Il dibattito tra opportunità e rischi dei modelli di AI si sta facendo giorno dopo giorno sempre più intenso. E così anche gli impatti che questa tecnologia ha nella nostra vita di tutti i giorni, lavoro compreso.

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’AI, rendendoli accessibili e rilevanti per te e la tua azienda. 

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Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

L'AI è qualsiasi sistema che assomiglia all'intelligenza umana.‍ Immagina l'AI 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.

Ecco 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). 

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Cos'è il Machine Learning?

Il machine learning - detto anche apprendimento automatico ovvero un sottoinsieme dei modelli di AI, 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.

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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. 

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Cosa sono le Reti Neurali?

Le reti neurali, alla base dei modelli di AI, 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 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.

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Cos'è Natural Language Processing (NLP)?

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

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Cos'è l'AI Generativa?

L'AI 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.

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Cosa sono i Large Language Models (LLM)?

I Large Language Models (LLM), come il GPT-3, sono un tipo di AI 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.

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In conclusione, possiamo dire che 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'AI per sfruttare al massimo le opportunità ed evitare i rischi.

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