Quali associazioni avete quando sentite parlare di intelligenza artificiale? Pensate che sia un concetto che appartiene al mondo della fantascienza? In realtà, quest'ultima tecnologia è molto più vicina a noi di quanto sembri. È già diventata parte integrante della vita quotidiana della gente.
Avete mai usato i chatbot avanzati, come ChatGPT, in grado di dare una risposta giusta a qualsiasi domanda? O forse avete già creato immagini impressionanti con servizi DALL-E o Midjourney, quali non avete mai immaginato? In questo articolo vi racconteremo come l'intelligenza artificiale generativa ha fatto un passo straordinario da essere una moda a diventare la tecnologia più importante del mondo moderno.
Che cos'è l'intelligenza artificiale generativa?
Per capire cos'è l'intelligenza artificiale generativa, dobbiamo innanzitutto considerare cosa si intende per intelligenza artificiale in senso lato. L'intelligenza artificiale è una tecnologia che utilizza l'apprendimento automatico e la logica umana per replicare azioni e comportamenti umani.
Il campo dell'intelligenza artificiale si distingue in due tipi principali: tradizionale e generativa. L'intelligenza artificiale tradizionale si concentra sulla risoluzione di compiti specifici basati sui dati disponibili. Il compito principale dell'intelligenza artificiale generativa è quello di creare contenuti nuovi e unici sulla base dei dati esistenti.
L'intelligenza artificiale generativa utilizza reti neurali di diverse architetture per creare autonomamente nuovi dati o contenuti originali. Questi modelli sono in grado di generare testi, immagini, video, musica, ecc. Vediamo più da vicino cosa c'è alla base di questi modelli e quali tipi di modelli esistono.
Modelli di IA generativa
I principali modelli di IA generativa includono i seguenti:
1. Reti generative-avversarie (GAN)
Consistono in due reti neurali addestrate in modo competitivo: una rete genera nuovi contenuti e la seconda ne valuta il realismo. Questo processo cerca di migliorare continuamente la qualità dei contenuti generati.
2. Autoencoder variazionali (VAE)
Un modello di questo tipo viene addestrato per codificare in modo efficiente dati complessi in rappresentazioni numeriche compatte, che possono poi essere utilizzate per generare nuovi contenuti. Prendiamo ad esempio le foto naturalistiche. Un VAE è in grado di “comprimere” tali foto trasformandole in un piccolo insieme di numeri — questa è la “rappresentazione latente” dell'immagine. Il modello può quindi utilizzare queste “rappresentazioni latenti” per generare nuove immagini simili.
3. Reti neurali ricorrenti (RNN)
Generano contenuti da elementi precedenti, seguendo la logica e la sequenza. Permettono di generare testi significativi e coerenti, nonché melodie e altri tipi di dati sequenziali.
4. Trasformatori
Si basano su un meccanismo di attenzione che consente di modellare le dipendenze a lungo termine nei dati. Questi modelli sono ampiamente utilizzati per la comprensione del linguaggio, la traduzione e la generazione di dati testuali.
Un esempio lampante è Lingvanex, un traduttore automatico basato sulle reti neurali dell'architettura Trasformatore, che dà le più alte prestazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale.
Qual è il flusso di lavoro dell'IA generativa?
Il flusso di lavoro di tutti i modelli di IA generativa consiste generalmente in quattro fasi:
1. Raccolta e pre-elaborazione dei dati
L'analisi dei big data è la fase più importante del processo di intelligenza artificiale generativa. In questo processo vengono raccolte e analizzate varie immagini, video, audio, testi e altri materiali.
2. Addestramento del modello
Una volta acquisiti i dati, il modello di intelligenza artificiale viene addestrato. Durante il processo di formazione, il modello apprende gli schemi e le caratteristiche presenti nei dati di formazione utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e di apprendimento profondo.
3. Creazione di contenuti
Una volta completato l'addestramento, il modello è pronto a creare contenuti e a rispondere a nuove istruzioni. Utilizza gli schemi appresi e i modelli su cui è stato addestrato per generare nuovi contenuti o prevedere i risultati in base alle istruzioni ricevute.
4. Valutazione, personalizzazione e miglioramento
È importante valutare la qualità dei contenuti generati dal modello e regolare i parametri, se necessario. Gli esseri umani o le macchine intelligenti verificano le prestazioni dell'intelligenza artificiale generativa utilizzando speciali metriche di valutazione. L'intelligenza artificiale è in grado di imparare dagli errori e di migliorare, ottenendo un prodotto finale migliore.
Impatto dell'IA generativa sulle industrie
L'intelligenza artificiale generativa ha un impatto significativo su diverse aree della vita e del lavoro umano:
- Facilitare la ricerca e l'innovazione:
L'IA generativa aiuta i ricercatori ad analizzare dati complessi, a trovare nuovi modelli e a sviluppare concetti innovativi. Nel settore farmaceutico, ad esempio, viene utilizzata per creare e ottimizzare le sequenze proteiche, accelerando lo sviluppo di nuovi farmaci e migliorando la tecnologia medica.
- Migliorare l'esperienza dei clienti:
I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'IA generativa sono in grado di interagire con i clienti nel linguaggio naturale parlato. Forniscono risposte pertinenti e personalizzate alle domande, migliorando i livelli di servizio e l'esperienza dei clienti.
- Creazione di nuovi contenuti e prodotti:
L'IA generativa ha un grande potenziale per creare contenuti innovativi, di alta qualità e unici per il marketing, l'istruzione, l'intrattenimento e altri settori. Serve come fonte di idee creative per progettare loghi, video, musica, vestiti, mobili, giochi e altri prodotti.
- Migliorare la traduzione automatica e la localizzazione:
L'intelligenza artificiale generativa è un elemento chiave nelle applicazioni di traduzione, in quanto fornisce traduzioni accurate e naturali. Permette di adattare il testo alle caratteristiche linguistiche e culturali di altre lingue e regioni, migliorando la qualità della localizzazione dei contenuti.
In generale, la più recente tecnologia di IA generativa offre nuove opportunità per accelerare la ricerca, migliorare il servizio clienti, creare nuovi prodotti e contenuti originali e migliorare la qualità della traduzione automatica.
Lingvanex, come traduttore automatico basato su reti neurali, presenta una serie di vantaggi derivanti dall'IA generativa incorporata. Ciò si esprime in una traduzione più accurata e naturale, con una migliore comprensione del contesto e la possibilità di personalizzazione per qualsiasi area tematica specializzata. Le qualità distintive di Lingvanex sono il numero di lingue (supporta 109 lingue del mondo) e l'autoapprendimento continuo, che aiuta a migliorare la qualità delle traduzioni nel tempo.
Conclusione
L'intelligenza artificiale sta diventando parte integrante della nostra vita. Prima o poi, tutti si troveranno ad affrontare la sua influenza, sia nella vita quotidiana che nel lavoro. L'intelligenza artificiale generativa, in particolare, presenta aspetti positivi e negativi.
In primo luogo, ha un grande potenziale per generare contenuti originali e stimolare la creatività. In secondo luogo, l'ottimizzazione dei processi e la loro velocità miglioreranno l'efficienza e la produttività. Tuttavia, sorgono questioni etiche, come l'originalità e i possibili pregiudizi degli algoritmi. È importante considerare questi aspetti e utilizzare l'IA generativa in modo responsabile, per trarre il massimo vantaggio dai suoi benefici e ridurre al minimo i potenziali limiti.
