L’ intelligenza artificiale spiegata in maniera semplice

Introduzione alle AI generative

L’intelligenza artificiale, in breve IA ( o AI per gli anglofoni, qui per la pronuncia corretta ) è giunta fra noi, e sta per introdursi in ogni aspetto della nostra vita quotidiana, facilitando attività che vanno dalla ricerca online allo shopping, dai viaggi alla comunicazione fino ad impattare in diversi ambiti lavorativi e professionali.

Ma come funziona una intelligenza artificiale? Cercheremo di spiegare in maniera semplice e accessibile cosa è e come funziona una AI generativa, le origini e lo sviluppo dell’AI seguendo le tracce lasciate da pionieri come Alan Turing e John Von Neumann, che hanno gettato le basi per i computer moderni e, di conseguenza, per l’intelligenza artificiale.

Discuteremo come l’AI sia progredita dall’essere un concetto principalmente teorico a diventare una componente fondamentale in diversi settori, grazie anche all’avanzamento tecnologico e all’accesso a grandi quantità di dati.

Cercheremo di spiegare come funzionano le AI generative come ChatGPT, Midjourney e Stable Diffusion, e come vengono istruite per creare testo, immagini, e video e quali sono le componenti e i moduli che le fanno funzionare.

Breve Storia dell’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) ha percorso un lungo cammino da quando era solo un sogno nelle menti dei pionieri della tecnologia. Potremmo affermare che la sua nascita vada praticamente di pari passo con la nascita dell’informatica. .Questo è un breve excursus dei momenti chiave che hanno segnato l’evoluzione dell’IA:

1. 1950 – Test di Turing: Alan Turing propone il “test di Turing” come criterio di intelligenza di una macchina, ponendo le basi concettuali dell’intelligenza artificiale.
2. 1956 – Nascita dell’IA: Durante la conferenza di Dartmouth, John McCarthy conia il termine “intelligenza artificiale”, segnando ufficialmente la nascita del campo di studio. Qui, l’IA viene definita come la scienza e l’ingegneria di fare macchine intelligenti.
3. 1960-1970 – Anni d’Oro: Sviluppo dei primi programmi di IA che risolvevano problemi algebrici, imparavano le lingue e iniziavano a giocare a scacchi.
4. 1974-1980 – Primo Inverno dell’IA: Riduzione del finanziamento a causa delle eccessive aspettative non soddisfatte, portando a un rallentamento significativo nella ricerca.
5. 1980-1987 – Rinascita dell’IA: Con l’introduzione dei sistemi esperti, l’IA trova applicazioni commerciali, generando nuovamente interesse e investimenti.
6. 1987-1993 – Secondo Inverno dell’IA: I limiti dei sistemi esperti portano a un nuovo periodo di disillusione e a un calo dei finanziamenti.
7. 1990 – L’era del Machine Learning: Prima dell’era del Machine Learning, l’AI si basava su regole e logica formale, con sistemi esperti che richiedevano la codifica manuale di conoscenze dettagliate per eseguire compiti specifici. Questo approccio, limitato dalla sua rigidità e dalla difficoltà di gestire nuove situazioni, è stato rivoluzionato dall’introduzione del Machine Learning . Il Machine Learning ha permesso alle macchine di imparare direttamente dai dati, aumentando significativamente la flessibilità, l’adattabilità e le capacità delle AI, e aprendo la strada a progressi in campi come riconoscimento vocale e visivo, traduzione automatica e guida autonoma In pratica si passa da regole e logica formale (tentando di simulare il cervello), all’utilizzo dei dati, grazie ai miglioramenti nell’algoritmo del back propagation, che consente alle reti neurali di “apprendere” da grandi quantità di dati.
8. 2010 – Deep Learning e Big Data: L’accesso a grandi database e il miglioramento dell’hardware informatico permettono avanzamenti significativi nel deep learning, migliorando drasticamente la capacità di riconoscimento vocale e visivo dell’IA.
9. 2016 – AlphaGo: Il programma AI AlphaGo di Google DeepMind sconfigge il campione del mondo di Go, Lee Sedol, in una sfida storica, dimostrando avanzamenti significativi nell’apprendimento profondo e nell’intelligenza artificiale.
10. 2018 – GPT: OpenAI introduce la serie Generative Pre-trained Transformer (GPT), iniziando con GPT, che mostra capacità sorprendenti nel generare testo coerente e contestualmente rilevante.
11. 2020 – GPT-3: OpenAI lancia GPT-3, con 175 miliardi di parametri, rendendolo uno dei modelli di linguaggio più potenti e versatili, capace di scrivere testi convincenti, codice di programmazione e molto altro.
12. 2021 – ChatGPT: OpenAI introduce ChatGPT, un’applicazione interattiva basata su GPT-3, ottimizzata per conversazioni naturali e informazioni, segnando un nuovo traguardo nell’interazione uomo-macchina e nell’accessibilità dell’intelligenza artificiale al grande pubblico.
13. 2022 – Viene aperto al pubblico l’utilizzo di ChatGPT. Viene rilasciata anche Stable Diffusion, ai generativa di immagini open source. In pochi mesi nasceranno nuove piattaforme per la generazione di testo, immagini, video e musica.

