Corso di storia della scienza: apprendimento automatico (Machine Learning)

Apprendimento automatico (Machine Learning): principi, evoluzione e impatti sull’innovazione informatica

L’apprendimento automatico (Machine Learning, ML) rappresenta una delle aree più dinamiche e rivoluzionarie dell’intelligenza artificiale (IA). Si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli in grado di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmati¹. In sostanza, il ML permette ai computer di riconoscere schemi, effettuare previsioni e prendere decisioni in modo autonomo, trasformando la capacità computazionale in una forma di apprendimento statistico evolutivo.

Principi fondamentali dell’apprendimento automatico

Alla base dell’apprendimento automatico si trovano tre elementi essenziali:

• Dati di addestramento: insiemi di informazioni raccolte e utilizzate per “insegnare” al modello come comportarsi². La qualità e la quantità di questi dati influenzano direttamente l’efficacia del modello.

• Algoritmi di apprendimento: metodi matematici che analizzano i dati e costruiscono modelli predittivi o decisionali. Tra i più noti: regressione lineare, alberi decisionali, reti neurali artificiali e support vector machines³.

• Generazione di modelli: processo attraverso il quale il sistema identifica regolarità e schemi nei dati, formulando regole generali applicabili a nuove situazioni⁴.

Tipologie di apprendimento automatico

L’apprendimento automatico si distingue in tre principali categorie operative:

• Apprendimento supervisionato: il modello è addestrato su dati etichettati, cioè contenenti input e output noti. L’obiettivo è imparare la mappatura tra i due insiemi per generalizzare su dati nuovi⁵.

• Apprendimento non supervisionato: il sistema analizza dati non etichettati per scoprire strutture o pattern nascosti. Tecniche comuni sono il clustering (raggruppamento) e la riduzione dimensionale⁶.

• Apprendimento per rinforzo: il modello apprende per tentativi ed errori, interagendo con un ambiente e ricevendo ricompense o penalità in base alle proprie azioni. È la logica alla base di robotica autonoma e giochi strategici come Go⁷.

Applicazioni dell’apprendimento automatico

Le applicazioni del ML sono oggi pervasive e trasversali a tutti i settori:

• Riconoscimento di modelli: applicato nel riconoscimento vocale, facciale, di oggetti o di scrittura manuale⁸.

• Classificazione e previsione: utilizzato per filtrare email spam, prevedere tendenze di mercato o condizioni meteorologiche⁹.

• Raccomandazioni personalizzate: impiegato nei sistemi di streaming e e-commerce per suggerire contenuti basati sui comportamenti degli utenti¹⁰.

• Medicina e biologia: il ML analizza immagini diagnostiche, supporta la diagnosi automatizzata e contribuisce alla scoperta di nuovi farmaci¹¹.

Sfide e questioni etiche

Nonostante i progressi, l’apprendimento automatico presenta limiti e criticità rilevanti:

• Raccolta e qualità dei dati: dati incompleti o distorti producono modelli inaffidabili¹².

• Interpretabilità dei modelli: i sistemi più complessi, come le reti neurali profonde, sono spesso “scatole nere” difficili da comprendere e verificare¹³.

• Bias e fairness: i modelli possono riflettere pregiudizi presenti nei dati di addestramento, generando decisioni discriminatorie¹⁴.

Questi aspetti impongono una riflessione etica e metodologica sulla trasparenza algoritmica e sull’equità dell’IA, questioni centrali per un utilizzo responsabile del ML nella società contemporanea.

L’apprendimento automatico nel contesto storico dell’informatica

Il Machine Learning è il risultato di una lunga evoluzione tecnologica dell’informatica, disciplina che ha trasformato la società in ogni ambito — dalla scienza alla medicina, dalla comunicazione all’arte digitale.

Date chiave dell’evoluzione informatica e dell’intelligenza artificiale

• 1936 – Alan Turing introduce la macchina di Turing, fondamento teorico del calcolo automatico¹⁵.

• 1943 – Colossus, primo computer elettronico programmabile, viene impiegato per decifrare i messaggi nazisti.

• 1945 – John von Neumann formula la celebre architettura dei computer moderni.

• 1951 – Grace Hopper realizza il primo compilatore, aprendo la strada ai linguaggi ad alto livello.

• 1956 – Nasce la ricerca sull’intelligenza artificiale presso il laboratorio IBM.

• 1965 – Gordon Moore formula la “Legge di Moore”, prevedendo l’aumento esponenziale della potenza di calcolo.

• 1969 – Nasce ARPANET, progenitore di Internet.

• 1973 – Vint Cerf e Bob Kahn sviluppano il protocollo TCP/IP.

• 1984 – Apple lancia il Macintosh con interfaccia grafica.

• 1989 – Tim Berners-Lee inventa il World Wide Web al CERN.

• 1991 – Linus Torvalds pubblica il kernel Linux, simbolo del movimento open source.

• 2004 – Facebook inaugura l’era dei social media.

• 2007 – L’iPhone di Apple segna la rivoluzione dei dispositivi mobili.

• 2011 – IBM Watson dimostra capacità cognitive vincendo a Jeopardy!.

• 2016 – AlphaGo di DeepMind sconfigge il campione mondiale di Go.

• 2020 – La pandemia accelera la digitalizzazione e il lavoro remoto.

• 2021 – GPT-3 di OpenAI mostra avanzate capacità di comprensione linguistica.

Conclusioni

L’apprendimento automatico rappresenta la frontiera più dinamica dell’intelligenza artificiale moderna. Dalla predizione di eventi complessi alla personalizzazione dei servizi digitali, il ML sta ridefinendo il concetto stesso di intelligenza computazionale. Tuttavia, il progresso tecnico deve essere accompagnato da una riflessione etica e normativa, volta a garantire trasparenza, responsabilità e inclusività nelle decisioni automatizzate.

Note

1. T. M. Mitchell, Machine Learning, McGraw-Hill, 1997. 

2. P. Domingos, The Master Algorithm, Basic Books, 2015. 

3. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. 

4. S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed., Pearson, 2021. 

5. G. James et al., An Introduction to Statistical Learning, Springer, 2023. 

6. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The Elements of Statistical Learning, Springer, 2017. 

7. R. Sutton, A. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press, 2018. 

8. Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton, “Deep Learning,” Nature, vol. 521, 2015. 

9. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2011. 

10. X. Amatriain, “Beyond Data: From User Information to Personalized Recommendations,” RecSys Conference, 2013. 

11. A. Esteva et al., “A Guide to Deep Learning in Healthcare,” Nature Medicine, 2019. 

12. D. Sculley et al., “Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems,” NeurIPS, 2015. 

13. C. Molnar, Interpretable Machine Learning, Lulu Press, 2020. 

14. S. Barocas, M. Hardt, A. Narayanan, Fairness and Machine Learning, MIT Press, 2023. 

15. A. M. Turing, “On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem,” Proceedings of the London Mathematical Society, 1936.