Il dibattito tra opportunità e rischi dei modelli di IA si sta intensificando.
Così come il loro impatto.
Secondo Gartner, entro il 2025* il 30% dei messaggi in uscita delle grandi organizzazioni sarà generato sinteticamente.
Il cambiamento è così repentino che spesso facciamo fatica a digerire tutte queste informazioni, nomi e concetti... fino ad oggi.
In questo post demistificheremo i concetti di IA, rendendoli accessibili e rilevanti per voi e la vostra azienda.
In breve, copriremo:
L'IA è qualsiasi sistema che assomiglia all'intelligenza umana.
Immaginate 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 si evolve 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 farebbe 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).
L'apprendimento automatico, 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:
🔔 Un'applicazione reale, come un'app musicale che suggerisce canzoni in base alla cronologia degli ascolti. Allo stesso modo, i modelli di intelligenza artificiale analizzano i dati degli utenti per consigliare playlist personalizzate.
L'apprendimento profondo è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico (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'approfondita ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche.
Gli algoritmi DL apprendono schemi complessi da insiemi di dati grandi e complessi
🔔 È 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 di assistenza domiciliare di capire ciò che dite e di rispondere e permette di trascrivere un file audio in un testo o di tradurlo.
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) organizzati in strati, dove ogni neurone elabora e trasforma i dati in ingresso prima di passarli allo strato successivo.
Imparano dai dati e regolano i loro parametri interni per fare previsioni o classificazioni accurate.
Le reti neurali consentono all'intelligenza artificiale di imparare a conoscere il contesto fornendo esempi di un determinato modello.
Le reti neurali sono una tecnologia fondamentale alla base di molti dei recenti progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 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 la sentiment analysis che misura le reazioni dei social media.
I modelli di intelligenza artificiale elaborano il testo per automatizzare le risposte e migliorare il coinvolgimento dei clienti.
Le tecniche di PNL possono comprendere il testo esistente (comprensione del linguaggio naturale) e generare nuovo testo (generazione del linguaggio naturale).
L'IA generativa - un sottoinsieme dell'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 di intelligenza artificiale generativa possono imitare e creare nuovi modelli imparando da diversi esempi, dando luogo a risultati creativi e diversificati, dalla generazione di opere d'arte realistiche all'assistenza nella creazione di contenuti e nella risoluzione di problemi innovativi.
I Large Language Models (LLM), come il GPT-3, sono un tipo di IA generativa che si concentra su compiti legati al 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.
Tuttavia, oggi è necessario comprendere i concetti e i meccanismi dell'IA per sfruttare le opportunità ed evitare i rischi.
Siete pronti?
Bonus - Dove saperne di più sull'IA per la vostra azienda
*Gartner - 7 sconvolgimenti tecnologici che cambieranno completamente le vendite.
La questione non è "se", piuttosto "quando" l'IA generativa sarà integrata ovunque nel mondo aziendale. Noi crediamo che, quando accadrà, dovrà essere fatto in modo sicuro, offrendo alle aziende un accesso privato ai propri dati, mettendo sempre le persone al primo posto.
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