𝗖𝗼𝗺𝗲 𝗹𝗮 𝗯𝗶𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗮 𝗲̀ 𝗱𝗶𝘃𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗮 𝗶𝗹 𝗳𝗼𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗹𝗹'𝗜𝗔
L'IA sembra complessa. Senti parlare di transformer e large language models ogni giorno.
L'idea centrale è semplice. Tutto parte dal neurone artificiale.
La biologia ne è stata l'ispirazione. Un neurone biologico funziona in tre fasi:
- I dendriti ricevono i segnali.
- Il corpo cellulare li elabora.
- L'assone invia un impulso in avanti.
I neuroni artificiali usano la matematica per fare la stessa cosa. Non usano segnali biologici. Usano numeri.
Ecco come funziona un neurone artificiale:
- Riceve input numerici.
- Moltiplica ogni input per un peso.
- Somma gli input pesati.
- Aggiunge un bias.
- Passa il risultato attraverso una funzione di attivazione.
La formula è questa: z = w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b
La funzione di attivazione è fondamentale. Senza di essa, la rete può risolvere solo problemi lineari. Le funzioni di attivazione permettono alla rete di apprendere schemi complessi.
Un esempio è la funzione sigmoide. Produce un valore compreso tra 0 e 1. Questo valore indica quanta fiducia il neurone ha nel proprio output.
Il perceptron è stato uno dei primi modelli a utilizzare questa logica. Oggi, i sistemi di IA utilizzano miliardi di queste connessioni.
L'IA moderna funziona perché piccole unità matematiche elaborano le informazioni e trasmettono i segnali in avanti.
Il fondamento dell'IA è la matematica. L'ispirazione per quella matematica è la biologia.
Fonte: https://dev.to/khasky/how-biology-became-the-foundation-of-artificial-intelligence-2427
Comunità di apprendimento opzionale: https://t.me/GyaanSetuAi