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Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa

(Ultimo aggiornamento: 19/05/2024)

L’intelligenza artificiale generativa è una delle aree più innovative e in rapida crescita nel vasto scenario dell’intelligenza artificiale. Concentrandosi sulla creazione di contenuti come testi, immagini, video e audio mediante algoritmi sofisticati, questa tecnologia sta trasformando numerosi settori, spingendo i limiti di ciò che può essere generato automaticamente. Questo cambiamento epocale è alimentato da strumenti e modelli innovativi che stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, produciamo contenuti e risolviamo problemi complessi.

OpenAI è tra i protagonisti principali in questo campo, nota per i suoi avanzati modelli di linguaggio come il GPT-4o. Questo modello, evoluzione delle versioni precedenti, si distingue per la sua capacità di comprendere e seguire istruzioni complesse, producendo risultati di alta precisione e coerenza. L’ultima versione, GPT-4o, ha introdotto miglioramenti significativi in termini di logica ed efficienza, elevando ulteriormente il livello delle prestazioni.

Un’altra pietra miliare di OpenAI è DALL-E 3, che ha ampliato le possibilità nella generazione di immagini a partire da descrizioni testuali. Questo modello, lanciato in versione beta nell’ottobre 2023, ha segnato un passo avanti nell’integrazione con ChatGPT, consentendo agli utenti di creare immagini uniche attraverso semplici dialoghi con l’AI.

Anche Google ha compiuto significativi progressi nel panorama dell’intelligenza artificiale generativa con l’evoluzione del suo ChatBot “Bard” in “Gemini”. Questo non è stato un semplice rebranding: i nuovi modelli di Gemini sono stati presentati come lo stato dell’arte nell’AI generativa, mirano a superare i confini attuali con prestazioni avanzate in una vasta gamma di compiti, inclusa la comprensione e la generazione di testo, immagini, audio e video. La sua natura multimodale consente di comprendere e operare efficacemente su diversi tipi di informazioni, rendendolo uno degli strumenti AI più versatili e potenti disponibili.

Microsoft Copilot si distingue come una soluzione AI d’avanguardia per l’incremento della produttività aziendale. Integrandosi perfettamente con le applicazioni di Microsoft 365 come Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams, Copilot potenzia la creatività, la produttività e le competenze degli utenti, migliorando notevolmente l’efficienza lavorativa.

Midjourney, infine, emerge come un attore di rilievo nel settore dell’intelligenza artificiale generativa, specializzandosi nella conversione di testo in immagine. Durante il 2023, ha introdotto il modello V5.2, suscitando grande attesa per il lancio del rivoluzionario modello V6, segnando ulteriori progressi in questo campo in continua evoluzione.

Prima di proseguire, è importante chiarire che in questa guida si utilizzerà l’acronimo inglese ‘AI’ (artificial intelligence) anziché quello italiano ‘IA’. AI è un termine riconosciuto a livello globale che supera le barriere linguistiche. Aziende come OpenAI, Google, Meta e IBM utilizzano “AI” nei loro prodotti e nella comunicazione globale, rendendo questo acronimo immediatamente riconoscibile a un pubblico internazionale. L’uso di AI facilita quindi la comprensione e l’identificazione del tema per i lettori, soprattutto se abituati a consultare risorse anche in lingua inglese.

Indice

  • Funzionamento delle Intelligenze Artificiali
    • Introduzione all’AI e ai suoi principi di base
    • Machine Learning e Deep Learning
    • Natural Language Processing (NLP)
    • Come è strutturata la dimensione dell’AI
  • GPT-4 di OpenAI
    • Caratteristiche e capacità dei modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer)
    • Funzionamento dell’architettura Transformer
    • Innovazioni e miglioramenti in GPT-4o
  • Dentro la mente dei GPT
    • Processo di Generazione del Linguaggio
    • Visualizzazione dello Spazio Semantico
    • Indagine scientifica e filosofica sui modelli linguistici
  • DALL-E 3 di OpenAI
    • Funzionalità e sviluppo di DALL-E 3
    • Innovazioni nella generazione di immagini
  • ChatGPT
    • Versione plus
    • App mobile e desktop
  • Microsoft Copilot
    • Introduzione e funzionalità di Microsoft Copilot
    • Integrazioni e applicazioni
  • L’AI secondo Google e la sfida a OpenAI
    • Panoramica e funzionalità di Google Bard
    • L’avvento di Gemini
    • Gemini 1.5
  • META introduce l’AI generativa in facebook, instagram e whatsapp
    • Llama 3
  • Midjourney e Firefly (Adobe)
    • Caratteristiche di Midjourney
    • Firefly di Adobe
  • Stable Diffusion, l’AI generativa Open Source
    • Sviluppo e Funzionalità di Stable Diffusion
    • Capacità e Innovazioni di Stable Diffusion 3
  • Il problema (quasi risolto) della rappresentazione grafica delle mani umane per le AI Generative
    • Natura del problema
    • Esempio di come le AI Generative migliorano le proprie capacità
  • La sfida delle Allucinazioni dei modelli di linguaggio (GPT)
    • Natura delle Allucinazioni nei Modelli LLM
    • Strategie di Mitigazione
    • Utilità delle Allucinazioni nella Scrittura Creativa
  • Semiotica di ChatGPT
    • Interazione tra GPT-4 e Dall-E 3
    • Feedback semiotico
  • Ascesa dell’Intelligenza Artificiale Generativa nelle Traduzioni Automatiche
    • Superamento delle Traduzioni Neurali
    • Versatilità e Comprensione Profonda dell’AI Generativa
    • il Futuro delle Traduzioni
  • Intelligenza artificiale generativa e programmazione
    • Utilizzo di GitHub Copilot nell’AI Generativa
    • Aumento di produttività e creatività tramite AI Generativa
    • Il ruolo del linguaggio umano nel futuro della programmazione
  • L’Alba della Musica Generata dall’Intelligenza Artificiale
    • Utilizzo dell’AI generativa nella creazione musicale.
    • Caratteristiche del modello Bark di Suno.
    • Stable Audio 2.0
  • SORA, l’AI che genera video mozzafiato
    • Cos’è SORA?
    • Sperimentazione e limiti
  • Implicazioni Etiche e Sociali dell’Intelligenza Artificiale Generativa
    • Questioni etiche e sociali nell’uso dell’AI generativa
    • Privacy, bias e diritti d’autore
  • Generazione Creativa e Dati Sintetici nelle Intelligenze Artificiali Generative
    • Uso dei dati sintetici nell’addestramento delle AI
    • Innovazioni nella generazione creativa di contenuti
    • Zero-shot learning
  • Conclusione
    • Riflessioni finali sull’impatto e il futuro dell’AI generativa
  • Appendice: Intelligenza Artificiale Generale
    • La sfida dell’AGI
    • Il Test di Turing nell’era dell’AI avanzata
  • Appendice: Panoramica storica dell’intelligenza artificiale
    • Le origini
    • Le svolte moderne
    • Le figure chiave
  • Glossario dell’Intelligenza Artificiale
    • Terminologia chiave e definizioni nel campo dell’AI


Funzionamento delle Intelligenze Artificiali

Per comprendere il funzionamento delle intelligenze artificiali, è utile iniziare con una spiegazione di base, accessibile anche a chi non ha familiarità con il campo tecnico. L’intelligenza artificiale è un ramo della scienza informatica che si dedica alla creazione di sistemi capaci di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Questi compiti includono apprendimento, ragionamento, risoluzione di problemi, percezione, comprensione del linguaggio naturale, e addirittura creazione artistica.

La base dell’AI è l’apprendimento automatico, o machine learning, che è il processo attraverso cui i computer imparano a fare qualcosa senza essere programmati specificatamente per quell’attività. È simile al modo in cui si insegna a un bambino a riconoscere un gatto: non si impartisce una formula precisa, bensì si espongono numerosi esempi di gatti e non gatti. Attraverso questa esposizione, il bambino apprende gradualmente a identificare ciò che distingue un gatto dalle altre entità.

In termini tecnici, ciò avviene tramite algoritmi di machine learning, che possono essere pensati come un insieme di istruzioni che il computer segue per elaborare dati e imparare da essi. Gli algoritmi si ‘alimentano’ di enormi quantità di dati (un processo noto come “training”) per costruire un modello. Il modello è essenzialmente un programma che può fare previsioni o prendere decisioni basate su nuovi dati che gli vengono forniti.

Un tipo avanzato di machine learning è l’apprendimento profondo, o deep learning. Questo metodo si ispira al funzionamento del cervello umano e usa strati di nodi, detti neuroni artificiali, per elaborare i dati. Questi strati sono organizzati in delle reti neurali. Quando i dati attraversano questi strati, ogni neurone esegue una piccola elaborazione e passa il risultato al prossimo strato. Con molti strati ed elaborazioni, la rete può identificare modelli complessi e fare previsioni accurate.

Per esempio, nel riconoscimento di immagini, l’AI analizza le immagini pixel per pixel. Attraverso le sue reti neurali, impara a identificare schemi come bordi, colori, forme e infine oggetti interi. Questo processo è simile a come il cervello umano processa le informazioni visive, partendo da dettagli semplici fino a un’immagine complessa.

Oltre al machine learning e al deep learning, un altro moderno aspetto dell’AI è il natural language processing (NLP), che riguarda la comprensione e la generazione del linguaggio umano. Grazie all’NLP, AI come GPT-4 di OpenAI possono comprendere dei testi in modo naturale e umano, includendo la comprensione della semantica, del contesto e dell’intenzione dietro il linguaggio.

Le intelligenze artificiali generative, come GPT-4 o DALL-E 3 di OpenAI, comprendono ed elaborano informazioni, creando anche nuovi contenuti, siano essi testi, immagini o altro. Per esempio, GPT-4 può scrivere articoli, poesie, codici di programmazione e molto altro, imparando dai dati di input ricevuti durante il suo addestramento. DALL-E, invece, può generare immagini dettagliate e creative a partire da descrizioni testuali, usando un processo simile.

Dunque è importante comprendere che nel mondo dell’intelligenza artificiale esistono diversi livelli di specializzazione, ognuno dei quali rappresenta un sottoinsieme del livello precedente. Immaginando l’AI come un grande universo di tecnologie e teorie, possiamo vedere che ogni nuovo strato di specializzazione si sviluppa ulteriormente all’interno di questa dimensione.

Alla periferia c’è l’Intelligenza Artificiale nel suo senso più ampio. Questo campo comprende ogni tipo di algoritmo o meccanismo che permette alle macchine di imitare o eseguire compiti che richiederebbero intelligenza se svolti da esseri umani. L’AI è il grande ombrello che copre tutti i sottocampi e le applicazioni relative alla creazione di sistemi intelligenti.

Procedendo verso il centro, troviamo il già citato Machine Learning (Apprendimento Automatico), un sottoinsieme dell’AI che si concentra sugli algoritmi e modelli statistici che permettono ai computer di migliorare il loro compito tramite l’esperienza, cioè l’addestramento sui dati. Il Machine Learning non richiede una programmazione esplicita per ogni compito; piuttosto, utilizza i dati per apprendere e fare previsioni o decisioni basate su quell’apprendimento.

Ancora più al centro troviamo il Deep Learning, che è un sottoinsieme più specifico del Machine Learning. Il Deep Learning si avvale di reti neurali con molteplici strati (da qui il termine “profondo”) per apprendere dai dati. È questa profondità che permette ai modelli di catturare relazioni complesse e astrazioni ad alto livello, rendendoli particolarmente adatti per compiti come il riconoscimento visivo e linguistico.

Proseguendo verso il cuore dell’universo AI, incontriamo i Modelli di Base (Foundation Models) che rappresentano una pietra angolare nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, fungendo da fondamenta su cui si sviluppano le applicazioni avanzate di AI generativa. Questi modelli sono reti neurali addestrate su enormi dataset, spesso mediante apprendimento non supervisionato*, il che consente loro di acquisire una profonda comprensione del linguaggio naturale umano e di altre forme di dati. La capacità di questi modelli di generare testo, analizzare codice, creare immagini e video, nonché sintetizzare e trascrivere la voce, apre la porta a un’ampia gamma di utilizzi, dalla generazione di contenuti all’assistenza clienti.

(*) L’apprendimento non supervisionato è un processo attraverso il quale un computer impara da dati che non sono stati specificatamente etichettati o categorizzati in anticipo. A differenza di altri metodi che richiedono dati già organizzati con risposte corrette per l’addestramento, qui il sistema cerca da solo di individuare schemi, gruppi o caratteristiche comuni nei dati. Il suo obiettivo è scoprire strutture nascoste nei dati senza avere indicazioni preliminari su cosa cercare. Questo tipo di apprendimento è utile per analizzare e interpretare grandi volumi di dati dove le relazioni tra gli elementi non sono subito evidenti.

La principale attrattiva dei modelli di base risiede nella loro versatilità: invece di sviluppare un nuovo modello di AI da zero per ogni specifica necessità, è possibile adattare (o “affinare”) questi modelli preaddestrati per compiti particolari. Questo processo risparmia tempo e risorse, sfruttando inoltre la capacità del modello di apprendere da enormi volumi di dati per migliorare la sua efficacia in compiti specifici.

Con oltre cento modelli di base disponibili, che variano da quelli focalizzati sul linguaggio naturale a quelli specializzati nella generazione e analisi di immagini, l’ecosistema dell’IA offre strumenti potenti e accessibili per un’ampia gamma di applicazioni. Questi modelli spaziano nella loro applicabilità, andando dalla comprensione e generazione del linguaggio naturale, all’elaborazione e creazione di contenuti visivi, fino alla sintesi vocale e alla trascrizione.

Infine, al centro di tutto ciò troviamo l’AI Generativa, che è un sottoinsieme dei Modelli di Base.

