Cos'è la programmazione neurale?
La programmazione neurale viene utilizzata per creare software che imita le funzioni di base del cervello. È un componente chiave dell'intelligenza artificiale (AI) e crea software in grado di prevedere incognite, come le condizioni meteorologiche e di borsa, nonché i giochi in cui l'avversario informatico migliora man mano che acquisisce esperienza. Il vantaggio della programmazione neurale rispetto alla programmazione tradizionale è che il suo software è in grado di apprendere e adattarsi a nuovi dati.
Generalmente, la programmazione neurale impiega un'architettura informatica chiamata elaborazione neurale, che utilizza neuroni o nodi artificiali che sono raggruppati in reti per eseguire compiti complessi. Ogni neurone artificiale è attivato da un determinato valore numerico, che determina quando e dove invierà un segnale al neurone successivo. Un singolo neurone è programmato con una semplice regola if-then per un'attività di base. Se i dati hanno un valore di -1, allora esegue una funzione. Se il valore dei dati è 0, fa qualcos'altro.
La programmazione neurale è un processo in due fasi. Il primo passo è quello di inserire le informazioni e le regole fondamentali necessarie a un'applicazione software per comprendere i dati che riceverà. Questo software è di solito programmato con bit di errore, dando più credibilità a determinati tipi di informazioni. Ad esempio, la programmazione neurale del software di borsa includerà le funzioni di base del trading di borsa, come la premessa che una maggiore domanda di un titolo aumenta il suo valore. Includerà anche alcuni preconcetti, come il modo in cui il software dovrebbe prestare molta attenzione alle tendenze nelle relazioni trimestrali sul reddito.
Il secondo passo nella programmazione neurale si chiama allenamento. I dati vengono utilizzati per insegnare al software determinate tendenze e possibilità; in generale, più dati vengono acquisiti dal software, migliore diventa la creazione di output accurati. Ad esempio, i dati potrebbero insegnare al computer che quando un determinato settore ha forti guadagni nel secondo trimestre, significa generalmente che il suo quarto trimestre è lento. I valori delle scorte sono legati ai rapporti sugli utili, quindi il software potrebbe prevedere che le scorte per quell'industria scenderanno dopo che i rapporti del quarto trimestre sono entrati quando l'industria ha avuto un forte secondo trimestre. L'output del software potrebbe eventualmente consigliare a un operatore di vendere prima che vengano pubblicati i rapporti sugli utili del quarto trimestre.
In genere, il vantaggio della programmazione neurale è che il software non ha bisogno di informazioni perfette per funzionare. A differenza della programmazione tradizionale, che si arresta quando si verificano errori, la programmazione neurale può adattarsi a input imperfetti utilizzando le informazioni passate per risolvere il problema. È così che funziona anche il cervello umano, sebbene sia molto più complesso. Ad esempio, un essere umano potrebbe essere in grado di riconoscere un vecchio amico, anche se quell'amico ha guadagnato peso o si è fatto crescere la barba; altri aspetti dell'amico - strutture facciali, occhi, modo di camminare o voce - innescano il riconoscimento. I programmatori neurali continuano a perfezionare il software che non solo imiterà il cervello, ma in alcuni casi sarà più veloce e persino più accurato.