Reti Neurali Artificiali: cosa sono e come stanno cambiando le aziende

Le Reti Neurali Artificiali (RNA) sono modelli matematici costituiti da neuroni artificiali che emulano il funzionamento del cervello umano con l’intento di replicarlo artificialmente. L’obbiettivo è raggiungere - se non sorpassare -, le capacità cognitive delle persone.

Le RNA sono composte da numerosi neuroni artificiali che si scambiano informazioni per risolvere problemi complessi: stanno diventando sempre più precisi nel farlo. Hanno, inoltre, la capacità di auto apprendere dall'ambiente circostante e da grandi quantità di dati, creando previsioni sempre più accurate di quello che accadrà in futuro.

I primi tentativi di ricreare le funzionalità del cervello umano, in particolare quelle dei singoli neuroni, risalgono al 1943 e da allora è stata fatta tanta strada: oggi questi sofisticati sistemi sono comunemente utilizzati per applicazioni innovative come compiti di ingegneria dell'intelligenza artificiale legati all'informatica, all'elettronica e ai simulatori, oltre a strumenti di analisi predittiva.

In questo articolo diamo un'occhiata più da vicino a come utilizzare le Reti Neurali all'interno di soluzioni digitali e come l'intelligenza artificiale sta cambiando il panorama aziendale del futuro.

Il funzionamento delle Reti Neurali

Le Reti Neurali hanno aperto nuove possibilità all'intelligenza artificiale, perché utilizzano gli stessi principi usati dal nostro cervello per elaborare dati e prendere decisioni. I neuroni artificiali sono collegati come i nodi di una rete - in modo simile al sistema di comunicazione delle cellule cerebrali e consentono alle macchine di svolgere compiti complessi che tradizionalmente sarebbero troppo difficili per i soli computer.

Per comprendere a pieno questo processo, è necessario spiegare che cosa sono machine learning e deep learning.

Machine Learning

L'Apprendimento Automatico o Machine Learning è parte integrante delle Reti Neurali artificiali (RNA). Si tratta di una branca dell'IA che consente a una macchina di "imparare" sulla base di regole governate da dati pre-gerenerati.

Utilizzando queste regole e questi dati, la macchina viene "addestrata" a riconoscere modelli ed elaborare risposte senza essere programmata esplicitamente. Le RNA utilizzano l'apprendimento automatico per imparare modelli, tracciare correlazioni tra input e output, ottenere una maggiore precisione e prendere decisioni informate. Di conseguenza, più informazioni vengono immesse nel sistema, più accurate sono le previsioni che la macchina può fare. Il machine learning è uno strumento prezioso per le organizzazioni che devono prendere decisioni complesse come l'analisi del rischio.

Curioso di saperne di più? Puoi leggere l'articolo dedicato al Machine Learning qui.

Deep Learning

L'Apprendimento Profondo, o Deep Learning, è un'area dell'intelligenza artificiale che utilizza le Reti Neurali per consentire a macchine e software di simulare i processi di pensiero del cervello umano. 

L'obiettivo è rendere i computer capaci di apprendere dai dati e di riconoscere gli schemi, in modo simile a come imparano le persone. Questo processo consente un'analisi più approfondita dei dati per prendere decisioni più accurate rispetto a quelle che un sistema di rete tradizionale a singolo strato sarebbe in grado di fornire.

L'apprendimento profondo è diventato sempre più popolare negli ultimi anni, soprattutto grazie alla sua capacità di scoprire gli strati nascosti e le connessioni all'interno di enormi insiemi di dati.

Ora che abbiamo una visione più completa su machine learning e deep learning, possiamo parlare delle Reti Neurali, per capire meglio il loro funzionamento.

Le Reti Neurali sono composte da tre strati, capaci di coinvolgere migliaia di neuroni e decine di migliaia di connessioni:

• strato di ingresso (I – Input),
• strato “nascosto” (H - Hidden),
• strato di uscita (O – Output).

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​Il primo ha il compito di ricevere ed elaborare tutte le informazioni che provengono dall’esterno. Per semplificare, prendiamo un esempio molto in voga al momento: quando scriviamo un prompt in ChatGPT stiamo creando un input.

Una volta ricevuti i dati, il secondo strato, lo strato H o “nascosto”, inizia il processo di elaborazione vero e proprio. I vari nodi del network si scambiano tutte le informazioni rilevanti in una frazione di secondo e cercano pattern utili a trovare una risposta adeguata.

Lo strato di uscita è quello che raccoglie e traduce i dati adattandoli alle richieste del livello successivo della rete neurale, che nell’esempio precedente potrebbe essere un testo riguardo all’argomento che abbiamo richiesto.

Nella realtà però non è un processo così lineare: quello che viene prodotto dal primo strato di neuroni fa da input allo strato successivo, creando una catena di elaborazione immensa e complessa.

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Come viene addestrata una Neural Network

Le Reti Neurali possono essere utilizzate per riconoscere i documenti cartacei delle aziende, contribuendo a ridurre il tempo necessario per l'inserimento dei dati.