L’AI Generativa come già spiegato sfrutta la capacità di questi modelli di generare nuovi contenuti che non sono stati semplicemente memorizzati durante l’addestramento, ma che sono il risultato di una vera e propria “creazione”. Inoltre, l’avvento di modelli multimodali, capaci di processare simultaneamente diversi tipi di dati (come testo e immagini), sta ampliando ulteriormente le potenzialità delle applicazioni dell’AI generativa, rendendole più versatili e capaci di interpretare informazioni complesse in modi innovativi. Questi progressi promettono di rendere le tecnologie di AI sempre più integrate nel tessuto delle nostre vite, migliorando l’interazione con le macchine e rendendo le tecnologie digitali più intuitive e capaci di rispondere alle nostre esigenze.

GPT-4 di OpenAI

La serie di modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI son uno dei principali progressi nel campo dell’intelligenza artificiale. Il primo modello, GPT-1, è stato introdotto nel 2018 e si basava sull’architettura del Transformer, addestrato su un ampio corpus di libri. GPT-2, introdotto l’anno successivo, era un modello più grande capace di generare testi coerenti. GPT-3, introdotto nel 2020, aveva 100 volte più parametri di GPT-2 e poteva eseguire vari compiti con pochi esempi. GPT-3 è stato poi perfezionato in GPT-3.5, utilizzato per creare il prodotto chatbot ChatGPT.

Il funzionamento dell’architettura Transformer dei modelli GPT può essere compreso attraverso alcuni concetti chiave. Uno dei più importanti è quello dell’attenzione, che permette al modello di focalizzarsi su parti specifiche di un testo durante l’analisi. Questo significa che, mentre il modello lavora su una sezione del testo, può contemporaneamente valutare e dare importanza ad altre sezioni che sono rilevanti per il contesto o la comprensione globale del messaggio. Questa capacità di concentrarsi simultaneamente su più elementi permette ai Transformer di gestire complesse interazioni testuali in modo efficace e accurato. Tale “meccanismo di attenzione” è dunque quello che permette al modello di pesare l’importanza di differenti parole in una frase. Per esempio, nella frase: “Il gatto si arrampicò sull’albero”, il meccanismo di attenzione capisce che “gatto” è più collegato a “arrampicò” piuttosto che a “albero”. Questo aiuta il modello a comprendere la struttura e il significato delle frasi in modo più efficace.

Un altro aspetto importante dei transformer è la loro struttura a strati. Ogni strato è in grado di elaborare l’informazione ricevuta dallo strato precedente, aggiungendovi dettagli o comprendendola meglio. Questo processo stratificato consente al modello di analizzare testi complessi e lunghi, considerando sia il contesto generale sia i dettagli specifici. I transformer sono addestrati con grandi quantità di testo, e da questi dati apprendono come si struttura il linguaggio, come le parole si collegano tra loro e come si possono formulare risposte coerenti e pertinenti. Questo apprendimento avviene attraverso un processo chiamato “addestramento supervisionato”, dove il modello riceve esempi di testo con le risposte corrette e impara a imitarli.

Una delle caratteristiche più interessanti dei transformer è il loro modo di lavorare con le parole. Quando ChatGPT genera un testo, non sceglie le parole a caso o in base a una regola fissa. Invece, considera ogni parola come una decisione basata sulla probabilità. Si potrebbe dire che il modello “pensa” a quale parola potrebbe essere la più adatta a seguire le parole già scritte. Questo processo è un po’ come quando scriviamo o parliamo: scegliamo la prossima parola perché sembra la più naturale o appropriata in quel contesto. Per esempio, se iniziassimo una frase con “Il gatto”, ChatGPT valuta una serie di possibili parole che potrebbero seguire, come “dorme”, “mangia”, o “salta”. La scelta di quale parola usare dipende da quanto spesso quelle parole tendono a seguire “Il gatto” nel linguaggio che il modello ha studiato. In questo senso, ChatGPT è come un attento osservatore del linguaggio umano, imparando da enormi quantità di testo quali parole tendono a seguire le altre.

Questo processo di selezione basato sulla probabilità è ciò che rende il linguaggio generato da ChatGPT fluido e naturale. Il modello usa il suo vasto apprendimento per prevedere la parola successiva che ha maggiori probabilità di apparire in un dato contesto, rendendo le frasi coerenti e comprensibili. La capacità di prevedere e selezionare le parole in base alla loro probabilità è cruciale per l’efficacia del transformer nel comprendere e generare il linguaggio naturale. Questo processo permette di riflettere il metodo di comunicazione umana, assicurando che la macchina possa interagire in una maniera che risulta naturale e fluida.

La definizione “pappagallo stocastico”, adottata da diversi giornali per descrivere modelli linguistici come ChatGPT, non cattura affatto la complessità e l’efficacia di questi sistemi. ChatGPT non si limita a ripetere parole in maniera casuale o meccanica; piuttosto, utilizza un approccio sofisticato basato su meccanismi di attenzione e analisi contestuale per generare risposte pertinenti e coerenti. Questo processo, che implica la comprensione delle relazioni tra parole e l’adattamento al contesto specifico, è molto più avanzato rispetto a una mera ripetizione casuale (come vedremo nel successivo paragrafo). Pertanto, la descrizione di “pappagallo stocastico” risulta essere un termine riduttivo che non rende giustizia alla complessità e alla capacità di questi modelli di elaborare e produrre il linguaggio in un modo che rispecchia la comunicazione umana.

GPT-4, la versione più recente, è stato descritto come: “più affidabile, creativo e in grado di gestire istruzioni molto più sfumate rispetto a GPT-3.5”, ha due versioni, con finestre di contesto di 8,192 e 32,768 token*, un miglioramento significativo rispetto a GPT-3.5 e GPT-3, che erano limitati rispettivamente a 4,096 e 2,049 token. A differenza dei suoi predecessori, GPT-4 è un modello multimodale**: può prendere immagini e testi come input, descrivere l’umorismo in immagini insolite, riassumere testi da screenshot e rispondere a domande d’esame che contengono diagrammi.

(*) I token, nel contesto dell’intelligenza artificiale e della linguistica computazionale, possono essere visti come le unità fondamentali con cui questi sistemi lavorano per comprendere e generare testo. Per semplificare, possiamo paragonarli a “pezzi” di lingua, come parole, numeri o simboli.
Quando un sistema di intelligenza artificiale come GPT-4 legge o genera testo, lo fa suddividendolo in questi token. Immagina un testo come un puzzle: ogni pezzo è un token. Alcuni di questi pezzi possono essere intere parole (“casa”), altri possono essere parti di parole o addirittura singoli caratteri come la punteggiatura (“casa” potrebbe essere suddiviso in “ca” e “sa” se il sistema lo ritiene più efficiente per la comprensione).
La “finestra di contesto” si riferisce al numero massimo di questi token che il sistema può considerare in una volta. Per esempio, GPT-4 con una finestra di contesto di 8,192 token può analizzare fino a 8,192 di questi “pezzi” di testo contemporaneamente. Questo è importante perché più token può considerare, più il sistema è in grado di comprendere il contesto e i dettagli di un testo più lungo o complesso.
In sintesi, i token sono come i mattoncini di base del linguaggio per questi sistemi AI, e la finestra di contesto determina quanti di questi mattoncini il sistema può gestire in un dato momento.

(**) Un modello multimodale nell’intelligenza artificiale generativa è un sistema avanzato che può elaborare e generare diversi tipi di dati, come testo, immagini, audio e video. Questo significa che il modello non è limitato a una sola modalità di input od output, ma può integrare e utilizzare informazioni provenienti da diverse fonti per eseguire compiti complessi. Ciò implica che un modello multimodale deve essere in grado di capire il contesto e il significato dietro diversi tipi di dati e di saperli trattare in maniera coerente. Ad esempio, può analizzare sia il testo scritto che le immagini per ottenere una comprensione più completa di un argomento, oppure può generare una risposta sotto forma di testo, immagine, o anche un clip audio, a seconda delle richieste e dei dati a disposizione.

GPT-4 è stato al momento della sua introduzione, e lo è ancora oggi, un notevole salto in avanti nel campo dell’intelligenza artificiale. Superando i suoi predecessori, GPT-4 si distingue per la sua capacità di generare testi altamente coerenti e contestualmente rilevanti. L’aggiornamento del luglio 2023 ha introdotto miglioramenti significativi nel reparto logico di GPT-4, rendendo il modello ancora più capace di elaborare ragionamenti complessi e di fornire risposte più precise e contestualizzate. Questo ha reso GPT-4 particolarmente efficace in applicazioni che richiedono un alto grado di precisione e affidabilità, come la consulenza legale, l’analisi finanziaria e la generazione di contenuti educativi.

GPT-4 Turbo, un’evoluzione del modello GPT-4, è stato presentato da OpenAI come un modello più capace ed economicamente vantaggioso. Con la sua finestra di contesto estesa fino a 300 pagine di testo, migliora la coerenza e la qualità delle risposte. La sua presentazione è avvenuta durante la prima conferenza degli sviluppatori di OpenAI, sottolineando il suo ruolo come un modello linguistico avanzato e potente, ideale per applicazioni che richiedono un alto volume di interazioni, come le piattaforme alimentate da ChatGPT. Questo modello, che si posiziona come un aggiornamento intermedio prima di GPT-5, migliora anche nella precisione delle istruzioni, in particolare nella generazione di formati specifici come l’XML. GPT-4 Turbo segna così un passo importante nell’evoluzione dei modelli di linguaggio generativo, offrendo prestazioni migliorate e preparando il terreno per sviluppi futuri.

L’ultima evoluzione di questa famiglia di modelli è il recentissimo GPT-4o, che porta l’interazione uomo-computer a un livello ancora superiore. Il nome “o” sta per “omni”, indicando la capacità del modello di gestire simultaneamente audio, visione e testo. GPT-4o risponde a input audio in tempi estremamente brevi, con una media di 320 millisecondi, simile ai tempi di risposta umani. Le sue prestazioni per testo e codice in inglese sono equivalenti a quelle di GPT-4 Turbo, ma con miglioramenti significativi per le lingue non inglesi e una maggiore rapidità e convenienza nei costi API.

La vera innovazione di GPT-4o è nella sua capacità di elaborare testo, audio e immagini attraverso una singola rete neurale end-to-end. Questa struttura unificata permette una gestione più efficiente e integrata delle informazioni, superando le limitazioni dei modelli precedenti che utilizzavano pipeline separate per la voce. Grazie a questa architettura, GPT-4o offre risposte più naturali e ricche, stabilendo nuovi record in vari benchmark, inclusi quelli per traduzione e riconoscimento vocale, superando le prestazioni di Whisper-v3.

Un altro avanzamento significativo di GPT-4o è il nuovo tokenizer, che ha migliorato l’efficienza della tokenizzazione in diverse lingue, riducendo il numero di token necessari per rappresentare il testo. Questo ottimizza sia la gestione del testo che la capacità del modello di comprendere contesti complessi.

Sul fronte della sicurezza, GPT-4o incorpora misure avanzate per garantire interazioni sicure attraverso tutte le modalità. Filtri sui dati di addestramento e sistemi di monitoraggio degli output vocali, insieme al coinvolgimento di esperti esterni, permettono di identificare e mitigare potenziali rischi, rendendo GPT-4o più sicuro rispetto ai suoi predecessori.

Dentro la mente dei GPT

Nell’esperimento interattivo visibile nella pagina https://moebio.com/mind/ si esplora in profondità il funzionamento interno del modello GPT. L’obiettivo era analizzare come ChatGPT elabora e risponde a un prompt specifico, in questo caso “L’intelligenza è”, ripetuto centinaia di volte con un’impostazione che incoraggia una varietà di output elevata. Questo tipo di indagine mira a svelare i meccanismi sottostanti alla generazione del linguaggio da parte del modello, offrendo spunti su come procede nella selezione delle parole successive per costruire frasi che sono sia coerenti che varie.

Il cuore dell’esperimento risiede nell’uso del concetto di “spazio semantico”, un’arena virtuale dove ogni possibile risposta generata viene assegnata a un punto in uno spazio di 1536 dimensioni. Questa rappresentazione matematica consente di trattare le risposte e le loro evoluzioni come traiettorie in uno spazio complesso, fornendo una base per analizzare la struttura e la dinamica delle sequenze linguistiche generate dal modello. Tuttavia, data l’impossibilità pratica di lavorare direttamente con uno spazio di così tante dimensioni, l’autore ha impiegato una tecnica matematica nota come Analisi dei Componenti Principali (PCA). La PCA è un metodo per ridurre la dimensionalità dei dati mantenendo il più possibile la loro varianza originale, permettendo così di proiettare lo spazio semantico in tre dimensioni in modo da poterlo visualizzare e interpretare facilmente.

Per illustrare visivamente come le risposte del modello divergono e si sviluppano a partire da un comune punto di inizio, l’autore ha creato due tipi di visualizzazioni. La prima è un modello tridimensionale che mostra le traiettorie delle diverse risposte nel ridotto spazio semantico, evidenziando come queste si ramifichino a seconda delle scelte di parole. La seconda è una visualizzazione ad albero che mappa le risposte generando una struttura capace di illustrare le probabilità relative delle diverse sequenze di parole che seguono il prompt iniziale. Quest’ultima visualizzazione è particolarmente illuminante, poiché mostra l’evoluzione del discorso e come certe parole o frasi siano preferite ad altre in base alla temperatura(*) di generazione impostata, un parametro che controlla il grado di casualità (e quindi di varietà) nelle risposte del modello.

(*) Il concetto di temperatura nel contesto dei modelli di generazione di testo è un parametro che regola il grado di casualità nelle risposte generate dal modello. Quando la temperatura è alta, il modello ha maggiori probabilità di scegliere parole o frasi meno comuni, aumentando così la varietà e l’originalità del testo prodotto. Al contrario, una temperatura bassa rende il modello più conservativo: tenderà a selezionare le opzioni più probabili, risultando in risposte più prevedibili e coerenti con il testo più frequentemente osservato durante l’addestramento. Questo parametro è quindi fondamentale per controllare come il modello “sperimenta” con la lingua, influenzando direttamente l’unicità e la diversità del contenuto generato.

