• 16 June 2024
Analisi del DNA dei dati

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Se non conosciamo la provenienza dei dati che trattiamo, come risulta essere possibile fare affidamento su questi? Abbiamo ormai a che fare sempre con le nuove tecnologie e i sistemi di AI, e non possiamo più immaginare che continui errori possano capitare. L’origine dei dati è molto importante e proprio per questo motivo sarà sempre più fondamentale individuare e comprenderne il DNA.

Il DNA dei dati

L’anno in cui stiamo vivendo sarà quello che determinerà un vero approccio sistemico all’individuazione capillare dei possibili bias, soprattutto in ambito sanitario. Ci saranno test specifici per comprendere se la linea informativa avrà le sembianze di una totale sicurezza dei dati trasmessi. E tutto questo non è più posticipabile. Ma come si possono definire delle linee sicure di attendibilità dei dati stessi? Partiamo allora dalla raccolta dei dati. Questa fase molto importante ed iniziale, coinvolge un grande corpus di testo da diverse fonti. Questi dati sono estremamente variati in maniera tale che garantiscano che il modello sia davvero in grado di comprendere e generare testi su un’ampia gamma di argomenti. I dati però vanno anche puliti e preparati.

La rimozione delle parti definite come irrilevanti o inappropriate, prepara la base per il giusto addestramento. E continuiamo con la diversificazione degli step. Dopo la raccolta e la pulizia dei dati si passa alla suddivisione, o potremmo dire alla tokenizzazione. I dati saranno smistati a seconda che si tratti di parole, caratteri, o parti di parole. Questo passaggio è fondamentale per convertire il testo in una forma che possa essere processata dai modelli di intelligenza artificiale. Ed è durante questa fase che il modello apprende. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, il modello analizza i pattern, le strutture linguistiche, le connessioni tra parole e concetti, e molto altro. Questo processo si basa su reti neurali, in particolare sulle trasformazioni neurali, che sono efficaci nell’elaborare dati sequenziali come il testo. E di questo ne abbiamo già abbondantemente parlato.

Test e modelli coerenti

Dopo l’addestramento, il modello viene valutato per assicurarsi che tutto funzioni correttamente. Si effettuano allora degli specifici test per valutare la sua capacità di comprendere e generare contenuti in modo coerente e accurato. In base ai risultati, il modello può essere poi ottimizzato ulteriormente. Eppure tutto questo processo non avrebbe lo stesso valore se non ci fosse un aggiornamento costante e continuo, proprio perché il modello non smette mai di imparare dopo l’addestramento iniziale. Venire quindi costantemente aggiornato e ottimizzato con nuovi dati per fare in modo che venga aggiornato può solo migliorare le sue prestazioni.

E se si scoprono delle lacune dopo tutto questo processo di verifica? Bella domanda. Le lacune nei dati, nel contesto dell’addestramento di un modello di intelligenza artificiale, si riferiscono a situazioni in cui mancano informazioni importanti o ci sono aree di conoscenza non adeguatamente rappresentate nel dataset di addestramento. Questo può influenzare in maniera evidente, la capacità del modello di fornire risposte accurate e complete.

Dataset e contenuti di nicchia

Le lacune possono avere differenti aspetti. Se il dataset di addestramento non copre certi argomenti in modo sufficientemente ampio e approfondito, il modello potrebbe non essere in grado di rispondere in modo efficace a domande su tali argomenti. Questo di solito può accadere se si sta trattando di argomenti di nicchia o molto specifici. Ma può capitare anche che i dataset possano essere limitati a informazioni che erano disponibili fino a un certo punto nel tempo. In questo caso potrebbe verificarsi il non aggiornamento del modello sugli sviluppi recenti in alcuni campi.

Molto spesso può accadere anche che alcune sfumature e complessità del linguaggio umano risultino difficili da catturare e modellare anche con le tecniche di AI più avanzate. Ci riferiamo al riconoscimento di sarcasmo, ironia, metafore complesse, o il contesto culturale specifico. Per mitigare l’impatto di queste lacune, gli sviluppatori lavorano costantemente sull’aggiornamento e l’ampliamento dei dataset, sull’ottimizzazione degli algoritmi e sul coinvolgimento di revisori umani per valutare e correggere le risposte del modello.  

DNA dei dati e algoritmi

L’ottimizzazione degli algoritmi di intelligenza artificiale, specialmente in contesti complessi come il processamento del linguaggio naturale (NLP), è un processo intricato. Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno vari parametri che possono essere regolati per migliorare determinate prestazioni. Si va dal processo di selezione, modifica e creazione di nuove features (caratteristiche) dai dati grezzi, fino all’utilizzo di architetture di rete neurali all’avanguardia, come i transformer nel caso del NLP. Queste architetture sono progettate per catturare meglio le relazioni e le dipendenze nel testo.

Un modello di apprendimento può essere ottimizzato comunque anche attraverso l’addestramento su set di dati più ampi e vari. La data augmentation, ovvero la generazione artificiale di dati di addestramento aggiuntivi, può essere molto utile. Tutti questi passaggi richiedono una combinazione di competenze tecniche, comprensione teorica e sperimentazione pratica. L’ottimizzazione degli algoritmi può essere un’area affascinante su cui concentrarsi, poiché può portare a miglioramenti significativi nella qualità e nell’utilità delle soluzioni basate sull’IA. L’importante è prestare sempre attenzione ai feedback continui degli utenti oltre che degli stessi sviluppatori.

L’intelligenza artificiale è una realtà tecnologica in continua crescita ed evoluzione, e ogni settore dovrebbe comprenderne l’importanza.