I progressi più importanti raggiunti negli ultimi anni sull’intelligenza artificiale sono legati al “deep learning”, il campo della ricerca che si occupa di insegnare ai computer a imparare, attraverso tecniche di apprendimento automatico. Questo sistema, che ha permesso di realizzare programmi sempre più utilizzati, come quelli per il riconoscimento dei visi, è il più promettente per costruire programmi “intelligenti”. Reti neurali, machine learning e deep learning sono termini che ricorrono spesso quando si parla di intelligenza artificiale. In molti casi sono integrati tra loro: pensiamo alla pista di un trenino. La rete neurale sono i binari di una pista, un insieme di nodi di calcolo in rete tra loro che si scambiano dati ed elaborazioni; il machine learning sono tutti i possibili trenini, programmi che possono servire per far imparare ai computer a riconoscere certi tipi di dati o a dare particolari risposte; il deep learning è un particolare tipo di trenino – quindi di machine learning – compatibile con i binari della pista, in grado di elaborare e analizzare enormi quantità di dati, resi per lo più accessibili grazie a Internet.
Come si insegna a un computer a imparare. Guida minima al "deep learning", la tecnica più utilizzata per far sì che un computer sappia riconoscere un gatto, per esempio.