Cos'è l'IA?

L'intelligenza artificiale (IA) è un campo in rapida evoluzione e una tecnologia all'avanguardia che permette a computer e macchine di simulare capacità cognitive umane, quali l'apprendimento, la comprensione, la risoluzione di problemi, la presa di decisione, la creatività e l'autonomia. Queste capacità, una volta considerate esclusivo appannaggio dell'intelletto umano, sono ora replicabili e spesso superabili da sistemi algoritmici avanzati.

Le applicazioni e i dispositivi equipaggiati con intelligenza artificiale dimostrano un'impressionante gamma di funzionalità. Possono, ad esempio, "vedere" e identificare oggetti in immagini e video, interpretare il linguaggio umano e rispondere in modo coerente e significativo. Sono in grado di trarre insegnamenti da nuove informazioni e da nuove esperienze, migliorando continuamente le loro prestazioni. Inoltre, possono formulare raccomandazioni dettagliate e personalizzate sia agli utenti comuni che agli esperti del settore. In casi più avanzati, possono agire in modo indipendente, sostituendo efficacemento l'intelligenza o l'intervento umano in compiti complessi; un esempio classico di questa autonomia è l'automobile a guida autonoma, che naviga nel traffico senza necessità di un conducente umano.

Tuttavia, nel 2024, la maggior parte dei ricercatori e professionisti dell'IA, così come le attualità sul tema, si concentrano sui progressi dell'IA generativa. Questa è una branca particolarmente affascinante e potente dell'IA, capace di generare testo, immagini, video e altri contenuti originali e inediti. Per comprendere appieno il funzionamento e il potenziale dell'IA generativa, è fondamentale prima familiarizzare con le tecnologie sottostanti su cui sono costruiti questi strumenti avanzati: il machine learning (ML) e l'apprendimento profondo (o deep learning).

Machine learning

Per semplificare, possiamo visualizzare l'IA come una serie di concetti interconnessi o derivati, emersi e sviluppatisi nel corso di un periodo di oltre 70 anni. L'evoluzione ha portato a una stratificazione di complessità, che ci permette di comprendere come diverse tecnologie si relazionino tra loro. Questa interconnessione può essere rappresentata come una progressione: dall'intelligenza artificiale, si arriva al machine learning, poi all'apprendimento profondo e infine all'IA generativa.

Direttamente derivato dall'IA, troviamo il machine learning, che consiste nella creazione di modelli. Questo processo avviene addestrando un algoritmo a generare previsioni o a prendere decisioni sulla base di un ampio insieme di dati. Il machine learning comprende un vasto spettro di tecniche che conferiscono ai computer la capacità di imparare e di fare inferenze basate sui dati, senza essere esplicitamente programmati per ogni singola attività. Invece di seguire istruzioni rigide e predefinite, i sistemi di ML apprendono schemi e relazioni dai dati, permettendo loro di adattarsi e migliorare.

Esistono numerose tecniche o algoritmi di machine learning, ciascuno ottimizzato per diversi tipi di problemi e di dati. Tra i più noti e ampiamente utilizzati si annoverano:

la regressione lineare, impiegata per prevedere un valore continuo;
la regressione logistica, usata per problemi di classificazione binaria;
i decision tree (alberi decisionali), che prendono decisioni sequenziali;
le foreste casuali (random forests), un insieme di decision tree;
le macchine a vettori di supporto (SVM), potenti per la classificazione e la regressione;
i k più vicini vicini (KNN), un metodo basato sulla distanza per classificazione e regressione;
il clustering, per raggruppare dati simili;
e altri metodi più specifici.

Ciascuno di questi approcci è attentamente selezionato in base alla natura del problema da risolvere e alle caratteristiche dei dati disponibili.

Tra le tecniche di machine learning più conosciute e influenti vi è la rete neurale. Le reti neurali si ispirano profondamente alla struttura e al funzionamento del cervello umano, mimandone la capacità di elaborare informazioni complesse. Sono costituite da strati di nodi interconnessi, analoghi ai neuroni biologici, che lavorano in concerto per elaborare e analizzare dati complessi. Le reti neurali sono particolarmente adatte a compiti che implicano l'identificazione di schemi e relazioni intricate in grandi quantità di dati, come il riconoscimento di immagini o il trattamento del linguaggio.

