Il 2 febbraio 2025, Google e il Computer History Museum hanno annunciato il rilascio del codice sorgente di AlexNet, la rete neurale convoluzionale che ha segnato un momento cruciale nel settore dell’intelligenza artificiale nel 2012. Questo passo ha reso accessibile a sviluppatori e ricercatori un elemento fondamentale della storia informatica, mostrando come l’approccio del “deep learning” abbia superato le limitazioni dell’intelligenza artificiale tradizionale.
Indice dei contenuti
La rivoluzione del deep learning
Il “deep learning” si basa su reti neurali multi-strato, capaci di apprendere dai dati senza la necessità di programmazione esplicita. Questo ha rappresentato una netta rottura rispetto alle metodologie convenzionali, che si fondavano su regole e caratteristiche definite a priori. Il rilascio del codice Python di AlexNet, disponibile sulla pagina GitHub del CHM come software open source, offre un’opportunità unica per esplorare una milestone storica nel campo dell’intelligenza artificiale.
Seguici su Google News
Ricevi i nostri aggiornamenti direttamente nel tuo feed di
notizie personalizzato
Seguici ora
AlexNet è stato un punto di svolta poiché ha dimostrato di poter identificare oggetti in fotografie con un livello di accuratezza senza precedenti. Il sistema era capace di classificare immagini in una delle 1.000 categorie, come “fragola”, “pulmino” o “retriever dorato”, riducendo notevolmente gli errori rispetto ai metodi precedenti. Tale risultato segnò un cambiamento radicale nel modo in cui le macchine potevano “vedere” e interpretare il mondo.
Un’analisi storica dell’impatto di AlexNet
Analizzare il codice di AlexNet è paragonabile all’esaminare i circuiti originali dell’ENIAC o i progetti della macchina differenziale di Babbage. Questa riflessione permette agli storici futuri di comprendere come un’implementazione relativamente semplice ha innescato un’innovazione che ha trasformato la nostra società . Il “deep learning” ha portato a progressi nei settori della salute, della ricerca scientifica e degli strumenti di accessibilità , ma ha anche aperto la strada a problematiche come i deepfake, la sorveglianza automatizzata e il rischio di disoccupazione di massa in vari settori.
Nel 2012, però, queste conseguenze negative apparivano agli esperti come scenari futuristici, mentre il vero focus era sulle meraviglie del riconoscimento delle immagini da parte delle macchine. Il riconoscere che i computer potevano finalmente “vedere” e interpretare immagini con precisione simile a quella umana fu, infatti, una rivoluzione.
Le origini e il contributo di AlexNet
Secondo quanto riportato nel blog del CHM, AlexNet è frutto del lavoro di studenti laureati dell’Università di Toronto, Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, sotto la guida del loro consulente Geoffrey Hinton. Questo progetto ha dimostrato che il “deep learning” poteva superare i tradizionali metodi di visione artificiale, posto che ha trionfato nella competizione ImageNet 2012, riconoscendo oggetti in foto meglio di qualsiasi altro sistema precedente.
Yann LeCun, veterano della visione computazionale, presente alla presentazione a Firenze, ha immediatamente colto l’importanza di AlexNet per il settore. Si dice che, subito dopo l’evento, sia saltato in piedi per dichiarare AlexNet come “un punto di svolta inequivocabile nella storia della visione artificiale”. Questo codice ha, di fatto, rappresentato la convergenza di tre tecnologie chiave che hanno definito l’intelligenza artificiale moderna.
In definitiva, il rilascio di AlexNet non solo omaggia un momento significativo nella storia della tecnologia, ma si configura come un’opportunità di riflessione per il futuro dell’intelligenza artificiale e le sue implicazioni nella nostra vita quotidiana.