Per addestrare queste Reti Neurali si utilizzano algoritmi di apprendimento automatico che si suddividono in quattro modelli:

• modelli supervisionati, forniscono alla rete associazioni tra input e output;
• modelli non supervisionati, cercano di identificare una struttura logica negli input;
• modelli di rinforzo, dove viene dato un obiettivo alla rete e questa impara cosa la aiuterà o no ad avvicinarsi ad esso;
• modelli semi-supervisionati, un modello ibrido, dove alla rete viene fornito un set di dati incompleto. Alcuni sono dotati dei rispettivi esempi di output (come nell’apprendimento supervisionato), altri invece privi, come accade nell’apprendimento non supervisionato.

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​Utilizzando queste Reti Neurali addestrate, le aziende possono rendere più rigorosi i processi di inserimento dei dati e smettere di dedicare troppo tempo a complesse attività manuali.

Tutti questi modelli aiutano le Reti Neurali ad acquisire la comprensione necessaria per gestire compiti difficili in tempi più rapidi, riducendo in modo significativo il lavoro manuale.

Vantaggi delle Reti Neurali

Le Reti Neurali hanno dei vantaggi sostanziali quando si tratta di comprendere grandi insiemi di dati e di scoprire modelli difficilmente visibili ad occhio nudo, argomenti di grande interesse per le aziende che puntano a velocizzare i loro processi aziendali.

Uno dei vantaggi caratteristici delle Reti Neurali artificiali è la capacità di riuscire a operare in modo corretto nonostante input imprecisi o incompleti, proprio come siamo in grado di fare noi. Se ti è già capitato di utilizzare ChatGPT, ti sarai accorto di come non tenga conto degli errori di grammatica o di sintassi nel prompt che gli viene fornito e sia in grado di correggere le imprecisioni per arrivare comunque a una risposta (il più delle volte) corretta e completa.

Alcuni ambiti di applicazione che possono trarre maggiori vantaggi dalle Reti Neurali, sono:

• Data mining;
• Elaborazione di modelli predittivi e simulativi;
• Classificazione dei dati.

Inoltre, le Reti Neurali sono in grado di “apprendere” dalle modifiche ambientali e “auto-aggiornarsi”: facendo leva sulle nuove informazioni ricevute, riescono a comprendere più facilmente i problemi da risolvere per arrivare a soluzioni sempre più precise.

Soluzioni Digitali Basate sull’Intelligenza Artificiale

Ricollegandoci all’esempio dell’automazione dei processi documentali, le soluzioni digitali sfruttano i modelli predittivi per capire che tipo di documento hanno di fronte e quali sono i dati da estrapolare, grazie alla tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (LNP).

La LNP guidata dall'intelligenza artificiale consente ai sistemi digitali di interpretare gli input umani in modo rapido e accurato, ed è in grado di ridurre il lavoro manuale di estrazione dei dati da PDF, e-mail, documenti e altri moduli, processo che solitamente richiede molto tempo. Con il passare del tempo (e dei documenti) la soluzione aumenta la precisione della scansione, fino a svolgere il 99% del lavoro e aspettare solo la conferma da parte dell’utente per mandare avanti la pratica.

Queste soluzioni consentono di analizzare più rapidamente le tendenze delle prestazioni passate, aiutando a identificare le aree in cui i processi devono essere migliorati o aggiornati con nuovi metodi più efficienti. Grazie a questi vantaggi, le aziende sono in grado di migliorare il flusso di lavoro esistente senza affaticare ulteriormente i propri dipendenti, per garantire un luogo di lavoro meno stressante e molto più soddisfacente.

Come le soluzioni digitali aiutano il business

In un'epoca di trasformazione digitale, le aziende di tutto il mondo stanno beneficiando di nuove soluzioni tecnologiche per snellire le loro operazioni e diventare più competitive sui loro mercati. Le soluzioni di automazione dei processi documentali sono tra le più valide per le imprese che vogliono massimizzare l'efficienza e risparmiare sui costi associati alla gestione dei documenti. 

Implementando questi potenti strumenti le aziende multinazionali hanno registrato notevoli miglioramenti sia in termini di margini che di velocità di elaborazione delle fatture o di evasione degli ordini dei clienti. Automatizzando le loro operazioni, le imprese sono in grado di aumentare la produttività e allo stesso tempo di ridurre gli errori che possono portare a costose conseguenze. 

Questa rivoluzione digitale sta trasformando il modo in cui le aziende gestiscono i loro processi quotidiani e sembra destinata a fornire grandi opportunità negli anni a venire.

Reti Neurali e Intelligenza Artificiale: come Esker utilizza queste tecnologie.

Esker, esperta nell'automazione digitale dei processi documentali, utilizza appieno la potenza e il potenziale dell'intelligenza artificiale e delle Reti Neurali. Con Esker Synergy AI, il motore alla base di tutte le soluzioni, Esker è in grado di aumentare la velocità e l'efficacia delle sue automazioni per i clienti. 

Invece di essere impantanati da processi manuali, gli utenti possono velocizzare le loro attività senza sacrificarne l'accuratezza o la qualità. Poiché la capacità di apprendimento di Esker aumenta nel tempo grazie all'uso dell'intelligenza artificiale e delle Reti Neurali, i clienti possono beneficiare di risposte sempre più veloci e accurate ogni giorno che passa. 

Esker “alimenta” da circa dieci anni il cervello di Esker Synergy con migliaia e migliaia di documenti e la sua accuratezza continua a migliorare anno dopo anno, senza sosta.
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