L'AI generativa sembra possedere il potere della previsione. Gli AI chatbot conversazionali come ChatGPT, per esempio, possono suggerire la prossima strofa di una canzone o di una poesia. Software come DALL-E o Midjourney, invece, possono creare opere d'arte originali o immagini realistiche da descrizioni in linguaggio naturale.
Le strumenti di completamento del codice, come GitHub Copilot, riescono a suggerire le prossime righe di codice in base al contesto. Tuttavia, l'AI generativa non è un'AI predittiva. Sebbene l'AI predittiva non sia conosciuta al pari della sua controparte generativa, essa rappresenta comunque uno strumento potente per le aziende. Ecco un'analisi completa di entrambe le tecnologie e le principali differenze.
Che cos'è l'AI generativa?
L'AI generativa (gen AI) è l'intelligenza artificiale che risponde a un richiesta specifica creando contenuti originali generati, come audio, immagini, codice software, testi e video. Questi modelli si basano su enormi set di dati non elaborati.
I modelli di AI generativa attingono da modelli e relazioni codificate all’interno dei dati di addestramento per creare nuovi contenuti. I dati generati, pur non identici ai dati originali di addestramento, risultano pertinenti e spesso sorprendentemente originali.
La maggior parte dei modelli di AI generativa inizia con un modello fondativo (foundation model), tipo di modello di deep learning che "impara" a generare output su richiesta. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) sono spesso utilizzati per la generazione di testo, ma vi sono modelli per ogni tipo di generazione di contenuti.
Che cos'è l'AI predittiva?
L'AI predittiva unisce l'analisi statistica con algoritmi di machine learning per trovare modelli di dati e prevedere i risultati futuri. Questa tecnologia estrae insight dai dati storici per effettuare previsioni accurate.
I modelli predittivi vengono spesso utilizzati per migliorare la velocità e la precisione dell'analisi statistica. Si applicano in settori aziendali, ad esempio, per prevedere le vendite e stimare la domanda di prodotti o servizi. Inoltre, l'AI predittiva personalizza l'esperienza del cliente, ottimizza la logistica, supporta la decision-making nel business.
Qual è la differenza tra AI generativa e AI predittiva?
Sebbene entrambi rientrino nella categoria dell'intelligenza artificiale, l'AI generativa e l'AI predittiva sono due tecnologie distinte. Eccone le differenze chiave:
Dati di input o di addestramento
L'AI generativa si addestra su grandi set di dati contenenti milioni di oggetti. L'AI predittiva invece, può funzionare con dati più specifici e mirati.
Output
Sebbene entrambi i modelli sfruttino l'aspetto predittivo, l'AI generativa produce nuovo contenuto, mentre l'AI predittiva fornisce previsioni di eventi futuri.
Algoritmi e architetture
Per i modelli di AI generativa sono comunemente utilizzati gli algoritmi seguenti:
- I modelli di diffusione aggiungono rumore ai dati finché non diventano casuali, dopodiché lo riducono per recuperare l'output desiderato.
- Le reti generative avversarie (GAN) sono costituite da una rete generatrice e una discriminante.
- I modelli trasformazionali si basano sugli input e sull'attenzione per processare dati sequenziali.
- Gli autoencoder variazionali creano rappresentazioni compresse dei dati per produrre contenuti nuovi.
Per quanto riguarda l'AI predittiva, invece, gli algoritmi statistici comuni includono:
- Il clustering per classificare gruppi simili di dati per comprendere meglio i dati.
- Gli alberi decisionali per effettuare classificazioni ottimali e il random forest per aggregare gli output di più alberi.
- I modelli di regressione, che esprimono relazioni lineari o non lineari tra dati.
- I metodi per le serie storiche analizzano i dati come sequenze cronologiche per proiettare tendenze future.
Attendibilità e interpretabilità
I modelli generativi, pur potenti, sono spesso poco interpretabili perché si basano su processi complessi. I modelli predittivi, invece, si basano su dati e statistiche spiegabili. Tuttavia, anche in questo caso, l'interpretazione umana è critica e può portare a decisioni errate senza una comprensione corretta.
Casi d'uso dell'AI generativa e AI predittiva a confronto
Nicholas Renotte di IBM sottolinea che la scelta tra le due tecnologie dipende da più fattori. Per esempio, le previsioni finanziarie non spesso necessitano di AI generativa, soprattutto quando modelli predittivi più semplici raggiungono lo stesso risultato a un costo minore.
Casi d’uso dell'AI generativa
- Supporto al servizio clienti tramite chatbot personalizzati
- Settore gaming, per la creazione di ambienti di simulazione realistici
- Settore sanitario, per generare dati sintetici o supportare la scoperta di nuove molecole
- Marketing e comunicazione, per creare testi, immagini e contenuti digitali accattivanti
I settori benefici di queste tecnologie continuano a crescere man mano che le capacità dell'AI si ampliano.