Attraverso questo esperimento, l’autore ha fornito una finestra sul sofisticato processo di generazione del linguaggio di ChatGPT, offrendo strumenti e metodi per visualizzare e comprendere la complessa dinamica dello spazio semantico. Questa analisi approfondisce la nostra comprensione di come le macchine “pensano” in termini linguistici, svelando parte della magia dietro la capacità dell’intelligenza artificiale di emulare il processo umano di costruzione del discorso.

Nel campo dell’intelligenza artificiale e della scienza computazionale, la ricerca contemporanea si immerge spesso in territori che un tempo erano appannaggio esclusivo della filosofia. Un esempio lampante di questo sforzo interdisciplinare è lo studio della traduzione di concetti filosofici come il “significato” in idee concrete e testabili. Questo approccio sfida i limiti tradizionali tra discipline e offre nuove vie per esplorare e comprendere le capacità cognitive dei modelli linguistici.

Uno degli aspetti più intriganti di questa ricerca è l’intersezione tra filosofia e scienza. Tradizionalmente, la filosofia del linguaggio si occupa di questioni come il significato, l’intenzione e il riferimento, spesso attraverso argomentazioni teoriche e astratte. Tuttavia, quando questi concetti vengono esaminati attraverso il prisma dell’intelligenza artificiale, si trasformano in problemi empirici che possono essere misurati, manipolati e testati.

La questione del “grounding” (fondamento) del significato è essenziale in questo dialogo interdisciplinare. Il grounding si riferisce al processo di ancoraggio del significato di parole o frasi a elementi esterni al linguaggio stesso, come le percezioni sensoriali o le interazioni sociali. Questo concetto è particolarmente rilevante nei modelli linguistici, dove viene esaminato come le parole siano elaborate e associate a referenti non linguistici. Questa è una sfida significativa, specialmente considerando che le macchine, a differenza degli esseri umani, non possiedono capacità sensoriali dirette.

Parallelamente, l’importanza delle metodologie rigorose di ricerca è un tema ricorrente. Per verificare le capacità di un modello linguistico, è essenziale applicare procedure scientifiche stringenti. Questo rigor metodologico aiuta a distinguere tra semplici simulazioni di intelligenza e vere capacità cognitive. Ad esempio, invece di accettare senza ulteriori verifiche le risposte fornite da un modello, i ricercatori esaminano la struttura sottostante che supporta tali risposte, cercando di capire se esiste un vero “ragionamento” o se si tratta semplicemente di memorizzazione.

Un altro aspetto fondamentale è l’applicazione pratica e teorica di questi studi. Mentre la ricerca teorica fornisce le basi, le applicazioni pratiche dimostrano la validità e l’utilità dei modelli in scenari reali. Ad esempio, esaminare l’abilità di un modello di processare e rispondere a domande su concetti astratti come la “democrazia” può offrire indicazioni significative su quanto profondamente il modello riesca a comprendere il significato che va oltre il semplice testo. Questa indagine valuta l’efficacia del modello nel fornire risposte accurate e cerca di scoprire se le risposte derivano da una vera comprensione o dalla semplice memorizzazione dei dati con cui è stato addestrato. Analizzando il modo in cui il modello elabora e collega le informazioni per formulare le risposte, i ricercatori possono determinare se esiste un processo di pensiero analogo al ragionamento umano o se il modello ripete le informazioni senza una reale elaborazione. Questo approccio è fondamentale per valutare la capacità dei modelli linguistici di apprendere e rappresentare il significato in modo autonomo e significativo.

Infine, l’approccio empirico alle questioni filosofiche, come la natura del significato o dell’intelligenza, sottolinea una transizione da dibattiti puramente teorici a indagini basate su prove concrete. Attraverso esperimenti ben progettati e l’analisi critica dei risultati, i ricercatori possono fornire risposte a domande che un tempo erano considerate al di fuori della portata scientifica.

DALL-E 3 di OpenAI

DALL-E, sviluppato da OpenAI, è un modello di intelligenza artificiale che ha la capacità di generare immagini dettagliate partendo da descrizioni testuali. Questa AI, che prende il nome dall’unione tra il celebre pittore surrealista Salvador Dalì e il personaggio del film animato WALL-E, rappresenta un esempio avanzato di come la tecnologia possa interpretare e visualizzare creativamente idee e concetti espressi in parole.

Il modello originale di DALL-E era basato sulla struttura di GPT-3, una delle più avanzate reti neurali per la generazione di testo, ma addestrato specificamente per creare immagini. La sua capacità di tradurre descrizioni testuali in rappresentazioni visive ha aperto nuove possibilità nel campo della creatività digitale, dal design grafico all’arte. Con l’evoluzione a DALL-E 2, la capacità del modello di generare immagini è stata successivamente migliorata. DALL-E 2 poteva creare immagini ad alta risoluzione con una maggiore attenzione ai dettagli, fedeltà visiva e coerenza stilistica. La versione più recente, DALL-E 3, ha ulteriormente perfezionato queste capacità, stabilendo nuovi standard per la generazione di immagini basate su descrizioni testuali. Grazie alla disponibilità gratuita di questo modello, OpenAI e Microsoft (Copilot) hanno democratizzato l’accesso a strumenti di generazione visiva, offrendo a chiunque le risorse per creare opere complesse e dettagliate.

Una delle qualità più impressionanti di DALL-E 3 è la sua abilità nel generare immagini ad alta risoluzione che sono estremamente dettagliate e visivamente accattivanti. Le immagini prodotte dal modello spaziano da quelle realistiche a qualsiasi genere di illustrazione, offrendo una notevole varietà di stili e temi. Questo rende DALL-E 3 particolarmente prezioso per professionisti in campi creativi come design grafico, pubblicità, e arte, dove la capacità di visualizzare rapidamente idee può essere incredibilmente utile.

DALL-E 3 ha introdotto miglioramenti nella capacità di generare scene complesse e nella resa del testo all’interno delle immagini. Questo significa che gli utenti possono ora creare immagini che contengono elementi testuali integrati, il che è particolarmente vantaggioso per la creazione di contenuti pubblicitari o educativi che richiedono l’inclusione di parole o frasi specifiche all’interno dell’immagine.

Un altro aspetto interessante di DALL-E 3 è la sua integrazione con ChatGPT, che permette agli utenti di generare immagini uniche a partire da una semplice conversazione. Questa integrazione ha reso il processo di creazione di immagini ancora più intuitivo e accessibile, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni pratiche e creative (argomento che approfondiremo nei successivi paragrafi). Gli utenti di ChatGPT possono ora descrivere la loro visione in modo naturale e ricevere una selezione di visualizzazioni da raffinare e iterare, rendendo il processo creativo più dinamico e collaborativo.

ChatGPT

ChatGPT di OpenAI è nella sua versione plus (ossia con abbonamento) il più avanzato sistema di intelligenza artificiale generativa multimodale presente sul mercato, ciò grazie all’unione del modello linguistico GPT-4 con la capacità sintografica* di DALL-E 3. Questa combinazione consente a ChatGPT di affrontare una vasta gamma di compiti, sia nella generazione di testo che nella creazione di immagini. Una delle sue funzionalità più importanti è la possibilità di processare immagini e documenti di vario tipo, permettendo agli utenti di interagire con il sistema in modi diversificati e personalizzati, superando così i limiti dei tradizionali modelli basati esclusivamente su testo.

(*) Sintografia (syntography) nell’ambito dell’intelligenza artificiale, si riferisce a un approccio che utilizza intelligenze artificiali generative per creare immagini originali e accattivanti partendo da zero. Questa metodologia si distingue dalle tecniche tradizionali di sintesi delle immagini, come la computer grafica e la manipolazione fotografica, perché non si basa su dati o modelli preesistenti. Invece, sfrutta l’apprendimento profondo e intensivo di un sistema di intelligenza artificiale generativa, addestrato su un vasto corpus di immagini, per discernere modelli e caratteristiche intrinseci in una varietà di domini visivi.

L’aggiornamento dell’addestramento di ChatGPT al 2023 assicura che il sistema sia informato sulle ultime evoluzioni e tendenze, offrendo risposte aggiornate e contestualmente rilevanti. La capacità di navigare sul web rappresenta un’ulteriore espansione delle sue competenze, consentendo a ChatGPT di accedere a una vasta gamma di informazioni online per fornire risposte dettagliate e ben informate anche sulle ultime notizie. Questa funzionalità trasforma ChatGPT in un assistente virtuale ancora più potente e versatile, capace di soddisfare esigenze informative e di ricerca più complesse.

ChatGPT è stato aggiornato al nuovo modello GPT-4o che diventerà disponibile anche nella modalità gratuita (sebbene con delle limitazioni rispetto all’abbonamento plus). Parallelamente, OpenAI ha lanciato oltre alle applicazioni mobili, quella desktop per ChatGPT, ampliando così l’accessibilità del modello. L’app mobile, disponibile sia per iOS che per Android, supporta le funzionalità di dialogo vocale, rendendo l’interazione con ChatGPT ancora più comoda e intuitiva. L’app desktop offrirà un’esperienza utente migliorata, con accesso facilitato a tutte le funzionalità avanzate di ChatGPT, inclusa la possibilità di elaborare documenti multipli e navigare sul web per informazioni aggiornate e contestualmente rilevanti​.

OpenAI ha anche introdotto il GPT Store, una piattaforma che permette agli utenti di creare, condividere e scoprire GPT personalizzati sviluppati dalla comunità e dai partner. Questo store include una varietà di GPT che coprono diverse categorie come la produttività, l’educazione, la programmazione e altro ancora. Gli sviluppatori possono connettere i GPT al mondo reale attraverso API personalizzate, permettendo una maggiore integrazione e utilità pratica delle loro creazioni​.

Questi aggiornamenti e nuove funzionalità rendono ChatGPT un assistente virtuale ancora più potente e versatile, capace di soddisfare una vasta gamma di esigenze, dalla produttività personale alla ricerca creativa e al supporto decisionale.

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot è il principale esponente dell’intelligenza artificiale nel contesto del software e della produttività aziendale. Questo strumento, inserito nell’ecosistema di Microsoft 365, si basa sui modelli avanzati di OpenAI, frutto di una collaborazione strategica con Microsoft. La particolarità di Copilot risiede nella sua capacità di agire come un assistente virtuale intelligente, capace di comprendere e rispondere alle esigenze degli utenti in tempo reale in applicazioni come Word, Excel, Outlook e altre.

La funzione distintiva di Copilot è la sua capacità di comprendere il contesto in cui l’utente sta operando, fornendo suggerimenti pertinenti e assistenza. Questa caratteristica è molto utile per professionisti e aziende, contribuendo ad aumentare la produttività e riducendo il tempo dedicato a compiti ripetitivi o di routine.

Un’altra evoluzione notevole riguarda il browser Microsoft Edge, che include ora Copilot, migliorando notevolmente l’efficienza e la creatività nell’uso di internet. Edge offre diverse funzionalità avanzate, come la modalità di composizione basata sull’IA per assistere nella scrittura di testi, email e altri contenuti online, nonché Image Creator, che utilizza la tecnologia DALL-E 3 per generare immagini basate sull’IA. Qualsiasi utente privo di conoscenze sugli strumenti di intelligenza artificiale generativa troverà nel browser Microsoft Edge un punto di partenza ideale, oltre che del tutto gratuito.

L’elemento più rivoluzionario è l’integrazione di Copilot nell’intero sistema operativo Windows. Questa integrazione segna un passo avanti significativo, trasformando il modo in cui gli utenti interagiscono con il sistema operativo e gestiscono le loro attività quotidiane.

Inizialmente, Microsoft ha integrato l’intelligenza artificiale generativa nel suo motore di ricerca Bing, segnando un primo passo significativo verso l’adozione dell’AI nei suoi servizi. Successivamente, ha introdotto la denominazione Copilot per identificare una serie di assistenti AI specializzati, ognuno dei quali è stato concepito per arricchire vari aspetti sia della vita professionale che personale. Riassumiamoli brevemente:

  • Microsoft Copilot, accessibile gratuitamente attraverso qualunque browser (ma integrato nel solo Microsoft Edge) facilita la generazione di testo e immagini AI e risponde a interrogazioni basate su ricerca web, supportando l’interazione multimodale.
  • Copilot in Windows 11 migliora l’esperienza utente direttamente dal desktop, assistendo nella gestione del sistema e nell’uso delle applicazioni.
  • Copilot Pro offre funzionalità avanzate a pagamento, inclusa l’integrazione con Microsoft 365 e strumenti per personalizzare modelli GPT, ideale per chi cerca una maggiore sofisticazione.
  • Copilot per Microsoft 365 è destinato ai team, arricchendo la collaborazione e la sicurezza aziendale con funzionalità aggiuntive come Copilot in Teams e Copilot Studio.
  • GitHub Copilot è particolarmente utile per i programmatori, fornendo supporto diretto negli ambienti di sviluppo più usati e disponibile gratuitamente per il mondo dell’educazione attraverso GitHub Education.
  • Copilot per le Vendite e Copilot per la Sicurezza sono focalizzati rispettivamente sull’ottimizzazione delle strategie commerciali e sul rafforzamento delle misure di sicurezza IT, dimostrando la versatilità e l’adattabilità di Copilot alle diverse sfide professionali.

L’AI secondo Google e la sfida a OpenAI

Google nel febbraio del 2024 ha effettuato una mossa significativa nel campo dell’intelligenza artificiale con l’evoluzione del suo chatbot generativo da Bard a Gemini. Questo cambio di nome è servito per segnalare un avanzamento notevole nelle capacità dell’intelligenza artificiale di Google, posizionando Gemini come un modello multimodale all’avanguardia.