La forma più semplice e fondamentale di machine learning è l'apprendimento supervisionato. Questa metodologia prevede l'utilizzo di insiemi di dati etichettati, dove ogni esempio di addestramento è associato a un'etichetta di output corretta fornita da un essere umano. L'obiettivo primario è addestrare algoritmi a classificare i dati o a prevedere i risultati con elevata precisione. Il modello impara la mappatura tra gli input e gli output dai dati di addestramento, consentendogli in seguito di prevedere le etichette di nuovi dati inediti e non visti in precedenza, basandosi sulle relazioni apprese.

Apprendimento profondo

Il deep learning, o apprendimento profondo, è una sottocategoria avanzata del machine learning che eleva le capacità delle reti neurali. Esso utilizza reti neurali multistrato, denominate reti neurali profonde, che sono progettate per simulare in modo più sofisticato il complesso potere decisionale del cervello umano, andando oltre le capacità delle reti neurali tradizionali.

Una differenza chiave risiede nella loro architettura: le reti neurali profonde comprendono uno strato di input, almeno tre, ma più spesso centinaia di strati nascosti, e uno strato di output. Questa struttura contrasta con le reti neurali utilizzate nei modelli classici di machine learning, che solitamente presentano solo uno o due strati nascosti. La profondità degli strati permette al sistema di apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, estraendo caratteristiche sempre più complesse a ogni livello.

Questi strati multipli sono cruciali perché permettono un tipo di apprendimento chiamato apprendimento non supervisionato. A differenza dell'apprendimento supervisionato che richiede etichette umane, le reti neurali profonde possono automatizzare l'estrazione di caratteristiche significative da vasti insiemi di dati non etichettati e non strutturati. Sono capaci di fare le proprie previsioni e scoperte a partire dalle rappresentazioni interne che costruiscono di questi dati, senza bisogno di una guida esplicita per ogni singolo esempio.

Dato che l'apprendimento profondo non necessita di un intervento umano costante per l'etichettatura dei dati, consente di implementare il machine learning su larga scala in modo molto più efficiente. È particolarmente adatto a compiti complessi come il trattamento automatico del linguaggio naturale (NLP), che permette ai computer di comprendere e generare linguaggio umano, e la visione artificiale, che abilita le macchine a "vedere" e interpretare immagini e video. È anche eccellente per altre attività che implicano l'identificazione rapida e precisa di modelli e relazioni complesse in grandi quantità di dati. Non a caso, la maggior parte delle applicazioni di IA che utilizziamo quotidianamente, dai sistemi di raccomandazione ai software di riconoscimento vocale, sono alimentate da una forma di apprendimento profondo.

In una rete neurale profonda, la sinergia tra i numerosi strati di nodi consente al sistema di estrarre significato e relazioni profonde da volumi massicci di dati non strutturati e non etichettati, un compito che sarebbe proibitivo per gli esseri umani o per algoritmi più semplici.

L'apprendimento profondo ha inoltre aperto la strada a diverse altre modalità di apprendimento avanzate, tra cui:

L'apprendimento semi-supervisionato, che combina elementi dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato, utilizzando sia dati etichettati che non etichettati per addestrare modelli di IA a compiti di classificazione e regressione, ottimizzando l'uso delle risorse.
L'apprendimento auto-supervisionato, che rappresenta un approccio innovativo in cui il modello genera etichette implicite direttamente dai dati non strutturati stessi, piuttosto che affidarsi a set di dati etichettati esternamente per i segnali di supervisione.
L'apprendimento per rinforzo, una metodologia in cui l'agente di IA impara attraverso un processo di tentativi ed errori e un sistema di ricompense, piuttosto che estraendo informazioni da modelli nascosti nei dati. Questo è tipico dei giochi o della robotica.
L'apprendimento per trasferimento, un approccio efficiente in cui le conoscenze acquisite e i modelli pre-addestrati su una determinata attività o un insieme di dati vengono riutilizzati per migliorare significativamente le prestazioni del modello in un'altra attività correlata o in un insieme di dati differente, riducendo i tempi di addestramento e la necessità di grandi quantità di dati.

