappresenta la transizione dalla "logica scritta" alla "logica appresa". Per uno studente di un istituto tecnico, questa è una curiosità tecnologica e la descrizione del motore che muoverà l'industria, la medicina e l'economia dei prossimi decenni. Capire l’IA è la base per progettare la realtà di domani.

Il mattone costruttivo di ogni IA moderna è il neurone artificiale, o percettore. Si tratta di un modello matematico progettato per emulare il comportamento dei neuroni biologici: ricevere segnali, elaborarli e decidere se trasmettere un impulso in uscita.

Padre di tutto il sistema fu Federico Faggin inventore del microprocessore Se l’Intel 4004 segnò l'inizio dell'era dell'informatica digitale, la sua Synaptics nel 1986 rappresenta il tentativo più ambizioso di superare il paradigma della logica booleana. L’azienda Fondata insieme a Carver Mead, con una missione precisa: non più limitarsi a istruire le macchine tramite algoritmi lineari, ma dotarle di un’architettura ispirata alla biologia. L'attività di ricerca iniziale di Synaptics si concentrò sul calcolo neuromorfico. All'epoca, Faggin e Mead ipotizzarono che per emulare l'efficienza del cervello umano fosse necessario un approccio analogico. Il cuore dei loro studi era il neurone artificiale (o percettore) implementato direttamente nell'hardware: un modello matematico capace di ricevere segnali, sommarli pesandone l'importanza e generare un output solo al superamento di una determinata soglia critica.

Negli anni '80 e nei primi anni '90, Synaptics esplorò territori allora considerati fantascientifici: Lo sviluppo di chip che replicavano il funzionamento della retina e della coclea, permettendo una percezione visiva e uditiva "nativa" anziché mediata da pesanti conversioni digitali. La progettazione di circuiti capaci di modificare le proprie connessioni (le sinapsi, da cui il nome dell'azienda) in risposta agli stimoli esterni, gettando le basi per quello che oggi definiamo Machine Learning. e l’I-Chip: uno dei primi processori al mondo dedicati esclusivamente al riconoscimento di pattern, utilizzato per interpretare la grafia e i caratteri numerici sui moduli bancari.

Nonostante la profondità scientifica di queste ricerche, il mercato dei computer non era ancora pronto per un'intelligenza artificiale basata su hardware analogico. Fu qui che l'intuizione di Faggin trasformò la ricerca sulla percezione in una rivoluzione commerciale. Applicando i principi della sensibilità neurale e dei campi recettivi alla tecnologia capacitiva, Synaptics sviluppò il Touchpad (1994). Quello che oggi consideriamo un comune strumento di input è, in realtà, il discendente diretto dei tentativi di Faggin di insegnare a una macchina a "sentire" e interpretare il tocco umano.

Il passaggio dalla progettazione di reti neurali allo studio della coscienza segna una svolta fondamentale nella storia della tecnologia. La sua esperienza in Synaptics dimostrò che, sebbene sia possibile emulare matematicamente il comportamento del neurone (il "fare"), rimane un divario incolmabile tra la simulazione elettrica e l'esperienza soggettiva del "sentire". Il contributo di Synaptics rimane dunque un ponte essenziale tra la fisica dei semiconduttori e le aspirazioni più profonde della scienza cognitiva moderna.

Oggi per partire da come funziona bisogna incominciare da Pesi, Bias e modulazione del segnale.

Ogni input (xn) che entra nel neurone è associato a un Peso (wn). In termini ingegneristici, il peso rappresenta il guadagno del segnale. Se stiamo addestrando un’IA a riconoscere un volto, il peso associato alla forma degli occhi sarà elevato, mentre quello associato al colore dello sfondo sarà prossimo allo zero. A questo si aggiunge il Bias (b), un parametro fondamentale che permette di traslare la soglia di attivazione. Senza il bias, la funzione di attivazione passerebbe sempre per l’origine, limitando drasticamente la capacità del modello di adattarsi a dati che non sono centrati sullo zero.

Il neurone esegue una sommatoria di tutti gli input moltiplicati per i loro pesi, aggiungendo infine il bias.

Questo risultato, di natura lineare, viene poi filtrato da una Funzione di Attivazione. È qui che risiede la potenza del sistema: funzioni come la ReLU (Rectified Linear Unit) o la Sigmoide introducono la non-linearità. In termini tecnici, la non-linearità permette alla rete di modellare relazioni complesse che non possono essere descritte da una semplice retta o da un piano. Senza questo passaggio, miliardi di neuroni collegati tra loro si comporterebbero come un unico, banale modello lineare.

Quando organizziamo migliaia o milioni di questi neuroni in strutture stratificate, entriamo nel campo del Deep Learning, è l’interfaccia Input Layer o Strato di ingresso: colloqui con il mondo esterno. Qui i pixel di un’immagine o i campioni di un segnale audio vengono trasformati in tensori (matrici multidimensionali). Con gli Hidden Layers o Strati nascosti che rappresentano il "cervello" della rete. Negli strati più vicini all'input, la rete rileva caratteristiche elementari (bordi, contrasti). Negli strati successivi, queste informazioni vengono aggregate per formare concetti più astratti (geometrie, parti di oggetti). l’Output Layer o Livello di Uscita che forniscono la classificazione finale, trasformando l'attivazione dell'ultimo strato in una distribuzione di probabilità.

