La ricetta del web? Si chiama algoritmo: cos'è e come funziona

“Algoritmo” è una di quelle parole di cui intuiamo la funzione generale, ma se qualcuno ci chiedesse di spiegarla, potremmo trovarci in difficoltà. Sappiamo che, in qualche modo, gli algoritmi sono ovunque: dai motori di ricerca come Google, ai social media come Instagram e YouTube, fino alle app sul nostro smartphone. Ma funzionano tutti allo stesso modo?

Il termine "algoritmo" trae origine dal nome del matematico persiano al-Khwarizmi, attivo nel IX secolo, autore di numerosi trattati scientifici, specialmente algebrici, di fondamentale importanza per lo sviluppo di questa disciplina. 

Da quel momento, il concetto di algoritmo si è evoluto negli anni e nei secoli, diventando il fondamento di molteplici settori e il pilastro dell'informatica.

Un algoritmo, oggi, è una serie di istruzioni (o operazioni) dettagliate, elaborate per risolvere un problema specifico e svolgere un’attività. 

L'algoritmo, quindi, riceve input (istruzioni), le elabora e ne produce un output arrivando a un risultato finale. Per semplificare, pensiamo a una ricetta per cucinare una torta: gli input sono tutte le informazioni, dagli ingredienti ai passaggi da seguire passo-passo, l’output è la torta appena sfornata. In questo caso però i “cuochi” sono gli informatici, e la torta è la risoluzione del problema, un obiettivo portato a termine.

Come funziona l’algoritmo dei social?

Prendiamo ad esempio due social come Instagram e YouTube; essi, sebbene abbiano obiettivi simili nel mantenere gli utenti coinvolti, hanno algoritmi che operano su principi diversi. Mentre Instagram si concentra maggiormente sulle interazioni sociali e sui contenuti visuali, YouTube enfatizza il tempo di visione e il coinvolgimento attivo con i video. Questo significa che le strategie per ottenere visibilità su ciascuna piattaforma devono essere adattate di conseguenza.

Instagram utilizza più algoritmi, ognuno con scopi distinti, per gestire le diverse sezioni dell'app, come Feed, Storie ed Explore. Ad esempio, nel Feed, i post vengono ordinati in base a fattori come la data di pubblicazione di un post, le interazioni avute con l'account, e la popolarità del poststesso. Instagram tiene conto di come gli utenti interagiscono con i contenuti e quali tipi di post preferiscono (foto, video, caroselli) per personalizzare l'esperienza visiva. Nella sezione Explore, invece, l'algoritmo suggerisce contenuti da account non seguiti, basandosi sull'analisi delle interazioni passate dell'utente.

Vediamo, invece, come funziona l’algoritmo di YouTube. Questo social utilizza un algoritmo complesso per consigliare video basati su segnali come il tempo di visualizzazione, l'engagement (like, commenti, condivisioni) e la rilevanza rispetto alla ricerca degli utenti. Gli algoritmi di YouTube cercano di mantenere gli spettatori sulla piattaforma il più a lungo possibile, suggerendo video che corrispondono ai loro interessi. Per esempio, un video che riceve un alto numero di visualizzazioni e interazioni in un breve periodo di tempo ha maggiori probabilità di essere visualizzato da altri utenti.

In sintesi, gli algoritmi dei social media non sono universali ma vengono addestrati per perseguire obiettivi specifici, per massimizzare l'engagement e raggiungere il pubblico desiderato. La consapevolezza di come funzionano può aiutare gli utenti e i creatori di contenuti a navigare efficacemente nel panorama digitale attuale.

Così come le persone necessitano di allenamento per eccellere nello sport, nella professione o negli studi, allo stesso modo un algoritmo richiede di essere addestrato e mantenersi in allenamento.

L'addestramento di un algoritmo è un processo fondamentale che permette alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Inizia con la raccolta di un insieme di dati che rappresentano il problema da risolvere. Durante l'addestramento, l'algoritmo utilizza questi dati per identificare schemi e relazioni, "imparando" a fare previsioni o a prendere decisioni basate sulle informazioni ricevute.

L'algoritmo viene successivamente testato, se non soddisfa le aspettative, gli sviluppatori possono apportare modifiche per ottimizzare le prestazioni. Questo consente agli algoritmi di adattarsi e migliorare continuamente, rendendoli sempre più precisi nelle loro funzioni. 

Un esempio di algoritmo addestrato, partendo dalle cose più elementari per capirne il funzionamento, può essere il riconoscimento dei fiori. Tramite il linguaggio universale delle immagini, vengono mostrati numerosi campioni di fiori, ognuna dei quali è accompagnato da un'etichetta che ne indica il nome. Attraverso questo processo, l'algoritmo impara a identificare le caratteristiche uniche di ogni fiore e fare previsioni su quale specie appartengono.

Gli algoritmi nell’Intelligenza Artificiale sono essenziali per permettere alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni. In particolare, l'algoritmo nell’intelligenza artificiale può apprendere anche attraverso l'interazione con persone normali. Modelli di IA, come chatbot e assistenti virtuali, sono addestrati su ampi dati che includono conversazioni umane, consentendo ai modelli di affinare le loro risposte, rendendole più naturali e migliorando l'esperienza utente.