Google: il machine learning per risolvere problemi

Parlando di machine learning non è semplice fornire una definizione sintetica ed esplicativa di ciò che in realtà è costituito da una vasta gamma di sistemi e tecnologie. Wikipedia lo traduce in italiano come “apprendimento automatico” o “intelligenza computazionale”, ma anche queste etichette rischiano di risultare eccessivamente stringenti e poco chiare.

Si può anzitutto affermare che si tratta di un ramo dell’intelligenza artificiale, che si occupa di sviluppare algoritmi in grado di apprendere (“to learn”, appunto), partendo da un database di informazioni. In altre parole, anziché elaborare un dato in input e restituirlo in uscita come output passandolo attraverso una serie di istruzioni fisse, rigide e predeterminate, un sistema di machine learning impara in che modo analizzarle e processarle con l’esperienza, migliorando le proprie capacità nel tempo, simulando così le dinamiche cognitive proprie dell’essere umano.

Il machine learning apprende dagli esempi.

Ancora più utile, per capire di cosa si discute, la spiegazione fornita da Google, che ricorre ad esempi concreti con il filmato in streaming di seguito, forte dell’esperienza sul campo acquisita anche grazie all’attività di DeepMind.

La ricerca sul machine learning è un’esplorazione dell’intelletto.

L’approccio è dunque quello di insegnare, letteralmente, alle macchine ad imparare come comportarsi osservando il mondo che le circonda. In questo modo gli algoritmi dedicati al riconoscimento vocale, ad esempio, saranno in grado di separare la voce dell’utente dal rumore di sottofondo di un ambiente aperto in città, così come analizzando una fotografia un sistema sarà capace di dedurre che se sono raffigurati una torta e un bambino, molto probabilmente si tratta di una festa di compleanno.

Il machine learning è alla base di progetti indirizzati alla ricerca medica come quello per supportare il personale nella valutazione dei pazienti potenzialmente affetti da retinopatia diabetica, così come gestisce il comportamento dell’assistente virtuale integrato nello smart speaker Google Home. Volendo provare a sintetizzare quello che è il vero obiettivo di chi opera nel campo del machine learning, la frase che chiude il filmato è forse la più adatta.

La promessa di intelligenza artificiale e machine learning è quella di produrre soluzioni per problemi fino ad ora irrisolti e aiutare concretamente le persone.