A differenza dei suoi predecessori, Gemini è progettato per elaborare e interagire con una diversità di tipi di dati, tra cui testo, codice, audio, immagini e video. La sua introduzione in tre versioni specifiche – Ultra, Pro e Nano – evidenzia l’intento di Google di adattare l’IA a vari scopi e applicazioni. Particolarmente impressionante è la capacità di Gemini Ultra di superare gli esperti umani nel Massive Multitask Language Understanding (MMLU), una prestazione che potrebbe potenzialmente sorpassare le capacità di GPT-4 di OpenAI, soprattutto considerando che GPT-4 si affida a strumenti esterni per gestire input multimodali. Gemini, grazie alla sua architettura intrinsecamente multimodale e all’addestramento con le Tensor Processing Units (TPUs) di ultima generazione di Google, ha dimostrato un avanzamento significativo nella comprensione e nell’interazione con complessi insiemi di dati.

Nel keynote 2024 Google ha annunciato Gemini 1.5, l’ultima evoluzione del suo modello di intelligenza artificiale, disponibile in anteprima per sviluppatori e clienti enterprise tramite AI Studio e Vertex AI. Questo modello rappresenta un significativo passo avanti rispetto alle versioni precedenti, grazie a diverse innovazioni e miglioramenti. Una delle caratteristiche principali di Gemini 1.5 è l’architettura Mixture-of-Experts (MoE), che suddivide il modello in numerose reti neurali specializzate (“esperti”). Questa suddivisione permette al modello di attivare solo le parti più rilevanti per l’input ricevuto, migliorando notevolmente l’efficienza e la qualità delle risposte rispetto ai modelli tradizionali. Questo approccio innovativo consente a Gemini 1.5 di rispondere più velocemente e con maggiore precisione.

Un’altra innovazione fondamentale è la capacità del modello di gestire una finestra di contesto di 1 milione di token, la più grande tra i modelli di intelligenza artificiale attualmente disponibili. Questa caratteristica consente al modello di elaborare e mantenere coerenza su quantità di dati molto più grandi, migliorando notevolmente la pertinenza e l’utilità delle risposte generate. Questa capacità è particolarmente utile per analizzare testi lunghi, grandi repository di codice e video dettagliati. Gemini 1.5 Pro è anche in grado di gestire input multimodali, cioè non solo testo, ma anche immagini, audio e video. Ad esempio, può analizzare video di un’ora, suddividendoli in migliaia di fotogrammi per eseguire compiti di ragionamento sofisticati e risolvere problemi complessi. Questo rende il modello estremamente versatile e applicabile in una vasta gamma di scenari.

Tra le nuove funzionalità di Gemini 1.5, c’è la comprensione audio nativa, che permette al modello di processare comandi vocali e analizzare contenuti audio con maggiore efficacia. Questa capacità amplia notevolmente le applicazioni pratiche di Gemini 1.5, rendendolo utile in contesti come l’assistenza virtuale e l’analisi dei media. Inoltre, il modello offre la possibilità di generare risposte in formato JSON, facilitando l’estrazione di dati strutturati da testi o immagini. Gli sviluppatori possono anche utilizzare istruzioni di sistema per guidare il comportamento del modello, definendo ruoli, formati e regole specifiche per i loro casi d’uso.

Rispetto alle versioni precedenti, Gemini 1.5 Pro offre un miglioramento delle prestazioni dell’87% rispetto a Gemini 1.0 Pro. Questo incremento è il risultato di ottimizzazioni significative nell’infrastruttura del modello e nelle sue capacità di elaborazione, che lo rendono più veloce e più efficiente nel completare compiti complessi. Attualmente, Gemini 1.5 Pro è disponibile in anteprima limitata per sviluppatori e clienti aziendali in oltre 180 paesi. Gli interessati possono accedere al modello tramite Google AI Studio e Vertex AI, dove possono sperimentare con la finestra di contesto estesa e le nuove funzionalità introdotte. In sintesi, Gemini 1.5 rappresenta un passo avanti significativo per Google nella ricerca e sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, offrendo strumenti potenti e versatili per una vasta gamma di applicazioni.

META e l’AI generativa in facebook, instagram e whatsapp

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’ecosistema delle applicazioni di Meta è estesa e profonda. Contrariamente ad altri chatbot e generatori di immagini presenti sul mercato, l’assistente AI di Meta sarà reso disponibile come strumento gratuito all’interno di applicazioni utilizzate quotidianamente da un vasto numero di utenti. Questa mossa rappresenta l’iniziativa più audace e determinata di una grande azienda tecnologica mirata a introdurre l’intelligenza artificiale generativa nella vita quotidiana di miliardi di individui.

Meta Llama 3 è un importante esponente dei modelli linguistici di grande scala. Lanciato il 18 aprile 2024, questo modello è stato reso disponibile gratuitamente, permettendo l’uso nella maggior parte delle applicazioni commerciali grazie a una licenza relativamente libera. Nonostante non sia completamente open source, Llama 3 segue la filosofia del suo predecessore, Llama 2, mantenendo lo stesso numero di parametri, 70 miliardi, e una licenza simile.

Il modello si distingue per il suo avanzamento tecnologico, grazie a un’enorme quantità di dati di addestramento, che ammonta a 15 trilioni di token, sette volte il volume utilizzato per Llama 2. Questo approccio ha permesso a Llama 3 di ottenere punteggi superiori nei benchmark di intelligenza artificiale, come il Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Il modello da 70 miliardi di parametri ha migliorato il suo punteggio nel MMLU da 68,9 a 79,5, mentre il modello più piccolo da 8 miliardi di parametri ha visto un incremento da 45,3 a 66,6.

In aggiunta, Llama 3 eccelle in una varietà di compiti linguistici grazie al suo processo di pre-addestramento e ottimizzazione basato su istruzioni specifiche. I risultati delle valutazioni, che includono un set di valutazione umana composto da 1.800 prompt che coprono 12 diversi casi d’uso, confermano la capacità del modello di rispondere con alta fedeltà alle esigenze specifiche, superando altri modelli di dimensioni simili.

Il progetto di sviluppo di Llama 3 adotta una filosofia di collaborazione aperta, con un approccio di “rilascio precoce e frequente” che coinvolge attivamente la comunità di sviluppatori e ricercatori. Questo permette agli utenti di accedere ai modelli in fasi preliminari e di contribuire con feedback che guidano le iterazioni successive, garantendo che i modelli rispondano e superino le esigenze degli utenti finali.

Guardando al futuro, Meta ha piani ambiziosi per Llama 3, inclusa l’espansione delle capacità multilingue e multimodali e il miglioramento nella gestione di contesti di conversazione più lunghi e complessi. Inoltre, è in sviluppo una versione del modello ancor più grande, con 400 miliardi di parametri, che promette di stabilire nuovi standard per l’intelligenza artificiale aperta.

Nonostante alcune critiche sulla gestione della piattaforma aperta di Meta, in particolare per quanto riguarda la trasparenza e la conformità della licenza, la risposta dell’industria tecnologica è stata estremamente positiva. Aziende importanti come Intel e AMD hanno annunciato il supporto immediato per il modello, consolidando ulteriormente la posizione di Llama 3 come leader nel settore dell’intelligenza artificiale. Questo modello non è ancora disponibile né in italiano né in inglese in Italia, ma ha già fissato nuovi standard di prestazione e accessibilità, delineando un futuro promettente per la collaborazione e l’innovazione open source nell’intelligenza artificiale.

Midjourney e Firefly (Adobe)

Midjourney, un innovativo strumento di intelligenza artificiale specializzato nella generazione di arte e immagini, si è rapidamente affermato come una figura di rilievo nel campo dell’AI generativa. Grazie alla sua piattaforma, Midjourney offre una nuova prospettiva nella creazione artistica, consentendo agli utenti di produrre immagini di alta qualità attraverso comandi testuali intuitivi. Il successo di Midjourney dimostra l’impatto significativo dell’intelligenza artificiale nella promozione della creatività e dell’innovazione nel settore artistico e del design.

Una delle caratteristiche più notevoli del modello Midjourney V6, rilasciato nel gennaio 2024, è il suo miglioramento in termini di dettaglio, nitidezza, colori, contrasto e composizione delle immagini generate. Questi avanzamenti hanno permesso di ottenere risultati visivi più incisivi e artisticamente evocativi, fornendo agli artisti e ai designer uno strumento potente per esplorare nuove idee e concetti visivi. La capacità di Midjourney di creare immagini dettagliate e visivamente impressionanti a partire da descrizioni semplici apre nuove frontiere per la creazione di opere d’arte, progetti di design e altro ancora.

Nel corso del 2023, Midjourney ha introdotto vari aggiornamenti significativi, inclusi quattro principali aggiornamenti di versione e oltre undici rilasci di nuove funzionalità. Tra le più notevoli, si evidenziano le funzioni di “inpainting”, che permettono di modificare specifiche aree di un’immagine, e il comando “/describe”, che facilita la generazione di immagini basate su descrizioni più dettagliate. Queste nuove capacità hanno ulteriormente ampliato le possibilità creative offerte da Midjourney, consentendo variazioni audaci e sperimentazioni nella generazione di immagini in modi non convenzionali.

Inoltre, una delle caratteristiche più apprezzate di Midjourney è la sua capacità di generare risultati fotorealistici, specialmente nel ritrarre persone, rendendola un’alternativa efficace alla fotografia tradizionale. Questo aspetto ha reso Midjourney particolarmente popolare tra fotografi, artisti e designer che cercano un approccio nuovo e innovativo nella rappresentazione dell’immagine umana.

Altro importante sviluppo per Midjourney è il modello Niji, specializzato nella creazione di illustrazioni in perfetto stile manga/anime. Questo modello ha guadagnato notorietà per la sua abilità nell’imitare lo stile e l’estetica dei manga e degli anime giapponesi, offrendo agli artisti e ai creatori di contenuti un potente strumento per esplorare questo genere artistico. La combinazione delle capacità di Midjourney nel fotorealismo e del modello Niji nell’arte manga/anime evidenzia la versatilità e l’ampio spettro di applicazioni possibili con l’intelligenza artificiale nella creazione artistica.

Il recente annuncio di Adobe riguardo alla versione beta del suo rinnovato software Photoshop, dotato del modello di intelligenza artificiale Firefly Image 3, marca un altro importante passo avanti nell’evoluzione del fotoritocco digitale. Presentato nell’aprile del 2024, questo aggiornamento introduce una serie di funzionalità all’avanguardia che mirano a migliorare l’esperienza utente e a espandere le possibilità creative.

Uno degli aspetti più innovativi di questa nuova versione è il perfezionamento della funzionalità di Riempimento Generativo, ora arricchito dalla possibilità di utilizzare immagini di riferimento per affinare i risultati. Questo promette esiti più realistici e offre un controllo senza precedenti agli utenti. Inoltre, la nuova opzione Genera Immagine trasforma una tela vuota in un’opera d’arte dettagliata, aprendo nuovi orizzonti creativi partendo da zero.

Le altre migliorie apportate grazie all’intelligenza artificiale includono la riduzione del rumore e l’aumento dei dettagli, che garantiscono immagini più nitide e chiare. Inoltre, il nuovo Pennello di Regolazione e i preset di Regolazione facilitano modifiche specifiche e rapide, rispettivamente, senza alterare l’integrità originale dell’immagine.

Questo aggiornamento estende in modo significativo le funzionalità AI nelle applicazioni Adobe, rispetto l’introduzione di Firefly nel marzo del 2023. Originariamente progettata per potenziare gli utenti a tutti i livelli di esperienza, Firefly ha già rivoluzionato la creazione di immagini in Photoshop con funzionalità come Generative Fill e Generative Expand, che consentono di modificare le immagini in modi intuitivi e non distruttivi.

Al di là di Photoshop, l’influenza di Firefly si estende anche ad altre applicazioni come Adobe Illustrator e Adobe Express, dimostrando l’ambizione di Adobe di integrare questa tecnologia in modo profondo e trasversale nel suo ecosistema creativo. Questo approccio stimola l’innovazione e la sperimentazione artistica tra professionisti e neofiti, democraticizzando l’accesso a strumenti di creazione avanzati in modo da consentire a un pubblico più ampio di realizzare visioni creative oltre i limiti della produzione tradizionale.

Stable Diffusion, l’AI generativa Open Source

Stable Diffusion è una tecnologia di intelligenza artificiale generativa sviluppata per generare immagini partendo da descrizioni testuali, e ha rappresentato uno dei progressi più significativi nel campo della generazione di contenuto assistita da AI. Questo strumento si basa su un approccio di machine learning noto come “diffusion models”, che ha guadagnato popolarità per la sua capacità di creare immagini di alta qualità e dettagliate. Sviluppato da Stability AI in collaborazione con LAION e altri contributori, Stable Diffusion è stato lanciato come uno strumento potente, gratuito e soprattutto con licenza libera. Grazie alla sua natura open-source, il codice sorgente e i pesi del modello sono liberamente accessibili su GitHub e sul sito web di Stability AI, promuovendo un ampio utilizzo e sviluppo collaborativo all’interno della comunità di intelligenza artificiale.

La storia dello sviluppo di Stable Diffusion inizia con l’esplorazione di modelli di diffusione per la generazione di immagini, un concetto che sfrutta processi statistici per trasformare il rumore casuale in rappresentazioni visive coerenti. L’innovazione chiave di Stable Diffusion è stata l’applicazione di questo approccio alla conversione dei prompt di testo in immagini, aprendo nuove possibilità per artisti, designer, e sviluppatori.

