Introduzione
Potresti pensare che non hai mai sentito parlare dell'Intelligenza Artificiale Generativa (IA generativa) e che è appena scesa dal mondo irreale della fantascienza? Altrimenti, questa tecnologia nuova è molto più vicina a noi e già fa parte della nostra vita quotidiana. Hai mai sentito delle piattaforme capaci di dare la risposta a qualsiasi domanda? Oppure hai mai usato i servizi come ChatGPT o DALL-E? In questa pubblicazione esploreremo come la tecnologia dell’IA, che da tempo sembrava un sogno, viene realizzata e perché ha tanto successo nel mondo di oggi.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia che sfrutta l'apprendimento automatico e la logica umana per replicare le azioni e i comportamenti umani. Ci sono vari tipi dell’IA mentre il modello generativo, utilizzato per creare i nuovi contenuti, fa parte di questo ambito che vanta le proprie caratteristiche.
Cos'è l'IA generativa e come funziona?
L’IA generativa è un tipo di IA in grado di generare contenuti diversi: testo, video, immagini 3D, musica, storie, conversazioni utilizzando i modelli linguistici. Alcune delle piattaforme di IA generativa ampiamente riconosciute e utilizzate includono ChatGPT, Google Bard, Poe, ecc. Per quanto riguarda la generazione e il riconoscimento delle immagini più note sono DALL-E, Stable Diffusion e MidJourney. Usano la tecnologia con algoritmi per creare dati assolutamente nuovi sulla base di dati esistenti, spingendo così i confini delle possibilità creative.
Come qualsiasi forma di IA, l'IA generativa si basa sui modelli sviluppati tramite l'apprendimento automatico da set di dati di grandi dimensioni. Alcuni sono: la famiglia delle Reti Generative Avversarie (le GAN), l'Autocodificatore Variazionale (VAE) e il Trasformatore.
Rete Generativa Avversaria (GAN)
Le Reti Generative Avversarie (GAN) sono reti neurali in grado di generare nuovi modelli di informazione con proprietà simili a quelle del mondo reale. Le GAN si dividono in due parti principali: il generatore e il discriminatore. Insomma, il ruolo del generatore è produrre dati falsi, che siano una perfetta replica di quelli reali; dall'altra parte, il discriminatore, ha il compito di distinguere i dati reali da quelli falsi. Sia il generatore che il discriminatore sono addestrati allo stesso tempo ad aumentare la loro competizione reciproca. Il generatore cerca di ingannare il discriminatore e il discriminatore cerca di catturare il generatore.
Autocodificatore Variazionale (VAE)
L’Autocodificatore Variazionale (VAE) è un tipo di rete neurale usata per l’apprendimento non supervisionato per il processo di compressione e decompressione delle informazioni. I VAE consistono da due parti: l'encoder e il decoder. L’encoder riduce i dati a una dimensionalità più bassa, chiamata spazio latente, dai dati di input. La funzione del decoder consiste nel catturare la rappresentazione spaziale latente e quindi la ricostruzione delle informazioni di input originali con la massima accuratezza possibile. I penultimi obiettivi di questo processo sono minimizzare gli errori di ricostruzione e massimizzare la diversità dello spazio latente.
Trasformatori
I trasformatori sono una speciale architettura della rete neurale utilizzata per convertire o modificare una sequenza di input in una sequenza di output. Nella vista, il trasformatore funziona attraverso l'apprendimento del contesto in quanto tiene traccia delle relazioni che esistono tra gli elementi della sequenza. Ad esempio, considera la seguente sequenza di input: “Quando è il tuo compleanno“? Il modulo convertitore utilizza una rappresentazione matematica interna che determina le relazioni tra le parole e la loro rilevanza. Il trasformatore applica questa conoscenza per produrre il risultato.
IA: applicazioni e utilizzi
L’IA generativa con la creazione dei testi, immagini, video ha una vasta applicazione in diversi settori. Le possibilità dell’IA generativa sembrano infinite. Ognuno troverà qualcosa di utile per se stesso. Diamo uno sguardo più da vicino alle aree più popolari nell’uso di questa tecnologia:
- Arti e intrattenimento
Nel campo delle arti e dell'intrattenimento, l'IA ha aperto enormi porte sviluppando la capacità di creare nuovi contenuti sotto forma di dipinti, disegni e persino di produrre musica, video e giochi. Questo può rendere perfettamente disponibile il contenuto esistente poiché l'IA può colorare foto in bianco e nero, riparare quelle vecchie e generare una risoluzione più elevata dalle risoluzioni inferiori disponibili. Successi dell’IA generativa sono: la produzione di opere d'arte, la composizione musicale, la creazione di scenari per videogiochi. - Comunicazione e traduzione
Sempre più soluzioni di traduzione si basano sull'utilizzo dell'IA generativa. Ad esempio, ci sono diversi strumenti di traduzione, come Lingvanex, che offrono traduzioni precise e coerenti, come se fossero fatte da un essere umano. Questi strumenti sfruttano la tecnologia dell’IA per offrire le traduzioni linguistiche di altissima qualità, utilizzando gli algoritmi più avanzati e modelli linguistici addestrati. L’IA è in grado di produrre traduzioni in tempo reale: si può ottenere la traduzione immediatamente dalla parola alla parola o quando si scrive. - Istruzione e ricerca
L'IA generativa sarà quindi in grado di aiutare lo studente o qualsiasi ricercatore a sviluppare compiti di diversi tipi, tra cui test, esami, tra gli altri, utilizzati nel sistema educativo. I modelli di apprendimento automatico sono applicati nella grande quantità di testo educativo e nell'analisi dei materiali in un modo che le informazioni rilevanti sono state chiarite meglio e rese più facili per la percezione. Oltre a questo, l’IA può aiutare a comprendere concetti complessi e creare riassunti. - Affari e marketing
L'IA generativa può aiutare, ad esempio, le aziende o i dipendenti alla ricerca di strategie di business personalizzate che aumentino l'efficienza. Nel branding, l’IA può essere utilizzata da aziende o esperti di marketing per generare slogan, loghi e nomi di prodotti. Analizzando il mercato e le esigenze dei clienti, l’IA contribuisce a creare le proposte originali e coinvolgenti ai consumatori. Rappresenta anche uno degli approcci più sinceri nel fornire consulenza individuale, recensioni e feedback ai clienti. - Il mercato italiano dell'intelligenza artificiale ha registrato un'accelerazione davvero impressionante negli ultimi anni. Il valore del mercato dell'IA ha raggiunto i 760 milioni di euro in Italia nel 2023, secondo la Ricerca dell'Osservatorio Artificial Intelligence, in crescita del 52% rispetto al 2022. Come si evince dal coinvolgimento dell'IA nel mercato italiano, ecco il vantaggio di questa tecnologia moderna per le aziende: raggiungere le prestazioni ottimali ed essere ancora più competitivi sul mercato mondiale.
