Man mano che i sistemi di intelligenza artificiale diventano più intelligenti, diventa evidente che i modelli da soli non sono in grado di scalare. Molte applicazioni iniziano con un modello al centro e improvvisano il resto. Questo funziona finché il sistema deve solo rispondere a domande. Tuttavia, appena deve agire, prendere decisioni o coordinare diversi passi, questo approccio incontra i suoi limiti. L'architettura non crolla improvvisamente, ma si disgrega nel tempo: con soluzioni di lavoro, casi particolari e dipendenze incontrollabili.
La progettazione del sistema
La domanda reale nella progettazione del sistema non è come migliorare un modello, bensì come costruire un sistema che possa diventare più intelligente senza perdere stabilità. Chi capisce come è strutturato un sistema KI e come cambiano i ruoli delle sue strati può sviluppare applicazioni che non siano travolte dalla prossima generazione di modelli, ma che beneficiino di essa e l'integrino senza problemi.
Strati chiaramente definiti
I sistemi KI moderni non consistono in un modello circondato da un po' di logica, ma in strati ben distinti. Ogni livello ha una propria responsabilità e insieme determinano il livello di intelligenza che un sistema può raggiungere.
Gli strati di un sistema KI
L'architettura di un sistema KI può essere divisa in cinque strati: Presentazione, Orchestrazione, Integrazione, Conoscenza e Infrastruttura. Ogni strato ha un ruolo specifico nel sistema globale ed influenza il modo in cui il sistema formula compiti, prende decisioni, utilizza informazioni ed esegue azioni. Solo grazie al lavoro congiunto si ottiene un sistema che non fornisce solo risposte, ma riesce a prendere decisioni e agire, mantenendo stabilità anche se l'ambiente muta e i modelli si evolvono.
1. Presentazione – la formulazione di significato e restituzione
Lo strato della presentazione è dove un sistema KI capisce di cosa tratta l'attività. Qui un'intenzione umana o un obiettivo viene formulato in modo tale che il sistema possa lavorarci, attraverso un'interfaccia utente, una API o meccanismi interni come ruoli e promemoria di sistema che fanno da telaio all'interazione. Inoltre, lo strato di presentazione fornisce non solo l'input, ma anche il contesto necessario per il trattamento: obiettivi, limiti, informazioni di base e ruoli.
Altrettanto importante dell'input è l'output: lo strato di presentazione determina nella forma in cui la KI restituisce i risultati, che possono essere in linguaggio naturale, dati strutturati per altri sistemi o rappresentazioni visive. Questo strato ne costituisce la conchiglia comunicativa: definisce ciò che il sistema deve fare e come presenta i risultati agli esseri umani o ad altri sistemi.
2. Orchestrazione – il controllo del comportamento
Nella strato di orchestrazione, una attività formulata diventa un piano d'azione chiaro. Qui la strato strutturizza il trattamento: scompone l'attività, sceglie i componenti adatti e definisce l'ordine in cui il sistema li esegue. Esso gestisce la realizzazione, valuta risultati intermedi e reagisce a situazioni inaspettate. Fanno parte anche la cattura degli errori, la scelta di altri percorsi e la garanzia che il risultato corrisponda all'intento originale. In questa strato si trovano workflow, pipeline, politiche, regole, logica di routing – tutto ciò che decide come il sistema lavora.
L'orchestrazione decide su flusso, struttura e controllo, ma non decide su con chi o con cosa il sistema interagisce o che conoscenza utilizza. Essa costituisce quindi il centro operativo: garantisce che dagli input nasca un comportamento coerente e spiegabile.
3. Integrazione – la connessione con il mondo esterno
Lo strato di integrazione collega i processi interni del sistema con il suo ambiente. Se l'orchestrazione stabilisce come una attività è svolta, l'integrazione fornisce i mezzi per accedere dati, servizi e funzioni esterni. Con questa strato il sistema acquiste la capacità di recuperare informazioni o eseguire funzioni esterne. Definisce lo spazio operativo del sistema: quali servizi sono raggiungibili, quali fonti dati sono disponibili e quali operazioni sono consentite. Tecnologicamente comprende interfacce come API, adattatori, connettori, strumenti o accessi a database.
L'integrazione offre opportunità, ma non decide quando o perché il sistema dev'evi usarle. Questa responsabilità rimane all'orchestrazione. Appena chiara la quantità di informazioni di cui il sistema ha bisogno o di dati necessari, entra in gioco la stratificazione successiva, lo strato della conoscenza, e struttura il sapere necessario.
4. Conoscenza – la memorie e la struttura delle informazioni
Lo strato della conoscenza equilibra una limitazione fondamentale dei modelli di linguaggio attuali: questi possono contenere una vasta conoscenza sul linguaggio e il mondo, ma essa termina al momento del loro training. Le informazioni che emergono successivamente o quelle organizzative devono esistere al di fuori del modello.
La stratificazione su cui si basa la conoscenza fornisce informazioni indipendenti dal modello e le struttura, mantenendole aggiornate. Non include solo fatti e documenti, ma contesti, storia e relazioni specifiche del dominio. Tecnologicamente, lo strato include database, repository vettoriali, grafici della conoscenza, documenti e metadati. Lo strato della conoscenza decide che cosa sa il sistema e quali informazioni sono rilevanti per un'attività. Decidere però quando o come questa conoscenza dev'essere usata o integrata nel processo spetta sempre all'orchestrazione.
5. Infrastruttura – le condizioni tecniche dell'operatività
Lo strato dell'infrastruttura assicura che un sistema KI funziona in modo affidabile a lungo termine sotto condizioni reali. Questo forma la base tecnica in cui si costruiscono tutte le altre strati e definisce la qualità operativa del sistema: disponibilità, sicurezza e scalabilità. Sul piano tecnico, include aspetti come potenza computazionale, reti di memoria, identità utente, meccanismi di distribuzione e monitoraggio dello stato del sistema.
Il modello – un ingrediente, ma non l'elemento principale del sistema
Intuitivamente si può pensare che il modello sia il cuore di un sistema KI. Nell'architettura del sistema, però, non forma uno strato a sé stante, bensì è solo un componente.