Stable Diffusion trasforma i prompt di testo in immagini seguendo un processo strutturato che inizia con la ricezione di una descrizione fornita dall’utente. Questa descrizione viene poi convertita in un vettore di embedding, una rappresentazione matematica che cattura il significato semantico del prompt. Contemporaneamente, il modello prepara una base di rumore casuale, che serve come punto di partenza per la generazione dell’immagine. Utilizzando il vettore di embedding come guida, il modello inizia a modificare questa base di rumore attraverso un processo iterativo. In ogni iterazione, riduce il rumore e aggiunge dettagli che allineano l’immagine con il prompt di testo. Questo avviene attraverso una serie di passaggi che affinano gradualmente l’immagine, migliorando la qualità e la coerenza con la descrizione iniziale. Man mano che il processo procede, il modello utilizza la sua conoscenza acquisita durante l’addestramento su un vasto dataset di immagini e testi corrispondenti per interpretare il prompt e tradurlo in elementi visivi. Questo addestramento gli permette di capire come le parole si traducono in immagini, consentendogli di generare rappresentazioni visive dettagliate e pertinenti al prompt fornito.

Infine, dopo numerose iterazioni, il modello produce un’immagine finale che rispecchia la descrizione data, completando la trasformazione del testo in un’immagine concreta. Il risultato finale è dunque il prodotto di un sofisticato processo di apprendimento automatico e di elaborazione grafica, che dimostra la potenza di Stable Diffusion nel ponte tra la comprensione del linguaggio naturale e la generazione di immagini.

Le capacità di Stable Diffusion si estendono ben oltre la semplice trasformazione di testo in immagini. Il modello ha dimostrato di essere incredibilmente versatile, essendo utilizzato in vari campi come il design di personaggi, la creazione di ambientazioni per videogiochi, e la generazione di opere d’arte. La sua capacità di generare immagini dettagliate, uniche e pertinenti a partire da descrizioni testuali lo rende uno strumento prezioso per la creatività e la produzione di contenuti.

Stable Diffusion 3 è l’ultima versione del modello di intelligenza artificiale sviluppato da Stability AI, progettato per convertire i testi in immagini. Questa versione introduce miglioramenti significativi, tra cui una migliore gestione dei prompt con più soggetti, una qualità dell’immagine superiore e capacità ortografiche avanzate. Il modello offre una gamma che va da 800 milioni a 8 miliardi di parametri, permettendo agli utenti di scegliere il miglior equilibrio tra scalabilità e qualità per i loro progetti. Caratterizzato da una nuova architettura transformer di diffusione e dalla tecnica del flow matching, Stable Diffusion 3 è attualmente disponibile in anteprima con una lista d’attesa aperta per coloro che desiderano accedervi in anticipo

Il problema (quasi risolto) della rappresentazione grafica delle mani umane per le AI Generative

Le difficoltà iniziali dell’arte generativa AI nella rappresentazione grafica delle mani umane ha evidenziato quella che è una sfida affascinante nel campo dell’intelligenza artificiale. Le AI, essendo addestrate con milioni di immagini, hanno dovuto affrontare il problema di non avere una comprensione intrinseca di cosa sia realmente una mano. Inizialmente, le loro rappresentazioni erano spesso inesatte perché gli algoritmi non riuscivano a discernere che le mani umane tipicamente hanno quattro dita e un pollice, né a comprendere le proporzioni e il movimento dinamico delle dita e dei palmi.

Un fattore chiave in questa sfida è stato il modo in cui le AI apprendono: principalmente da immagini statiche. A differenza degli artisti umani, che possono osservare e studiare mani reali in movimento da molteplici angolazioni, le AI sono limitate agli input visivi statici del loro set di dati di addestramento. Questo ha significato che comprendere le sottili variazioni e le dinamiche del movimento delle mani è stato particolarmente complesso.

Un altro ostacolo significativo è stata la relativa scarsità di immagini di mani nei set di dati rispetto ad altre parti del corpo. Questa carenza di vari esempi ha ulteriormente limitato la capacità delle AI di generare rappresentazioni accurate e realistiche delle mani.

Nonostante queste sfide iniziali, ci sono stati progressi notevoli nel tempo. La versione più recente di Midjourney è un esempio lampante di come le AI siano migliorate nella rappresentazione delle mani. Con la Versione 5, Midjourney ha raggiunto un punto di svolta, riuscendo a creare immagini di mani umane con un set completo di cinque dita, in modo molto più realistico. Sebbene non sia ancora perfetta e occasionalmente produca risultati anatomicamente improbabili, questa versione ha reso gran parte delle discussioni precedenti sulle mani generate dall’AI obsolete.

Una ben riuscita immagine di mani umane elaborata da Dall-E 3, con relativo prompt creato da ChatGPT sulla base delle mie richieste durante una normale conversazione

Questo miglioramento è emblematico di come le intelligenze artificiali generative stiano apprendendo continuamente ed evolvendo, ampliando i loro set di dati e affinando le loro tecniche. Nel tempo, possiamo aspettarci che le AI diventino sempre più abili nel creare rappresentazioni realistiche delle mani e di altre parti complesse del corpo umano. Questi sviluppi segnalano un futuro promettente per l’arte generativa AI, dove i confini tra arte creata dall’uomo e arte generata dall’AI diventano sempre più sfumati.

La sfida delle allucinazioni dei modelli di linguaggio

Nell’attuale stato di evoluzione delle Gen AI, un fenomeno particolarmente interessante e sfidante riguarda le allucinazioni nei modelli di linguaggio avanzati, come i Large Language Models (LLM), tra cui GPT-4 e i suoi antagonisti. Questi modelli, pur essendo strumenti potentissimi, sono soggetti a generare risposte che possono essere inesatte o non basate sulla realtà, conosciute come “allucinazioni”.

Per comprendere meglio questo fenomeno, è essenziale esaminare la sua natura e le sue implicazioni. Le allucinazioni nei modelli LLM si verificano quando il modello produce una risposta che, pur sembrando sensata superficialmente, è in realtà inaccurata o completamente scollegata dalla realtà. Ciò può andare da piccoli errori fino a grandi distorsioni della realtà, con implicazioni significative, soprattutto quando questi modelli vengono impiegati in applicazioni critiche come informazioni mediche, giuridiche o finanziarie.

La sfida principale nel gestire le allucinazioni nei modelli LLM è comprendere le loro cause. Tali errori possono derivare da vari fattori, tra cui l’addestramento del modello su dati inaccurati o fuorvianti, l’overfitting (quando un modello di apprendimento automatico impara troppo bene i dettagli e il rumore nei dati di addestramento, al punto da perdere la capacità di generalizzare su nuovi dati), o limitazioni nella comprensione del contesto. Di conseguenza, gli sviluppatori di questi modelli stanno implementando diverse strategie per mitigare il fenomeno. Una delle tecniche è il miglioramento della qualità del dataset di addestramento, che implica la pulizia, la cura e la diversificazione dei dati. Assicurare che i dati usati per addestrare i modelli siano accurati e rappresentativi è cruciale per garantire risposte più precise. Inoltre, l’uso di tecniche di addestramento avanzate, come l’addestramento supervisionato e semi-supervisionato, può guidare i modelli verso risposte più accurate.

Per migliorare ulteriormente le prestazioni dei modelli, gli sviluppatori stanno esplorando architetture di rete neurale più profonde e complesse, integrando vari tipi di input per arricchire il contesto e la comprensione del modello. Il controllo e la supervisione umana giocano un ruolo fondamentale in questo processo, con feedback e valutazione umana utilizzati per identificare e correggere le allucinazioni.

Inoltre, sono state adottate misure per garantire una maggiore responsabilità etica e trasparenza nell’utilizzo di questi modelli. Questo include la stabilizzazione di standard di responsabilità e la promozione della trasparenza nei processi di addestramento e nell’utilizzo dei modelli.

Interessante è il caso delle allucinazioni narrative, che, sebbene possano essere viste come un limite in alcuni contesti, trovano una loro utilità nella scrittura creativa e nella generazione di storie (in questo sito trovate alcune sperimentazioni). In tali ambiti, la capacità del modello di generare contenuti innovativi e non basati su fatti reali diventa un vantaggio. I modelli possono stimolare l’immaginazione, generare scenari e personaggi, e aiutare gli scrittori a superare il blocco dello scrittore o a espandere le loro idee iniziali. Tuttavia, anche in questi contesti creativi, è importante che gli scrittori siano consapevoli delle limitazioni dei modelli e siano pronti a revisionare e adattare significativamente il contenuto generato per assicurare coerenza, qualità e originalità.

Le allucinazioni nei modelli di linguaggio rappresentano una sfida significativa ma anche una potenziale opportunità nel campo dell’intelligenza artificiale. Mentre gli sviluppatori continuano a perfezionare questi modelli per ridurre la frequenza e la gravità delle allucinazioni, gli utenti, specialmente in ambiti critici, devono rimanere consapevoli dei loro limiti e adottare misure per verificarne e contestualizzare le risposte. La continua evoluzione e il miglioramento dei modelli LLM promettono di ampliare ulteriormente le loro applicazioni, equilibrando la potenza e la flessibilità con la necessità di fornire informazioni accurate e affidabili.

Semiotica di ChatGPT

In precedenza abbiamo accennato alle potenzialità dell’interazione in ChatGPT (plus) dei modelli GPT-4 (elaborazione del testo) e Dall-E 3 (immagini). Un qualcosa che rispetto ad altre soluzioni esistenti (midjourney) ha segnato un significativo balzo in avanti nel modo in cui le macchine hanno iniziato a comprendere e creare elementi semiotici.

La semiotica è lo studio dei segni e dei simboli, sia in termini di significato che di comunicazione. Essa esplora come parole, immagini, gesti e altri segni e simboli trasmettono significati e come tali significati sono interpretati. La semiotica si occupa non solo del linguaggio verbale ma anche di altri sistemi di comunicazione, come il linguaggio del corpo, i simboli grafici, i segnali stradali, e anche i fenomeni culturali come la moda e la pubblicità. Questo campo interdisciplinare si interseca con la linguistica, la psicologia, l’antropologia e altre scienze sociali.

La semiotica assume una nuova dimensione quando viene vista attraverso la lente di questi sistemi AI avanzati. Con la competenza di GPT-4 nell’interpretare e generare testo e l’abilità di DALL-E3 di creare rappresentazioni visive convincenti a partire da descrizioni testuali, siamo sulla soglia di comprendere i modi intricati in cui l’IA può impegnarsi nel processo semiotico.

L’approccio di GPT-4 all’elaborazione delle informazioni testuali è uno studio affascinante in semiotica. A differenza dei modelli convenzionali di elaborazione del testo, GPT-4 non riconosce solo parole e frasi; tenta di approfondire il contesto, il tono e le implicazioni sottostanti. Tuttavia, la sua comprensione è intrinsecamente legata ai dati su cui è stato addestrato. Manca dell’esperienza vissuta e della ricca comprensione culturale che gli esseri umani portano nell’interpretazione semiotica. Questo limite diventa evidente quando GPT-4 incontra testi sfumati, specialmente quelli intrisi di sottigliezze culturali o contestuali. La sua interpretazione, sebbene sofisticata, può perdere le sfumature e le connotazioni culturali che un lettore umano coglierebbe intuitivamente.

Dall’altro lato, la sfida di DALL-E 3 sta nel trasformare descrizioni testuali in rappresentazioni visive, un compito complesso che richiede una comprensione sfumata della semiotica visiva. Deve interpretare il testo per quello che appare e comprendere le implicazioni semiotiche delle parole come elementi visivi. La scelta di colori, forme e composizione nelle immagini che genera è una rappresentazione calcolata dell’input testuale che riceve. Tuttavia, come GPT-4, le capacità di DALL-E 3 sono plasmate dalla sua formazione, il che può portare a limitazioni nel modo in cui interpreta e rappresenta concetti complessi o astratti.

Insieme, GPT-4 e DALL-E 3 creano un ciclo di feedback semiotico unico. Un’immagine può essere convertita in un testo descrittivo da GPT-4, e questo testo può poi essere utilizzato da DALL-E 3 per generare una nuova immagine correlata. Questo processo, sebbene rivoluzionario, presenta delle sfide. Ogni trasformazione – da immagine a testo a immagine di nuovo – comporta un livello di interpretazione e reinterpretazione, che può portare a un’evoluzione del significato originale. L’immagine risultante potrebbe essere una rappresentazione visiva dell’immagine iniziale e riflettere la comprensione e la reinterpretazione dell’IA di quell’immagine.

L’integrazione della semiotica nell’IA, come dimostrato da GPT-4 e DALL-E3, evidenzia sia il potenziale sia i limiti di queste tecnologie nell’interpretare e generare significati. Sottolinea anche l’importanza di una prospettiva umana critica nell’analizzare gli output di questi modelli di IA. La natura sfumata della comunicazione e dell’interpretazione, specialmente nel regno dei segni e dei simboli, richiede una comprensione che attualmente è al di là della portata dell’IA. Questa esplorazione nelle capacità semiotiche di GPT-4 e DALL-E3 apre nuove vie per la ricerca e lo sviluppo nell’IA, incoraggiando un’indagine più approfondita su come queste tecnologie possano imitare, complementare e migliorare la comunicazione umana.

Ascesa dell’Intelligenza Artificiale Generativa nelle Traduzioni Automatiche

L’evoluzione delle tecnologie di traduzione automatica sta vivendo un momento storico con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, che sta superando le prestazioni dei sistemi di traduzione automatica neurale (NMT) tra cui troviamo il noto Google Translate. Questo cambiamento è significativo poiché è un netto passo avanti nella qualità e nell’efficienza delle traduzioni automatiche.

I modelli di intelligenza artificiale generativa, come GPT-4, hanno mostrato risultati sorprendenti, specialmente in alcune combinazioni linguistiche, come quella dall’inglese al cinese. Questo sviluppo indica un potenziale cambiamento nel modo in cui le macchine interpretano e traducono le lingue. A differenza dei sistemi NMT, che si basano principalmente su reti neurali per analizzare e tradurre testi, l’intelligenza artificiale generativa sfrutta algoritmi più complessi e versatili, capaci di comprendere meglio il contesto e di generare traduzioni più accurate e naturali.

