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Che cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa e perché è la nuova frontiera dell’IA?
Sconosciuta, imprevedibile e guardata con sospetto: l’Intelligenza Artificiale (IA) fino a pochi anni fa sembrava appartenere solo ai film e ai libri che raccontavano il misterioso mondo della fantascienza.
Si guardava infatti all’IA come a qualcosa di molto simile a un sogno che difficilmente poteva trovare spazio nel mondo di tutti i giorni. Eppure quello che sembrava impossibile, grazie allo sviluppo della tecnologia e alla continua evoluzione di algoritmi e tecniche, è diventato una realtà.
L’Intelligenza Artificiale oggi viene utilizzata per automatizzare compiti e risolvere problemi complessi, trovando applicazione in un’ampia varietà di contesti: dalla ricerca scientifica al mercato azionario, dalla robotica alla giustizia, passando per l’industria dei giocattoli. L’IA è diventata sempre più rilevante nella nostra vita quotidiana e sta cambiando il mondo così come lo conosciamo.
Un’area di ricerca che fa parte del campo dell’IA è l’Intelligenza Artificiale Generativa, detta anche IA generativa o GenAI, che utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, tra cui immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Questo tipo di IA, a differenza dell’IA discriminativa, è progettato per non fare distinzioni tra input, ma per sviluppare una comprensione dei dati che gli vengono presentati e dare vita a qualcosa di nuovo.
La GenAI è in grado di produrre contenuti complessi e altamente realistici che imitano la creatività umana e ciò la rende uno strumento prezioso per molti settori come il gioco, l’intrattenimento e la progettazione di prodotti. Può essere utilizzata per creare animazioni, ridurre i tempi di sviluppo di videogiochi e applicazioni, rivoluzionare il modo in cui viene creata la musica e persino creare interi mondi virtuali.
Inoltre, la GenAI può essere utilizzata per migliorare l’accuratezza e la precisione delle diagnosi mediche, rendere più veloce la scoperta di nuovi farmaci, aumentare l’accuratezza dei sistemi di identificazione facciale, contrastare le frodi e individuare le misure di sicurezza informatica per mitigare le vulnerabilità di reti e sistemi.
L’Intelligenza Artificiale Generativa ha un grande potenziale di utilizzo in una varietà di settori che la rende una componente chiave del futuro dell’IA. È quindi importante comprendere quali sono le implicazioni di questa tecnologia e le sue applicazioni per poterne sfruttare al meglio i vantaggi garantendo al contempo un uso responsabile.
Come funziona l’Intelligenza Artificiale Generativa?
L’espressione Intelligenza Artificiale Generativa descrive modelli di Intelligenza Artificiale che, addestrati su serie massicce di dati, sono in grado di produrre automaticamente contenuti sotto forma di testo, immagini, audio e video, prevedendo la parola o il pixel successivo. In altre parole, un sistema di GenAI viene costruito applicando l’apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato a un insieme di dati.
In genere, il punto di partenza è un semplice input di testo, che prende il nome di prompt, in cui l’utente descrive l’output che desidera. Successivamente, vari algoritmi generano nuovi contenuti in base a quanto richiesto dal prompt.
Ad esempio, un utente può chiedere al sistema di generare diverse melodie possibili sulla base di una sequenza di note e accordi. Può poi perfezionare queste sequenze musicali aggiungendo sfumature per ottenere un risultato che reputa soddisfacente. Ancora, l’utente può chiedere al sistema di generare un saggio su un certo argomento, e il modello GenAI lo farà utilizzando i dati che gli sono stati forniti.
Le capacità di un sistema di IA generativa dipendono quindi dalla modalità o dal tipo di set di dati utilizzato:
- Testo: quando si parla di Intelligenza Artificiale e siti che aiutano a produrre testi, il primo e più importante esempio da citare è ChatGPT, un chatbot sviluppato dall’organizzazione OpenAI e capace di simulare una conversazione con un essere umano. I sistemi di GenAI addestrati su parole o token di parole sono capaci di generare testi lunghi, creare storie e persino scrivere libri.
- Codice: oltre al testo in linguaggio naturale, un sistema GenAI può essere addestrato anche su testi di linguaggio di programmazione, in modo da generare codice sorgente per nuovi programmi informatici. Un esempio è OpenAI Codex.
- Immagini: i sistemi di IA generativa sono in grado di dare forma anche a nuove immagini, partendo da set di immagini con didascalie di testo. Un esempio in questo caso è quello di Google e dell’Intelligenza Artificiale che prende il nome di Imagen, in grado di creare immagini sulla base di semplici input di testo.
- Musica: un sistema di GenAI, come MusicLM, può essere addestrato su dati audio e annotazioni di testo al fine di generare nuovi campioni musicali. Questo tipo di IA potrebbe contribuire a rivoluzionare il modo in cui viene composta la musica, consentendo ai musicisti di creare nuove composizioni in poco tempo.
- Video: un sistema di GenAI addestrato su video può generare nuove sequenze con il solo input di un testo. Un esempio ben noto di questo tipo di sistema è Gen1 di RunwayML.
- Molecole: i sistemi di IA generativa possono essere addestrati su sequenze di amminoacidi o rappresentazioni molecolari per lavorare alla scoperta di nuovi farmaci.
- Multimodale: un sistema di IA generativa può essere composto da più modelli generativi o da un modello addestrato su più tipi di dati. Ad esempio, una versione di GPT-4 di OpenAI accetta sia input di testo che di immagini.
Quale futuro per l’Intelligenza Artificiale?
Mentre siamo impegnati a discutere su qual é l’impatto dell’Intelligenza Artificiale nelle nostre vite, l’implementazione dell’IA generativa sta già modificando il modo in cui lavoriamo, viviamo e creiamo, e ha dimostrato di essere una risorsa preziosa in una varietà di casi d’uso e settori.
La GenAI è infatti una fonte di ispirazione che ci permette di progettare, creare e innovare in modi mai possibili prima. Le possibilità create dall’IA possono aiutarci a prendere decisioni più consapevoli e a esplorare nuove prospettive, permettendoci di innovare settori come la sanità, l’istruzione, la finanza e i viaggi.
Nel prossimo futuro, secondo alcuni esperti, questa tecnologia potrebbe diventare fondamentale per la vita di tutti i giorni come è già accaduto con Internet e gli smartphone. Certo, ci sono degli aspetti molto importanti da considerare, come le implicazioni etiche e i rischi potenziali associati all’utilizzo dell’IA generativa, che non devono essere trascurati, ma il potenziale e i benefici che questa tecnologia porta con sé non possono essere negati.
