In questo libro si presentano i princìpi base dei modelli neuronali, cioè di quei metodi di elaborazione che si ispirano ai modi di operare propri del cervello umano, per risolvere i problemi informatici più complessi, come il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio, l'elaborazione di strategie decisionali.

Infatti, nonostante gli enormi passi avanti della tecnologia dell'informazione, il cervello umano rimane un «sistema di calcolo» così complesso e con tali caratteristiche di flessibilità che nessun elaboratore è ancora in grado di riprodurne davvero il funzionamento.

Sappiamo però che proprio tali caratteristiche sono preziose per affrontare i problemi quotidiani come la comprensione del linguaggio dei nostri simili, il riconoscimento degli oggetti che formano una scena, in breve le infinite situazioni in cui l'uomo è capace con poco sforzo di elaborare ragionamenti e operare conseguentemente scelte intelligenti.

L'obiettivo è quindi duplice: capire meglio il funzionamento del cervello e costruire modelli di calcolo, cioè algoritmi e architetture, più versatili, mostrando anche il carattere più fortemente interdisciplinare di questa materia.

Nella parte conclusiva del libro, alla luce dei risultati delle ricerche più recenti, si formulano alcune previsioni sugli sviluppi e gli effettivi risvolti pratici che questi studi potranno avere nel prossimo futuro.

Stefano Patarnello si è laureato in Fisica nel 1983 presso l'Università di Pisa. Nel 1985 è entrato a far parte del Centro Europeo per il Calcolo scientifico e tecnico della IBM a Roma, partecipando a progetti di ricerca nei campi della fluidodinamica computazionale, degli algoritmi paralleli e della simulazione di architetture per il supercalcolo. Dal 1987 si occupa di reti neuronali delle quali ha studiato anche le possibilità applicative in vari settori. E' autore di numerose pubblicazioni scientifiche ed è membro del comitato editoriale di «International Journal of Neural System».