Un aspetto fondamentale di questo avanzamento è che l’intelligenza artificiale generativa non è stata originariamente concepita con l’unico scopo di tradurre testi. Invece, è nata come tecnologia multifunzione, in grado di svolgere una vasta gamma di compiti linguistici, dalla generazione di testi creativi alla risposta a domande complesse. Questa versatilità si riflette nelle sue capacità di traduzione, che vanno oltre la mera sostituzione di parole da una lingua all’altra, permettendo una comprensione più profonda del significato e delle sfumature dei testi originali.

La traduzione automatica neurale rappresenta un salto tecnologico significativo rispetto ai metodi precedenti, come quelli basati su regole o statistici. Questi sistemi utilizzano reti neurali per imitare il processo di pensiero umano, producendo traduzioni che sono tecnicamente corrette e catturano anche lo stile e il tono del testo originale in modo più naturale e fluente. La traduzione automatica neurale ha già ottenuto notevoli successi, migliorando anno dopo anno.

Con l’emergere dell’intelligenza artificiale generativa come una forza dominante nel campo delle traduzioni automatiche, siamo testimoni di un punto di svolta nella storia della traduzione linguistica. I recenti progressi hanno dimostrato che, in certi contesti e per specifiche combinazioni linguistiche, la traduzione effettuata tramite intelligenza artificiale generativa può essere preferita a quella umana. Questa preferenza si basa su diversi fattori chiave.

Prima di tutto, l’intelligenza artificiale generativa offre una velocità e una scala di traduzione inarrivabili per i traduttori umani, rendendola ideale per gestire grandi volumi di contenuti o per fornire traduzioni in tempo reale. Inoltre, la capacità di questi sistemi di adattarsi e imparare da enormi quantità di dati li rende straordinariamente efficaci nel catturare sfumature linguistiche e contestuali, che spesso vanno oltre la mera traduzione letterale.

La traduzione AI generativa sta diventando una soluzione sempre più valida per molte applicazioni quotidiane. Il continuo miglioramento di queste tecnologie, come dimostrato dai modelli come GPT-4, suggerisce che il divario tra traduzione umana e automatica continuerà a ridursi, ampliando le situazioni in cui la traduzione AI è preferibile.

Intelligenza artificiale generativa e programmazione

L’Intelligenza Artificiale Generativa sta portando una trasformazione radicale anche nel campo della programmazione. Questa innovazione va oltre la semplice automazione di compiti ripetitivi, estendendo il suo impatto alla creatività e all’ottimizzazione dei processi di sviluppo software. La sua capacità di apprendere, adattarsi e generare nuovi contenuti rende gli strumenti basati sull’IA Generativa dei potenti alleati per gli sviluppatori.

GitHub Copilot, sviluppato da GitHub* in collaborazione con OpenAI, ne è un esempio emblematico. Questo strumento è un avanzamento significativo nell’assistenza alla programmazione: suggerisce e genera automaticamente porzioni di codice, aiutando a ridurre gli errori e ad aumentare la velocità di sviluppo. Basandosi su modelli di apprendimento automatico avanzati, Copilot può interpretare i commenti nel codice e fornire suggerimenti pertinenti. Un dato di Microsoft rivela che circa il 46% del codice prodotto da uno sviluppatore viene generato da GitHub Copilot, testimonianza della sua efficacia e della crescente adozione nell’industria del software.

(*) GitHub è una piattaforma online utilizzata per lo sviluppo di software. Permette agli sviluppatori di salvare, condividere e collaborare sui propri progetti di codice, utilizzando il sistema di controllo di versione Git. GitHub è ampiamente usato per gestire progetti software, facilitando il lavoro di squadra e la tracciabilità delle modifiche al codice.

Ma l’IA Generativa non si ferma alla produzione di codice. Essa è capace di proporre miglioramenti che vanno dalle semplici ottimizzazioni a cambiamenti più sostanziali, con il potenziale di semplificare l’architettura del software. L’impatto dell’IA Generativa sulla programmazione si traduce in un significativo aumento della produttività e in una accelerazione dello sviluppo software. Fornisce strumenti preziosi per affrontare sfide tecniche complesse e apre la strada a nuovi ruoli professionali nel settore IT. La necessità di competenze specializzate per una gestione responsabile dell’IA segna l’inizio di una nuova era nell’ingegneria del software, dove la collaborazione uomo-macchina diventa sempre più sinergica e centrata sulla creatività e l’innovazione.

Il CEO e presidente di Nvidia, Jensen Huang, ha recentemente dichiarato:

“Il nostro obiettivo è sviluppare una tecnologia informatica che elimini la necessità di programmazione tradizionale, rendendo il linguaggio umano il nuovo linguaggio di programmazione. Ciò trasformerebbe chiunque nel mondo in un programmatore, grazie all’intelligenza artificiale.”

Quest’affermazione ha scatenato un vivace dibattito tra gli esperti del settore, ma sembra trovare una concretizzazione in iniziative come Devin di Cognition.

Cognition, un laboratorio di intelligenza artificiale focalizzato sull’avanzamento del ragionamento AI, ha lanciato Devin, presentato come il primo ingegnere software IA. Devin è progettato per affiancare gli ingegneri umani, semplificando la programmazione, la creazione di siti web e lo sviluppo software attraverso comandi intuitivi. Devin si posiziona come un collaboratore e un esecutore autonomo, capace di navigare complesse sfide ingegneristiche.

Le qualità distintive di Devin includono avanzate capacità di ragionamento e pianificazione, l’abilità di apprendere dall’esperienza e di correggere autonomamente gli errori. Questo ingegnere software AI è attrezzato con strumenti di sviluppo standard e può interagire in tempo reale con gli utenti, integrando feedback e partecipando attivamente alle decisioni di progetto.

Tra le competenze di Devin vi sono: l’adozione di nuove tecnologie, lo sviluppo completo di applicazioni, l’identificazione e la correzione di bug, la personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale e il contributo a progetti open source e a codici sorgente di produzione. Devin ha anche ottenuto risultati eccezionali nel benchmark SWE-bench, superando di gran lunga le prestazioni dei modelli precedenti nella risoluzione di problemi di codice.

L’Alba della Musica Generata dall’Intelligenza Artificiale

Sebbene questo sito dedichi ampio spazio all’AI generativa per la creazione di testi e immagini, i due pilastri dell’editoria, è indispensabile riservare un paragrafo a quella che è considerata la più pura delle arti umane: la musica. Ebbene sì, l’intelligenza artificiale generativa è in grado di produrre qualsiasi tipo di canzone, di qualsiasi genere musicale, in pochi secondi. Non ci credete? Beh, nemmeno io prima di provare l’AI Suno, basata sul modello Bark, accessibile gratuitamente a chiunque che consente di creare pezzi musicali (di qualunque genere e in ogni lingua) di due minuti di durata. Vi sarà semplicemente chiesto di descrivere la canzone, specificando genere, argomento, titolo (potete anche utilizzare un vostro testo o uno generato da ChatGPT) e attendere qualche secondo.

A questo indirizzo potrete ascoltare un inno hard rock dell’AI, generato da Suno partendo da un testo creato da GPT-4, nessuna influenza umana dunque.

Oppure un esempio di pezzo strumentale genere rock progressivo.

Bark, sviluppato da Suno, è un innovativo modello di testo-audio basato su architettura transformer, progettato non solo per generare discorsi multilingue realistici ma anche per creare musica, rumori ambientali e semplici effetti sonori. Questa tecnologia avanzata si distingue per la sua capacità di produrre comunicazioni non verbali, come risate, sospiri e pianti, rendendola unica nel suo genere.

Creato per scopi di ricerca, Bark è una svolta rispetto ai modelli convenzionali di testo-parlato. È un sistema completamente generativo che, grazie alla sua architettura in stile GPT simile ad AudioLM e Vall-E, può produrre risultati inaspettati, deviando creativamente dai prompt forniti. Suno mette a disposizione checkpoint preaddestrati del modello, pronti per l’uso e commercializzabili, ma sottolinea l’importanza di un utilizzo consapevole e responsabile, dato che non si assume responsabilità per l’output generato.

Il modello supporta vari idiomi, adattandosi automaticamente al linguaggio del testo di input e gestendo testi con interscambio linguistico, impiegando l’accento appropriato per ogni lingua. Particolarmente affinato per l’inglese, Bark è in continua evoluzione per migliorare la resa in altre lingue (l’italiano è già eccellente).

Un aspetto distintivo di Bark è la sua indifferenza concettuale tra parole e musica. Può trasformare testi in melodie e viceversa, con la possibilità di influenzare la sua scelta attraverso l’aggiunta di note musicali ai testi. Questa capacità deriva dalla sua natura generativa e dalla trasformazione diretta del testo in audio senza l’uso di fonemi intermedi, permettendogli di interpretare istruzioni arbitrarie che vanno oltre il semplice discorso.

Bark è un ecosistema in costante crescita, con nuovi suoni non verbali scoperti regolarmente. La comunità di ricerca e gli utenti sono incoraggiati a esplorare e condividere nuovi schemi e scoperte, contribuendo così all’evoluzione di questo strumento rivoluzionario

Oltra a Suno troviamo Stable Audio 2.0 (di Stability AI) con con cui creare composizioni fino a tre minuti a 44.1kHz in stereo. Questo modello integra sia le capacità testo-su-audio che audio-su-audio, permettendo agli utenti di trasformare campioni audio caricati in base a comandi in linguaggio naturale. Rispetto alla sua versione precedente, Stable Audio 2.0 espande la flessibilità creativa offrendo maggior controllo nel processo di creazione, con funzioni aggiuntive come la generazione di effetti sonori e il trasferimento di stile, per adeguare l’audio a specifici temi o toni di progetto.

Dal punto di vista tecnico, Stable Audio 2.0 sfrutta un’architettura basata su un modello di diffusione latente, ottimizzata per gestire le strutture musicali complesse su intervalli temporali prolungati. Questa evoluzione include l’impiego di un nuovo autoencoder altamente compresso che condensa le forme d’onda audio in rappresentazioni più gestibili, e di un trasformatore di diffusione (DiT) che, rispetto al precedente U-Net, è più efficace nella manipolazione di dati su lunghe sequenze. Questi miglioramenti tecnologici consentono al modello di catturare e riprodurre le strutture musicali su larga scala necessarie per composizioni di alta qualità.

La piattaforma ha anche introdotto Stable Radio, un flusso in diretta che mette in mostra le capacità del modello trasmettendo musica generata interamente da Stable Audio, disponibile sul canale YouTube di Stable Audio, evidenziando così le potenzialità creative dell’intelligenza artificiale nel campo musicale.

SORA, l’AI che genera video mozzafiato

SORA di OpenAI è un modello di intelligenza artificiale focalizzato sulla generazione di video, sviluppato per creare contenuti visivi di alta qualità basandosi su input testuali. Questo modello sfrutta l’addestramento su larga scala di dati video e immagini, abbracciando variazioni in durata, risoluzione e proporzioni.

L’approccio di SORA alla generazione di video si distingue per la sua capacità di trattare un’ampia varietà di dati visivi come un insieme unificato. Ciò è ottenuto trasformando i dati visivi in patch, analogamente a come i grandi modelli linguistici (LLM) trattano diversi tipi di testo. Questa metodologia permette a SORA di essere estremamente versatile, rendendolo capace di produrre contenuti che spaziano tra diversi formati e stili visivi, superando i limiti di precedenti modelli focalizzati su specifiche categorie di video o vincoli di dimensione.

Una componente cruciale di SORA è la sua architettura basata sui transformer (già discussi in precedenza), che gli consente di scalare efficacemente nel trattamento di dati video. I transformer sono noti per le loro proprietà di scalabilità* in vari domini, e SORA li applica nel contesto della generazione video, addestrandosi a prevedere patch “pulite” da versioni rumorose, basandosi su informazioni condizionali come i prompt di testo. Trattandosi di video, le patch devono godere di una dimensione temporale aggiuntiva alla tradizionale dimensione spaziale/grafica. I modelli di machine learning dovranno pertanto interpretare le variazioni e interazioni delle patch non solo attraverso lo spazio ma anche nel corso del tempo.

L’intelligenza linguistica di SORA è ulteriormente rafforzata dall’impiego di tecniche di ricaptioning e dall’integrazione con modelli linguistici avanzati, come GPT, per elaborare prompt degli utenti. Questo migliora la coerenza e la pertinenza dei video generati rispetto agli input testuali, aprendo anche la strada alla creazione di video che possono seguire narrazioni complesse o soddisfare richieste dettagliate.

(*) La scalabilità dei modelli transformer nell’AI significa che questi modelli diventano migliori man mano che vengono resi più grandi e addestrati con più dati, utilizzando maggiore potenza di calcolo. Immaginiamo un mago dei puzzle che diventa più bravo a risolverli quando gli vengono dati puzzle più grandi o più complicati. In pratica, se aggiungi più pezzi al puzzle (aumenti la dimensione del modello) o gli fornisci più tipi di puzzle da cui imparare (più dati), il mago (il modello transformer) diventa più esperto nel trovare soluzioni.

(**) Il ricaptioning, nel contesto dell’intelligenza artificiale (AI) e in particolare nell’elaborazione di immagini e video, è un processo attraverso il quale vengono generate nuove didascalie o descrizioni testuali per contenuti visivi già esistenti. Questo metodo si avvale di modelli di AI avanzati capaci di comprendere e interpretare il contenuto di un’immagine o di un video e poi esprimere quel contenuto attraverso il linguaggio naturale in una forma nuova o migliorata.

SORA esplora nuovi orizzonti nella generazione di video, estendendo le sue capacità oltre la produzione di contenuti originali. Può, per esempio, animare immagini statiche, estendere video reali in modo coerente nel tempo, e perfino simulare interazioni nel mondo fisico o digitale.

Video generato da sora partendo dal prompt: “Video fotorealistico ravvicinato di due navi pirata che si combattono mentre navigano all’interno di una tazza di caffè”

Nonostante le sue avanzate capacità, SORA affronta ancora sfide, in particolare nella modellazione accurata delle leggi fisiche e nella coerenza a lungo termine dei video. Tuttavia, il modello segna un passo importante verso il potenziale futuro della generazione di video con l’intelligenza artificiale, promettendo sviluppi entusiasmanti nel campo della simulazione digitale e della creazione di contenuti multimediali.

