7 brevi lezioni sui modelli di Intelligenza Artificiale | iGenius

7 brevi lezioni sui modelli di Intelligenza Artificiale | iGenius
iGenius
29 agosto 2023
-
4
minuti da leggere

Il dibattito tra opportunità e rischi legati ai modelli di AI si sta intensificando. 

Così come il loro impatto.

Secondo Gartner, entro il 2025* il 30% dei messaggi delle grandi organizzazioni sarà generato sinteticamente.

Il cambiamento è così rapido che spesso facciamo fatica a elaborare tutte queste informazioni, nomi e concetti... fino ad oggi.

In questo post analizzeremo i concetti chiave legati all'IA, rendendoli accessibili e rilevanti per te e la tua azienda.

In breve, ecco cosa troverai nell'articolo:

  1. Che cos'è l'intelligenza artificiale?  
  2. Che cos'è il machine learning?
  3. Che cos'è il deep learning?
  4. Cosa sono le reti neurali?
  5. Che cos'è il NLP?
  6. Che cos'è il sito AI?
  7. Che cosa sono gli LLM?

Lezione 1: Cos'è l'intelligenza artificiale?

AI è qualsiasi sistema che assomigli all'intelligenza umana.‍

Immagina l'IA come un cervello digitale che simula l'intelligenza umana. 

Impara dai dati, rileva gli schemi e aiuta a prendere decisioni intelligenti. 

Proprio come uno chef affina una ricetta nel tempo, l'intelligenza artificiale migliora con l'esperienza.

Un po' di storia

Nel 1950, il matematico inglese Alan Turing sviluppò il test di Turing per determinare la capacità di una macchina di rispondere alle domande come avrebbe fatto un essere umano.

La capacità di intelligenza di una macchina dipende dalla programmazione che ne è alla base. 

È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico (ML). 

Lezione 2: Cos'è il machine learning?

Il machine learning - detto anche apprendimento automatico, ovvero un  sottoinsieme dei modelli di IA - è la scienza che permette alle macchine di imparare dall'esperienza (dati). In modo molto simile agli esseri umani, grazie agli algoritmi che portano alla creazione di un modello.

In sintesi:

  • L'algoritmo di addestramento consiste in un insieme specifico di regole che guida il processo di apprendimento. Trova i parametri migliori per il modello in base ai dati di ingresso. 
  • Il modello - il risultato del processo di apprendimento automatico - viene addestrato dall'algoritmo mentre apprende dai dati. 
  • L'apprendimento automatico è quindi il processo di apprendimento di modelli e relazioni dai dati. Consente di inserire i dati in un algoritmo per regolare i parametri del modello in modo da catturare tali modelli.

🔔 Un'applicazione reale? Pensa a come un'app musicale suggerisce canzoni in base alla cronologia degli ascolti. Sono i modelli di intelligenza artificiale ad analizzare i dati degli utenti per consigliare playlist personalizzate.

Lezione 3: Che cos'è il deep learning?

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning (ML), costruito utilizzando reti neurali con più livelli per elaborare e imparare dai dati (vedi lezione 4).

La differenza principale con l'apprendimento automatico è che gli algoritmi di DL possono apprendere automaticamente le caratteristiche rilevanti dai dati grezzi, riducendo la necessità di un'ingegnerizzazione manuale approfondita.

Gli algoritmi DL apprendono schemi complessi da insiemi di dati molto grandi.

🔔 È un po' come insegnare a un robot a riconoscere i gatti mostrandogli migliaia di immagini di gatti. Il robot identifica poi i gatti nelle nuove immagini, anche quelle che non ha mai visto prima. 

Inoltre, consente ai dispositivi come Alexa o Siri di capire ciò che dite e di rispondere e permette di trascrivere un file audio in un testo o di tradurlo. 

Lezione 4: Cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali, alla base dei modelli di IA, sono algoritmi di apprendimento automatico che emulano le connessioni del cervello umano. 

Sono costituiti da nodi interconnessi (neuroni), dove ogni neurone elabora e trasforma i dati in ingresso prima di passarli allo stadio successivo.

Imparano dai dati e regolano i loro parametri interni per fare previsioni o classificazioni accurate. 

Le reti neurali permettono a AI di imparare a conoscere il contesto fornendo esempi di un certo modello.

Le reti neurali sono una tecnologia fondamentale alla base di molti dei recenti progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale.

Lezione 5: Cos'è il natural language processing (NLP)?

Natural language processing (NLP), in italiano elaborazione del linguaggio naturale , utilizza le reti neurali per modellare le complessità del linguaggio umano.

È ciò che permette ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. 

Questo include la traduzione linguistica, l'analisi del sentiment, la classificazione dei testi e altro ancora.

🔔 Come il chatbot che risponde alle domande dei clienti o l'analisi del sentiment che misura le reazioni dei social media. 

AI modelli di testo per automatizzare le risposte e migliorare il coinvolgimento dei clienti.

Le tecniche di NLP possono comprendere il testo esistente (comprensione del linguaggio naturale) e generare nuovo testo (generazione del linguaggio naturale).

Lezione 6: Che cos'è il sito AI?

Generative AI - un sottoinsieme di NLP - è una tecnologia che consente ai computer di produrre contenuti originali, come testi, immagini, video o persino musica, senza l'intervento diretto dell'uomo.

I sistemi generativi di AI possono imitare e creare nuovi modelli imparando da diversi esempi, dando luogo a risultati creativi e diversi, dalla generazione di opere d'arte realistiche all'assistenza nella creazione di contenuti e nella risoluzione di problemi innovativi.

Lezione 7: Cosa sono i Large Language Models (LLM)?

I Large Language Models (LLM), come il GPT-3, sono un tipo di IA generativa che si concentra sul linguaggio. 

Sono la forma più avanzata di "modelli linguistici" - modelli probabilistici del linguaggio naturale in grado di generare probabilità di una serie di parole, sulla base di un set di dati su cui sono stati addestrati - progettati per comprendere e generare testi simili a quelli umani sulla base dell'input fornito. 

Questi modelli utilizzano una grande quantità di dati per comprendere il contesto e i modelli linguistici, consentendo loro di fornire assistenza nella scrittura e di rispondere a domande su argomenti diversi.

Sebbene sia stato dimostrato che quanto più grande è il modello, tanto meglio può imitare il linguaggio umano, il limite attuale di questa tecnologia è il costo dell'addestramento (milioni di dollari ogni giorno) e il consumo di energia.

Per concludere

  • La tecnologia IA è in rapida evoluzione.
  • I modelli di intelligenza artificiale sono in grado di migliorare l'efficienza e la qualità del lavoro in diversi settori. 

Tuttavia, è necessario comprendere bene i concetti e i meccanismi dell'IA per sfruttare al massimo le opportunità ed evitare i rischi.

E tu? Hai già provato l'IA nella tua azienda? 

Bonus - Dove saperne di più sull'IA per la tua azienda

*Gartner - 7 sconvolgimenti tecnologici che cambieranno completamente le vendite.

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