IA generativa

L'IA generativa, o "Gen AI", rappresenta l'apice delle capacità attuali dell'intelligenza artificiale in termini di creatività e produzione di contenuti. Si riferisce specificamente ai modelli di apprendimento profondo capaci di creare un contenuto originale complesso, che può spaziare da testo lungo e coerente a immagini, video o audio realistici e di alta qualità. Questi modelli rispondono in modo creativo ai prompt o alle richieste formulate da un utente, generando risultati che spesso sono indistinguibili da quelli prodotti da esseri umani.

In generale, il funzionamento dei modelli generativi si basa su un principio fondamentale: essi codificano una rappresentazione semplificata dei loro dati di addestramento, cogliendone le caratteristiche essenziali e i pattern latenti. Successivamente, si basano su questa rappresentazione interna per produrre un risultato che è simile, ma mai identico, al modello iniziale. Questa capacità di creare variazioni uniche è ciò che li rende "generativi".

I modelli generativi hanno una storia più lunga di quanto si possa pensare, essendo stati utilizzati per anni nelle statistiche per analizzare dati numerici e comprendere distribuzioni. Tuttavia, è nell'ultimo decennio che si sono evoluti in modo spettacolare, acquisendo la capacità di analizzare e generare tipi di dati molto più complessi, come immagini, testo e audio. Questa evoluzione è coincisa con l'emergere di tre tipi di modelli di deep learning particolarmente sofisticati, che hanno rivoluzionato il campo:

I variational autoencoder o VAE, introdotti nel 2013, hanno segnato un punto di svolta. Hanno permesso di creare modelli capaci di generare molteplici varianti diverse di contenuto in risposta a un singolo prompt o a un'istruzione, aprendo la strada alla diversificazione creativa.
I modelli di diffusione, apparsi per la prima volta nel 2014, operano con un meccanismo innovativo: aggiungono gradualmente "rumore" a un'immagine fino a renderla completamente irriconoscibile, per poi imparare a rimuovere questo rumore in modo iterativo, generando così immagini originali e ad alta qualità in risposta alle istruzioni.
I trasformatori (chiamati anche modelli di trasformazione), che sono addestrati su dati sequenziati, sono diventati il cuore dell'IA generativa moderna. La loro architettura li rende estremamente efficaci nel generare sequenze estese di contenuto, che si tratti di parole in frasi coerenti, forme all'interno di un'immagine complessa, immagini consecutive in un video fluido o comandi specifici nel codice software. I trasformatori sono infatti al centro della maggior parte degli strumenti di IA generativa che fanno notizia oggi e che hanno catturato l'immaginazione del pubblico, come ChatGPT e GPT-4 di OpenAI, Copilot di Microsoft, BERT di Google, Bard (ora Gemini) e Midjourney, un generatore di immagini estremamente popolare.

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Funzionamento dell'IA generativa

In generale, l'IA generativa opera attraverso un ciclo ben definito di tre fasi principali, che consentono di passare da un'idea iniziale alla produzione di contenuti originali e raffinati:

La fase di addestramento: in questa prima fase, il modello di IA generativa viene "nutrito" con enormi quantità di dati. L'obiettivo è creare un modello di fondazione, che apprende le relazioni, gli schemi e le strutture sottostanti dei dati di input. È qui che il modello acquisisce la sua conoscenza fondamentale del mondo o del dominio specifico in cui dovrà operare.
La fase di regolazione (o fine-tuning): una volta che il modello di fondazione è stato addestrato, viene sottoposto a un processo di regolazione. Questo implica l'addestramento su un set di dati più piccolo e specifico, spesso etichettato per un'applicazione particolare. Questa fase adatta il modello alle esigenze di un'applicazione specifica, affinando le sue capacità per compiti più circoscritti e migliorandone la precisione e la pertinenza.
La fase di generazione, valutazione e nuova regolazione: questa è la fase operativa in cui il modello, ora finemente regolato, genera attivamente nuovi contenuti in risposta ai prompt degli utenti. I risultati generati vengono poi valutati, spesso da esseri umani, per verificarne la qualità, la coerenza e l'aderenza agli obiettivi. Sulla base di questa valutazione, il modello può essere sottoposto a un'ulteriore "nuova regolazione" per correggere eventuali difetti o migliorare ulteriormente le sue prestazioni, creando un ciclo iterativo di miglioramento continuo.