Implicazioni Etiche e Sociali dell’Intelligenza Artificiale Generativa

L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa ha sollevato una serie di questioni etiche e sociali importanti che meritano un’attenta considerazione. Mentre queste tecnologie offrono potenzialità straordinarie per l’innovazione e la creatività, portano anche sfide significative relative alla privacy, al bias, ai diritti d’autore, all’impiego e all’impatto sociale.

Uno dei principali problemi etici riguarda la privacy e l’uso dei dati. Molti strumenti di intelligenza artificiale generativa richiedono enormi quantità di dati per l’addestramento e il funzionamento. Questo solleva preoccupazioni su come questi dati vengano raccolti, utilizzati e protetti. La questione della privacy dei dati è particolarmente delicata quando si tratta di informazioni personali o sensibili. È fondamentale che i creatori e gli utenti di queste tecnologie siano consapevoli delle implicazioni in termini di privacy e adottino misure appropriate per proteggere i dati degli utenti.

Un altro tema critico è il bias negli algoritmi di intelligenza artificiale. I modelli generativi, essendo addestrati su grandi set di dati, possono riflettere e perpetuare pregiudizi esistenti presenti in questi dati. Questo può portare a risultati distorti o ingiusti, in particolare in contesti sensibili come l’assunzione di personale, la concessione di prestiti e il riconoscimento facciale. Gli sviluppatori di questi sistemi devono lavorare attivamente per identificare e mitigare tali bias, garantendo che l’IA generativa sia equa e non discriminatoria.

I diritti d’autore e la proprietà intellettuale rappresentano un’altra sfida significativa. Con l’abilità di queste tecnologie di generare contenuti che possono imitare o ispirarsi a opere esistenti, emergono questioni complesse su chi detiene i diritti sul materiale generato dall’IA. Questo pone sfide legali e morali, soprattutto quando le opere generate dall’IA sono indistinguibili da quelle create da umani. È necessario un equilibrio tra la promozione dell’innovazione e il rispetto dei diritti dei creatori originali.

L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul mercato del lavoro è un altro argomento di grande rilevanza. Mentre queste tecnologie possono migliorare l’efficienza e aprire nuove opportunità, esiste anche la preoccupazione che possano sostituire il lavoro umano in alcuni settori. Questo solleva questioni su come la società possa gestire tali transizioni, garantire opportunità di riqualificazione e sostenere coloro che potrebbero essere colpiti negativamente da questi cambiamenti.

Infine, l’accessibilità e l’inclusività sono aspetti cruciali nell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa. È importante che questi strumenti siano accessibili a un’ampia gamma di utenti, indipendentemente dal loro background tecnico, economico o culturale. Promuovere un’accessibilità equa significa garantire che i benefici dell’IA generativa siano condivisi in modo più ampio e che non si creino nuove forme di disparità digitale.

Generazione Creativa e Dati Sintetici nelle Intelligenze Artificiali Generative

Le intelligenze artificiali generative hanno portato una rivoluzione nel modo in cui pensiamo alla creatività e all’originalità. Questi sistemi avanzati, pur essendo addestrati con enormi quantità di dati creati dagli esseri umani, non riproducono né plagiano opere esistenti. Al contrario, sfruttano il loro apprendimento per generare nuovi contenuti, che siano testi, immagini o altre forme d’arte, che sono originali e persino innovativi.

Come sappiamo il funzionamento di queste AI si basa su complessi algoritmi di apprendimento automatico, che analizzano e sintetizzano i modelli intrinseci nei dati di addestramento. Durante questo processo, l’AI non memorizza esempi specifici, ma piuttosto apprende strutture, stili, schemi di linguaggio, tendenze artistiche e altre sottigliezze che poi utilizza per creare qualcosa di nuovo e originale. Per esempio, quando GPT-4 genera un testo, lo fa combinando e riorganizzando i modelli linguistici appresi in modi unici, in risposta a specifici prompt o domande. Analogamente, DALL-E crea immagini che possono essere influenzate da vari stili artistici e concetti visivi, ma ogni nuova immagine è un’opera a sé, distinta da qualsiasi altra immagine esistente.

L’uso di dati sintetici nell’addestramento delle AI genera ulteriori possibilità. I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente, spesso attraverso simulazioni o algoritmi, che possono essere utilizzati per insegnare alle AI senza ricorrere a dati reali (creati dagli umani) ed evitando di incorrere nei problemi elencati nel precedente paragrafo. Questo approccio è particolarmente prezioso in situazioni dove i dati reali sono difficili da ottenere, come nel caso di scenari rari o eccezionali, o dove l’uso di dati reali potrebbe sollevare questioni etiche o di privacy. In settori come la medicina, la sicurezza automobilistica o la pianificazione urbana, i dati sintetici permettono alle AI di apprendere e svilupparsi in ambienti controllati, riducendo il rischio e massimizzando l’efficacia dell’addestramento.

L’impiego di dati sintetici presenta anche il vantaggio di poter creare scenari bilanciati e rappresentativi, aiutando a mitigare il problema del bias nei modelli di AI. Questo è cruciale, perché i bias nei dati di addestramento possono portare a risultati distorti e decisioni ingiuste quando l’AI viene applicata in contesti reali. Ad esempio, nel campo del riconoscimento facciale o della selezione dei candidati per un impiego, l’utilizzo di dati sintetici equilibrati può contribuire a prevenire discriminazioni involontarie.

Inoltre, l’uso di dati sintetici può ampliare gli orizzonti della creatività delle AI generative. Con la possibilità di generare scenari e dati che non esistono nel mondo reale, gli sviluppatori possono spingere le AI a esplorare aree di creatività e soluzione dei problemi che vanno oltre i limiti dell’esperienza umana attuale. Ciò può portare a scoperte e innovazioni inaspettate, aprendo nuove strade in campi come il design, l’ingegneria, la ricerca scientifica e l’arte.

Lo Zero-shot learning è una tecnica nel campo dell’intelligenza artificiale che permette ai modelli di comprendere e agire su informazioni completamente nuove, mai incontrate durante il loro addestramento. Immaginate di insegnare a un bambino il concetto di “volare” attraverso esempi di aerei e uccelli. Se il bambino poi vede una farfalla e riconosce che anche essa può volare, ha fatto un’assunzione basata su concetti generalizzati, proprio come fa l’AI con lo Zero-shot learning. Questa capacità di generalizzare e applicare la conoscenza a nuovi scenari è fondamentale per la creatività delle AI generative, sistemi progettati per creare nuovi contenuti, come immagini, testi o musiche, che siano originali e innovativi.

Quando lo Zero-shot learning si combina con l’AI generativa, i risultati possono essere straordinari. I modelli AI possono produrre opere che non sono semplici ripetizioni di ciò che hanno visto, ma rappresentazioni nuove e creative, spesso sorprendenti anche per gli umani che le osservano. Questa capacità apre la porta a nuove forme d’arte e comunicazione e ha implicazioni pratiche, come la capacità di risolvere problemi in campi dove i dati sono limitati o costosi da raccogliere.

Tuttavia, questo matrimonio tra Zero-shot learning e creatività AI non è esente da sfide. Insegnare a un’AI a generare contenuti nuovi e al contempo significativi è complesso. Non si tratta solo di creare qualcosa di mai visto; il vero obiettivo è che questa novità sia anche rilevante, utile e apprezzabile. C’è il rischio che un’AI possa generare contenuti che sono nuovi ma privi di senso o valore.

Nonostante queste sfide, lo Zero-shot learning rimane una pietra miliare nell’evoluzione dell’AI. Fornisce un modello per le macchine per apprendere e funzionare in modi più simili agli esseri umani, affrontando l’ignoto con un senso di comprensione e adattabilità. In combinazione con la creatività AI, apre un mondo di possibilità, dove le macchine non solo eseguono compiti, ma contribuiscono creativamente, offrendo soluzioni e creazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti o accessibili all’intelletto umano. Questo è il cuore pulsante di un’era in cui l’intelligenza artificiale non è solo un assistente, ma un partner nell’esplorazione delle potenzialità creative e cognitive infinite.

Conclusione

Negli ultimi mesi, abbiamo assistito a una rivoluzione in cui l’intelligenza artificiale ha già trasformato vari aspetti delle attività umane. Dagli strumenti di generazione di testo come GPT-4 di OpenAI ai potenti generatori di immagini come DALL-E 3, passando per piattaforme come Microsoft Copilot e Midjourney, l’AI generativa sta ridefinendo i confini della creatività, dell’efficienza e dell’innovazione.

Questi strumenti stanno aprendo nuove frontiere in campi come l’arte, il design, la programmazione, la scrittura creativa e l’assistenza clienti. Sono diventati risorse inestimabili per artisti che vogliono esplorare nuove forme di espressione creativa, per sviluppatori che cercano di ottimizzare il loro flusso di lavoro e per aziende che desiderano offrire esperienze utente più coinvolgenti e personalizzate. L’abilità di queste AI di generare contenuti coerenti, dettagliati e contestualmente rilevanti in tempi brevi sta trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e come essa assiste nelle nostre attività quotidiane.

Tuttavia, con le grandi opportunità vengono anche grandi responsabilità. Le questioni etiche e sociali sollevate dall’uso dell’intelligenza artificiale generativa non possono essere trascurate. La privacy dei dati, i bias degli algoritmi, i diritti d’autore, l’impatto sul lavoro e l’accessibilità sono solo alcune delle sfide che dobbiamo affrontare. È fondamentale che ci sia un impegno continuo da parte di sviluppatori, ricercatori, legislatori e utenti per garantire che l’uso dell’IA generativa sia guidato da principi etici e responsabilità sociale.

Guardando al futuro, è probabile che l’intelligenza artificiale generativa continuerà a crescere e a evolversi, portando con sé nuove possibilità e nuove sfide. La chiave per sfruttare al meglio il potenziale di queste tecnologie risiede nella nostra capacità di bilanciare innovazione e creatività con considerazioni etiche e responsabilità sociale. Questo equilibrio sarà fondamentale per garantire che l’IA generativa alimenti il progresso tecnologico e contribuisca a un futuro più equo, sicuro e inclusivo per tutti.

L’intelligenza artificiale generativa è più di una semplice tecnologia; è una finestra sul futuro, un catalizzatore per il cambiamento e un invito a reimmaginare ciò che è possibile. Come ogni strumento potente, il modo in cui scegliamo di utilizzarla definirà non solo il futuro della tecnologia, ma anche il futuro della società umana.

Appendice: Intelligenza Artificiale Generale

L’intelligenza artificiale generale (AGI), un campo affascinante e in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale generativa, ambisce a sviluppare sistemi AI con la capacità di svolgere qualunque attività intellettuale umana. Questo obiettivo va oltre le funzionalità delle attuali AI specializzate, mirando a una versatilità e adattabilità comparabili a quelle umane, spostando il confine tra il possibile e l’immaginabile nell’ambito dell’intelligenza artificiale.

Gli ultimi anni hanno visto progressi significativi nell’ambito dell’AI, inclusi sviluppi nell’apprendimento automatico e nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Queste innovazioni hanno aperto nuove frontiere verso l’AGI, migliorando notevolmente le capacità di apprendimento e adattamento delle AI in un’ampia varietà di contesti. In particolare, il progresso verso il superamento del Test di Turing da parte di questi sistemi rappresenta un indicatore significativo della loro abilità nel replicare le interazioni umane in modo convincente. Questo è un passo fondamentale verso la realizzazione di un’AGI completa, un avanzamento cruciale nella ricerca di un’intelligenza artificiale che possa operare con una comprensione e un’adattabilità paragonabili a quelle umane.

Il Test di Turing, proposto dal matematico e scienziato informatico britannico Alan Turing nel 1950, è un metodo sperimentale per determinare se una macchina possa pensare in modo umano. Turing suggerì che se un umano non potesse distinguere, dopo cinque minuti di interrogatorio, se stava parlando con una macchina dotata di intelligenza artificiale o con un altro essere umano, ciò dimostrerebbe che l’AI possiede un’intelligenza simile a quella umana. Durante la vita di Turing, nessun sistema AI è stato in grado di superare il test secondo le condizioni specifiche da lui delineate. Tuttavia, alcuni sistemi si sono avvicinati a questo obiettivo.

Nei tempi moderni, la rilevanza del Test di Turing nel valutare l’intelligenza artificiale è stata messa in discussione. Sebbene il test sia stato influente nel campo dell’intelligenza artificiale e della filosofia, ha ricevuto critiche per la sua applicabilità e adeguatezza nel valutare compiutamente l’intelligenza delle macchine. Ciò si deve al fatto che il test giudica le macchine sulla base della loro capacità di conversare con eloquenza umana, ma non sulla loro comprensione umana.

Un interessante studio dell’Università del Michigan, pubblicato negli Atti della National Academy of Sciences, introduce un “test comportamentale di Turing” per valutare le tendenze comportamentali e le caratteristiche di personalità di intelligenze artificiali come ChatGPT (GPT 3 & 4). A differenza dei tradizionali test di Turing, che valutano la capacità di una macchina di imitare la comunicazione umana, questi test comportamentali esplorano come le AI prendono decisioni in situazioni che richiedono cooperazione, altruismo, fiducia e reciprocità. Nel corso dello studio, ChatGPT è stato sottoposto a domande di sondaggi psicologici e a giochi interattivi, con le sue scelte confrontate con quelle di 108.000 persone provenienti da oltre 50 paesi. Sorprendentemente, i risultati hanno mostrato che ChatGPT tende ad essere più cooperativo e altruista rispetto alla media umana, suggerendo potenziali applicazioni in ambiti che richiedono negoziazione, risoluzione dei conflitti, servizio clienti e assistenza. Gli autori dello studio propongono di utilizzare questi test per esplorare ulteriormente le tendenze comportamentali delle AI, ampliando la ricerca a più modelli di AI e a diversi tipi di test comportamentali. La speranza è che ciò possa portare alla nascita di una nuova disciplina, la “scienza comportamentale dell’AI”, per studiare il comportamento delle intelligenze artificiali, il loro rapporto con gli esseri umani e il loro impatto sulla società futura.