Non tutte le reti sono uguali. Per il riconoscimento visivo si usano le Reti Neurali Convoluzionali (CNN), che utilizzano filtri matematici per scorrere sulle immagini e isolarne le caratteristiche spaziali. Per il linguaggio naturale (come ChatGPT), si usano i Transformer, che sfruttano il meccanismo della “Self-Attention” per pesare l'importanza di ogni parola rispetto a tutte le altre in una frase, permettendo una comprensione contestuale senza precedenti.

L'addestramento non è un evento magico, ma un ciclo iterativo di ottimizzazione che mira a minimizzare l'errore. Durante la fase di Forward, il dato attraversa la rete e genera una previsione. Inizialmente, poiché i pesi sono casuali, la previsione sarà errata. Entra quindi in gioco la Loss Function (funzione di perdita). Esistono diversi tipi di Loss a seconda del compito:

Mean Squared Error (MSE) Errore Quadratico Medio Usato per la regressione (es. predire il prezzo di una casa).

Cross-Entropy Loss[1] ovvero l'Entropia Incrociata usata per la classificazione (es. distinguere tra bulloni sani e difettosi). Questa funzione calcola matematicamente quanto la previsione della rete si scosta dalla realtà.

Una volta calcolato l'errore, dobbiamo "colpevolizzare" i pesi responsabili. Attraverso la Backpropagation, il sistema risale la rete dalla fine all'inizio, calcolando il gradiente (la derivata parziale) della funzione di perdita rispetto a ogni singolo peso. Infine, l'algoritmo di Gradient Descent aggiorna i pesi nella direzione che riduce l'errore. È come scendere da una montagna nella nebbia: seguiamo la pendenza del terreno sotto i nostri piedi per raggiungere il punto più basso (il minimo dell'errore).

Uno dei rischi maggiori nell'addestramento è il sovra-apprendimento. Si verifica quando un modello diventa così bravo a riconoscere i dati di addestramento che "impara a memoria" i rumori e i dettagli irrilevanti, perdendo la capacità di generalizzare su nuovi dati. Per contrastarlo, i tecnici disattivano casualmente alcuni neuroni durante l'addestramento per evitare che diventino troppo dipendenti l'uno dall'altro. Creano artificialmente nuovi dati (es. ruotando o specchiando le immagini di addestramento) per esporre la rete a più varianti possibili dello stesso concetto.

Per gestire miliardi di operazioni algebriche al secondo, l'infrastruttura tecnica è fondamentale: occorre il dominio delle GPU, processori capaci di eseguire compiti complessi uno dopo l'altro. La Graphics Processing Unit è invece un esercito di migliaia di piccoli lavoratori che eseguono compiti semplici contemporaneamente. Poiché addestrare una rete neurale significa moltiplicare matrici giganti, il calcolo parallelo delle GPU è l'unico modo per terminare l'addestramento in tempi ragionevoli. Negli ultimi anni sono nate le TPU (Tensor Processing Units), hardware dedicato esclusivamente alle operazioni sui tensori.

Python uno dei linguaggi di programmazione più popolari e versatili al mondo è diventato lo standard grazie a librerie come NumPy per il calcolo numerico e, soprattutto, a framework come PyTorch (Meta) e TensorFlow (Google). Questi strumenti gestiscono autonomamente il "Grafo Computazionale" e la derivazione automatica, permettendo allo sviluppatore di concentrarsi sull'architettura logica piuttosto che sulla complessità del calcolo differenziale.

Davanti a questi nuovi strumenti tecnologici cambia la sfida per L'Evoluzione Industriale per lo Studente Tecnico. Un istituto deve integrare l'IA nei propri programmi perché la risposta risiede nella natura stessa dell'Industria 5.0.

L’IA non sostituirà il tecnico, ma sarà lui a usare l’IA e sostituirà quello che non lo sa fare. Nel settore meccanico, l'IA gestisce la manutenzione predittiva, prevedendo la rottura di un cuscinetto prima che avvenga. Nel settore elettronico, ottimizza il routing dei circuiti stampati. Nel settore informatico, assiste nella scrittura del codice e nella cybersecurity. Un aspetto spesso trascurato ma tecnicamente cruciale è la preparazione dei dati (ETL - Extract, Transform, Load). Un modello addestrato su dati "sporchi" o parziali fornirà risultati errati (Garbage In, Garbage Out). Lo studente deve imparare che la qualità del dato è importante quanto la potenza dell'algoritmo. Saper raccogliere, pulire e etichettare i dati è oggi una competenza professionale di altissimo livello.

Addestrare un'IA è un atto di grande responsabilità. Gli algoritmi possono ereditare i pregiudizi umani presenti nei dati. È compito della nuova generazione di tecnici progettare sistemi "Explainable" (XAI), ovvero modelli i cui processi decisionali non siano scatole nere impenetrabili, ma logiche comprensibili e verificabili. Siamo in una fase storica simile alla scoperta dell'elettricità o dell'energia atomica. L'Intelligenza Artificiale è una forza primordiale che ha bisogno di essere incanalata da mani esperte. Agli studenti diciamo di non aver paura della matematica che sta dietro a un tensore, è solo un nuovo linguaggio per descrivere il mondo.