- Sanità e medicina
Il ruolo dell'IA generativa nella diagnosi medica è molto importante poiché genera i rapporti medici e può essere essenziale anche nella scoperta delle droghe. L'IA può aiutare i professionisti nell'identificazione e nella classificazione delle varie circostanze patologiche analizzando i dati, i sintomi di malattia e le immagini diagnostiche. Inoltre, può creare modelli simulati realistici di anatomia, fisiologia e patologia umana per scopi di formazione e test, migliorando così la competenza di studenti e professionisti medici.
Sfide dell'Intelligenza Generativa
L'IA generativa offre molti vantaggi, ma non è una bacchetta magica in grado di fare qualsiasi cosa. Comporta alcune difficoltà da affrontare. Alcune di queste sono:
- Qualità e quantità dei dati.
Per ottenere risultati precisi, l'IA generativa richiede grandi volumi di dati di alta qualità. Però spesso i dati disponibili sono scarsi e incompleti, perciò potrebbero rappresentare una sfida per l'addestramento dei modelli dell’IA. Tali dati non riescono a produrre i risultati sicuri. - Aspetti etici e sociali.
L'IA generativa porta aspetti etici importanti. Se le informazioni personali vengono utilizzate impropriamente - questo potrebbe comportare la violazione della privacy e sicurezza delle persone. Inoltre, esiste il problema della responsabilità degli creatori dei contenuti diversi per quanto riguarda l'autenticità delle informazioni generate e l’uso dell’IA generativa per la creazione dello spam, propaganda oppure deepfake. - Valutazione e convalida.
Valutare le prestazioni dell’applicazione dell'IA generativa è molto difficile. Siccome non esistono standard riconosciuti per misurare la qualità e la diversità dei risultati generati. La valutazione spesso dipende dalle preferenze umane e dalla percezione individuale. Ecco perché è un compito complesso di misurare oggettivamente il potenziale dell'IA generativa.
Naturalmente, l'IA generativa aiuta a scoprire nuove aree di creatività e innovazione, ma dovrebbe essere usata con attenzione. Le sue sfide devono essere affrontate in un modo responsabile con la garanzia di un approccio equilibrato nel suo utilizzo, tenendo conto dei suoi limiti, dell'etica e della sicurezza delle persone.
Conclusione
L’IA generativa ha in gran parte rivoluzionato il mondo della creazione dei contenuti artificiali. Ogni giorno, un numero maggiore di aziende sceglie di utilizzare l'IA generativa per il proprio lavoro e fa bene, perché questa tecnologia può veramente liberare le persone dal lavoro noioso e creare per esse l'opportunità di lavorare in maniera produttiva. L'IA, se applicata, migliora la qualità e la velocità di tutti i processi nei luoghi di lavoro.
Se hai bisogno dell’uso dell’IA per gli studi, il lavoro oppure per il divertimento potresti sfruttare i vantaggi della tecnologia usando il software più popolari: ChatGPT, DALL-E, ecc. Nella scelta delle piattaforme dovresti considerare quelli che hanno già applicato l’IA tecnologia di alta qualità. Ad esempio, Lingvanex offre le soluzioni basate sull’IA nel campo della traduzione automatica e altre applicazioni linguistiche, come riconoscimento vocale, traduzione delle chiamate, traduzione automatica on-premise. Lingvanex fornicse le traduzioni di altissima qualità utilizzando gli algoritmi dell’apprendimento automatico e reti neurali per avere le massimi prestazioni con la protezione dei dati personali. Però, è importante utilizzare l'IA generativa in modo responsabile, tenendo conto delle sfide etiche e sociali che possono apparire, tali come la privacy, la sicurezza e l'equità.
L’IA generativa ha un’importanza immensa nella società moderna e viene applicata nei vari settori dell’industria. Si può veramente concludere che, nel futuro il suo ruolo continua a crescere ed evolversi perché il mondo di oggi ha tendenza di diventare sempre più interconnesso.