Questo studio evidenzia le capacità delle AI di imitare comportamenti umani e le loro potenziali tendenze verso comportamenti positivi come l’altruismo e la cooperazione. Tuttavia, sottolinea anche la necessità di comprendere le limitazioni dell’AI, in particolare nelle situazioni in cui la diversità delle preferenze umane è cruciale. Queste scoperte potrebbero aumentare la fiducia delle persone nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per compiti specifici, pur riconoscendo l’importanza di considerare la loro gamma relativamente ristretta di personalità e preferenze.

OpenAI, dichiaratamente impegnata nella ricerca dell’AGI e oltre, enfatizza l’importanza di sviluppare modelli sempre più allineati e controllabili. L’organizzazione sottolinea la necessità di coinvolgere la società in un dialogo globale su come governare questi sistemi e distribuire equamente i benefici. L’allineamento dell’AGI è fondamentale per garantire che queste intelligenze artificiali avanzate operino in modo sicuro, etico e in linea con i valori e gli obiettivi umani. Questo implica la creazione di sistemi AI che comprendano gli obiettivi umani e siano capaci di adattarsi a valori e obiettivi in evoluzione, una sfida complessa che richiede un’attenta considerazione delle implicazioni etiche e sociali.

Anche Mark Zuckerberg ha recentemente esposto le ambizioni di Meta sottolineando l’obiettivo a lungo termine dell’azienda di sviluppare un’intelligenza artificiale generale e di condividerla in modo responsabile e aperto per il beneficio collettivo. Per realizzare questa visione, Meta sta unendo le forze tra la sua divisione di ricerca sull’AI, FAIR (Fundamental AI Research), e i team che lavorano su prodotti di AI generativa, sotto la guida di figure chiave all’interno dell’organizzazione. Zuckerberg ha messo in luce gli sforzi significativi di Meta nel costruire un’infrastruttura di calcolo di vasta portata (forse la più potente del pianeta) per supportare sistemi AI avanzati. Nonostante la concorrenza acerrima per i talenti nel campo dell’AI, Meta si distingue per la sua visione ambiziosa e l’approccio aperto e responsabile verso lo sviluppo dell’AI, puntando a democratizzare l’accesso a queste tecnologie avanzate e a prevenire la concentrazione di potere nel settore.

Appendice: Panoramica storica dell’intelligenza artificiale

Le origini (1940-1956):

  • Il concetto di “intelligenza artificiale” viene formalmente introdotto nel 1956, durante una conferenza al Dartmouth College, segnando la nascita ufficiale del campo.
  • Nel 1950, Alan Turing pubblica “Computing Machinery and Intelligence”, introducendo il “Test di Turing” come metodo per valutare l’intelligenza di una macchina.
  • Herbert A. Simon e Allen Newell sviluppano il General Problem Solver (GPS) nel 1958, non nel 1957, presso la RAND Corporation. Il GPS è progettato per emulare il processo umano di risoluzione dei problemi.

L’entusiasmo e l’inverno dell’intelligenza artificiale (1957-1980):

  • In questo periodo, la ricerca sull’IA si concentra sulla risoluzione di problemi simbolici e sul ragionamento logico, con esperimenti significativi come ELIZA (1966) di Joseph Weizenbaum e STUDENT (1964) di Daniel Bobrow.
  • Nonostante il successo iniziale, la mancanza di potenza di calcolo e di dati sufficienti porta a sfide insormontabili, culminando nel primo “inverno dell’intelligenza artificiale”, un periodo di ridotto finanziamento e interesse per l’IA.

La rinascita (1980-2010):

  • Gli anni ’80 vedono una rinascita dell’interesse per l’IA, spinta dallo sviluppo di nuovi algoritmi di apprendimento automatico e reti neurali, insieme a un aumento della potenza di calcolo e alla disponibilità di dati.
  • L’era è caratterizzata dal successo dei sistemi esperti, che dimostrano il potenziale dell’IA applicando conoscenze specializzate in aree specifiche.

L’era del deep learning (2010-oggi):

  • La rivoluzione del deep learning trasforma radicalmente l’IA, con lo sviluppo di reti neurali profonde che portano a progressi senza precedenti in vari campi.
  • Momenti chiave includono il successo di AlexNet nel 2012 e la storica vittoria di AlphaGo contro Lee Sedol nel 2016, evidenziando il potenziale del deep learning.

Figure chiave:

  • Alan Turing, John McCarthy, Marvin Minsky, Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Demis Hassabis sono figure centrali nello sviluppo dell’IA.

Eventi chiave:

  • La Conferenza di Dartmouth (1956), la pubblicazione del Test di Turing (1950), lo sviluppo del GPS (1958), l’introduzione di ELIZA (1966) e STUDENT (1964), il primo inverno dell’IA (1974-1980), lo sviluppo del backpropagation (1986), la creazione del World Wide Web (1989), la vittoria di Deep Blue contro Kasparov (1997), lo sviluppo di AlexNet (2012) e la vittoria di AlphaGo (2016) sono momenti fondamentali nella storia dell’IA.

Conclusioni:

L’intelligenza artificiale ha attraversato diverse fasi di sviluppo, oscillando tra periodi di grande entusiasmo e sfide significative. L’era del deep learning ha segnato una svolta, rendendo l’IA pervasiva in molti aspetti della vita quotidiana e aprendo nuove frontiere di progresso. Con il continuo avanzamento dell’IA emergono sfide etiche e sociali, sottolineando l’importanza di considerare attentamente le implicazioni future dell’intelligenza artificiale.

La fascinazione umana per il dialogo con i computer

Fin dagli albori dell’informatica, l’ambizione di parlare con i computer come si fa con le persone ha guidato notevoli progressi tecnologici. Questa visione ha preso piede per la prima volta negli anni ’60 con la creazione di Eliza da parte di Joseph Weizenbaum al MIT. Questo chatbot era progettato per emulare una conversazione con un terapeuta, utilizzando un sistema rudimentale che rispondeva in base alle parole chiave identificate nelle domande degli utenti. Anche se estremamente primitivo, il sistema di Eliza riusciva a convincere gli utenti di interagire con un essere umano, mettendo in luce la predisposizione umana a vedere caratteristiche umane in oggetti inanimati.

La sfida di rendere i computer più umani non si è fermata con Eliza. Negli anni successivi, una varietà di chatbot è stata sviluppata per esplorare diverse modalità di interazione. Dai primi esperimenti in laboratori di ricerca come Xerox PARC, dove negli anni ’70 fu creato un bot per la prenotazione di biglietti aerei, fino all’avvento degli assistenti vocali come Siri e Alexa, la ricerca ha sempre mirato a rendere la conversazione con le macchine non solo possibile, ma anche utile e piacevole.

I chatbot degli anni ’90 e 2000, come Dr. Sbaitso e SmarterChild, hanno introdotto una nuova generazione di utenti all’idea che i computer potessero fornire informazioni e intrattenere, creando un senso di connessione più personale. Questi programmi, spesso incorporati in sistemi di messaggistica istantanea, hanno aiutato a familiarizzare il grande pubblico con l’idea di interagire vocalmente con la tecnologia.

L’avvento degli assistenti vocali ha segnato un’ulteriore evoluzione, promettendo di trasformare il modo in cui interagiamo con i dispositivi. Siri, Alexa, Cortana e simili sono stati presentati come rivoluzionari strumenti per la gestione della vita quotidiana, anche se la loro effettiva utilità è stata a volte oggetto di discussione, poiché la comprensione del linguaggio naturale e l’efficienza nell’esecuzione dei compiti rimanevano limitate.

Oggi, con lo sviluppo di intelligenze artificiali avanzate come ChatGPT e Google Gemini ci troviamo a un punto di svolta significativo. Questi strumenti, potenziati da modelli di linguaggio sempre più sofisticati, stanno superando le limitazioni dei loro predecessori. Offrono interazioni che imitano efficacemente la conversazione umana, arricchite da una capacità di comprensione e azione senza precedenti. L’integrazione di questi sistemi in ambienti lavorativi e personali sta trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, portando verso la realizzazione di dispositivi che ascoltano, rispondono e agiscono in modo significativo.

Glossario dell’Intelligenza Artificiale

  • Addestramento: Questo termine si riferisce al processo mediante il quale un modello di intelligenza artificiale impara a svolgere compiti specifici. Durante l’addestramento, il modello analizza ed elabora grandi quantità di dati per apprendere come eseguire l’azione desiderata con la maggiore efficienza possibile.
  • Agenti Intelligenti: Sono sistemi progettati per percepire l’ambiente circostante e operare decisioni autonome per raggiungere obiettivi specifici. Questi agenti rappresentano una componente critica dell’intelligenza artificiale applicata, per esempio, nei robot autonomi o nei software che gestiscono complesse reti di informazioni.
  • Algoritmo: Definito come una sequenza di istruzioni programmabili, l’algoritmo è la spina dorsale di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale. Gli algoritmi guidano il processore nella esecuzione di compiti specifici, fornendo la base su cui vengono costruiti i modelli di apprendimento automatico.
  • Apprendimento Automatico (Machine Learning, ML): Questo sottocampo si concentra sullo sviluppo di algoritmi capaci di imparare autonomamente dai dati, senza essere esplicitamente programmati. È uno degli aspetti più trasformativi dell’intelligenza artificiale, permettendo alle macchine di migliorare le proprie prestazioni con l’esperienza.
  • Apprendimento Non Supervisionato: Una metodologia di apprendimento automatico utilizzata per analizzare e raggruppare dati non etichettati. Attraverso questo processo, i sistemi possono scoprire pattern e strutture nascoste nei dati senza la necessità di una guida esterna.
  • Apprendimento Profondo (Deep Learning): Si basa su reti neurali articolate e profonde per modellare complessi pattern di dati. Questa tecnologia è particolarmente efficace nel riconoscimento di immagini e suoni, ed è un motore chiave dietro molti progressi recenti nell’intelligenza artificiale.
  • Apprendimento Rinforzato: In questo scenario, un algoritmo apprende a prendere decisioni ottimali attraverso ripetuti cicli di prova ed errore, ricevendo feedback in forma di ricompense o penalità.
  • Apprendimento Supervisionato: Tecnica che insegna a un modello a eseguire compiti attraverso esempi chiaramente etichettati. Questo metodo è largamente utilizzato in compiti di classificazione e regressione.
  • Bias AI: I pregiudizi nei modelli di intelligenza artificiale possono emergere da dati di addestramento inadeguati o parziali. Questi bias possono portare a decisioni errate o ingiuste, sollevando importanti questioni etiche.
  • Big Data: Insieme di dati di vasta scala che, grazie alla loro complessità e volume, richiedono tecnologie avanzate per essere analizzati efficacemente. L’intelligenza artificiale sfrutta i big data per migliorare la precisione dei suoi modelli.
  • Classificazione: Processo di determinazione della categoria di appartenenza di un oggetto o evento basato su un insieme di dati osservati. Questa tecnica è fondamentale in numerosi ambiti applicativi dell’IA.
  • Clustering: Una tecnica di apprendimento non supervisionato che permette di raggruppare insiemi di oggetti in base alla loro somiglianza. È utilizzata per scoprire strutture e affinità in dati non etichettati.
  • Computer Vision: Questo campo si occupa della capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di interpretare e comprendere le informazioni visive dal mondo reale.
  • Dati di Addestramento: I dati utilizzati per insegnare ai modelli di intelligenza artificiale come eseguire specifici compiti. Questi dati sono cruciali per la qualità e l’efficacia dell’addestramento.
  • Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Tecnologia che permette ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo che sia utile e informativo.
  • Etica dell’AI: Riflessione critica sulle implicazioni morali associate allo sviluppo e all’uso dell’intelligenza artificiale, considerando aspetti come la privacy, la sicurezza e l’equità.
  • Intelligenza Artificiale: Un ampio campo di studio che comprende il design di sistemi capaci di eseguire compiti che richiederebbero l’intelligenza umana, come l’apprendimento, il ragionamento e l’adattamento.
  • Modelli Generativi: Questi modelli sono progettati per generare nuovi dati che imitano quelli reali. Sono spesso impiegati per creare immagini, video e testo che appaiono sorprendentemente realistici.
  • Ottimizzazione: Processo di affinamento delle performance di un algoritmo o di un modello di intelligenza artificiale per massimizzare l’efficacia e minimizzare gli errori.
  • Percezione: Capacità di un sistema di intelligenza artificiale di interpretare e comprendere i dati sensoriali, che sono essenziali per interagire con l’ambiente circostante in modo significativo.
  • Rete Neurale: Struttura computazionale che emula il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, fondamentale per l’apprendimento profondo.
  • Riconoscimento del Pattern: Capacità di identificare modelli e regolarità in dati complessi, che è centrale in molte applicazioni di intelligenza artificiale.
  • Robotica: Un campo che combina l’informatica e l’ingegneria per sviluppare robot capaci di eseguire compiti sia semplici che complessi in modo autonomo.
  • Sistemi Esperti: Questi sistemi sono programmati per emulare il processo decisionale umano in aree di specializzazione specifiche, utilizzando la conoscenza e l’esperienza accumulata.
  • Visione Artificiale: Un settore dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interpretazione e la comprensione delle immagini o dei video per applicazioni che vanno dalla navigazione autonoma alla diagnosi medica.
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Questo saggio è stato elaborato utilizzando ChatGPT-4 e Google Gemini Advanced sotto completa supervisione umana. Esso verrà periodicamente aggiornato con le ultime novità e arricchito nei contenuti.