Benvenuti e benvenute nel corso “AI: Apprendere Insieme”, a cura della professoressa Chiara Panciroli. Abbiamo appena acceso il motore di un viaggio che unisce intelligenza artificiale, didattica e riflessione educativa. Ogni mese riceverai una newsletter con una parola chiave, per comprendere il mondo dell’AI con uno sguardo critico, creativo e orientato alla classe. Oggi partiamo con il concetto di “Machine Learning“, per scoprire: • come una macchina può “imparare” senza essere programmata • che legame c’è tra dati, disegni e algoritmi • un esperimento interattivo che ti sorprenderà con Quick, Draw! La newsletter di oggi è solo la prima tappa: all’interno del corso dedicato è attivo il primo modulo, con videolezioni tutorial e proposte di sperimentazione Siamo felici di averti a bordo. Buon inizio! |
Il Machine Learning (ML) è un ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di apprendere dai dati e di migliorare progressivamente le proprie prestazioni senza essere programmati in modo esplicito.
A differenza dei sistemi basati su istruzioni rigide, un sistema di ML analizza grandi quantità di dati, individua schemi ricorrenti e, in modo autonomo, formula previsioni o prende decisioni, adattandosi continuamente a nuovi input.
Come funziona
Un sistema di Machine Learning si sviluppa attraverso tre fasi principali:
- Raccolta dei dati – Si forniscono al sistema esempi sotto forma di immagini, testi, numeri, ecc.
- Addestramento – Il modello analizza i dati e individua schemi o regolarità.
- Predizione o classificazione – Una volta addestrato, il sistema è in grado di svolgere autonomamente diverse attività, come:
- riconoscere volti,
- tradurre lingue,
- fornire suggerimenti personalizzati,
- generare testi, e molto altro ancora.
https://quickdraw.withgoogle.com
Applicazione
Una rete neurale può imparare a riconoscere i disegni? Quick, Draw! è un esperimento interattivo online ideato da Google all’interno del progetto Creative Lab/A.I. Experiments.
Mostra come il machine learning possa elaborare e interpretare input visivi forniti dagli esseri umani.
Come funziona
- Ti viene chiesto di disegnare un oggetto scelto casualmente (ad esempio: una bicicletta, un gatto, un’ape).
- Hai 20 secondi per disegnarlo, mentre una rete neurale lo analizza in tempo reale.
- L’intelligenza artificiale formula ipotesi durante il disegno, indicando se ha riconosciuto correttamente l’oggetto; se indovina, si passa al disegno successivo. In caso contrario, continua a cercare di capire fino allo scadere del tempo.
- Al termine, puoi visualizzare i tuoi disegni, le risposte dell’AI e confrontarli con quelli di altri utenti. I tuoi schizzi (insieme a quelli di milioni di persone) alimentano un enorme dataset, consentendo all’AI di apprendere e migliorare continuamente.
Obiettivo
Mostrarti, in modo semplice e divertente, come una rete neurale riconosca schemi visivi a partire da disegni realizzati a mano (hand-drawn data).