Cosa è una intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale (AI) è un campo della scienza e della tecnologia incentrato sulla creazione di macchine che emulano l’intelligenza umana.

Proprio come gli esseri umani utilizzano la memoria per immagazzinare esperienze e dati, così l’AI sfrutta i big data, ovvero enormi archivi di informazioni, come fondamento per il suo apprendimento e la sua capacità decisionale.

Similmente agli esseri umani che percepiscono il mondo tramite i cinque sensi, l’AI riceve input dal mondo esterno attraverso sensori, telecamere, internet e tutto quello che oggi produce dati, elaborando queste informazioni per prendere decisioni. Le macchine, analizzano questi dati a velocità inimmaginabili per le capacità umane, facendo operazioni complesse in poche frazioni di secondo.

Potremmo affermare che in linea teorica macchina e uomo funzionano allo stesso modo, ma nella pratica non è affatto cosi: la natura del processo è completamente diversa.

Ad esempio noi umani siamo in grado di elaborare una soluzione consumando pochissima energia; le macchine hanno bisogno di una notevole quantità di energia per funzionare, ma sono in grado di gestire una quantità enorme di calcoli e operazioni.

Nonostante le macchine richiedano una quantità di energia significativamente maggiore rispetto al cervello umano per funzionare, la loro capacità di eseguire miliardi di operazioni al secondo le rende straordinariamente potenti e in alcuni casi competitive con l’intelligenza umana.

L’evoluzione recente ha portato i computer più avanzati a raggiungere livelli di elaborazione dati paragonabili a quelli del cervello umano, segnando una svolta nell’efficacia e nelle potenzialità dell’AI, che si manifesta in una vasta gamma di applicazioni, dalla risoluzione di problemi complessi all’automazione di compiti precedentemente esclusivi dell’intelletto umano.

Come Funzionano le AI Generative

Principi Base: Le Fondamenta delle AI Generative

Le intelligenze artificiali generative, si basano su due concetti fondamentali dell’informatica moderna: il machine learning (l’apprendimento automatico) e il deep learning.

Questi concetti rappresentano le fondamenta su cui le AI generative costruiscono la loro straordinaria capacità di creare contenuti nuovi e originali, da testi a immagini, suoni e oltre.

Immagina di avere un amico robot che può disegnare, scrivere storie o comporre musica da solo, senza che nessuno glielo abbia mai insegnato. Questo è quello che fanno le AI generative, e si basano su due superpoteri dell’informatica: l’apprendimento automatico e il deep learning.

Machine learning (Tipo Imparare Giocando): È come quando giochi a un videogioco e impari come superare i livelli senza che nessuno ti dia istruzioni precise. Dopo un po’, inizi a capire i pattern: “Ah, se salto qui, evito il mostro; se raccolgo quest’oggetto, guadagno più punti”. L’apprendimento automatico funziona così, ma per i computer. Gli dai un mucchio di esempi (tipo un sacco di foto di gatti), e il computer impara da solo a riconoscere cosa fa sembrare un gatto un gatto.

Esempio Pratico: Se mostri al tuo amico robot centinaia di disegni di draghi, dopo un po’ sarà in grado di disegnare un nuovo drago che non ha mai visto prima, usando quello che ha “imparato” dai disegni che gli hai mostrato.

Deep Learning (Apprendimento Profondo, Tipo Super-Intuizione): Questo è praticamente il livello successivo del machine learning. Immagina di avere un “blocco note magico” che ti aiuta a disegnare. Ogni volta che fai una linea, il blocco note suggerisce come migliorarla per fare un disegno ancora più bello.

Il deep learning funziona così, ma invece di un “blocco note”, ci sono reti neurali – un insieme di “neuroni” artificiali che lavorano insieme per capire e migliorare quello che il computer sta cercando di fare, sia che si tratti di riconoscere visi in una foto, sia che si tratti di generare una nuova canzone.

Esempio Pratico: Dici al tuo robot che vuoi una storia su un astronauta che esplora un pianeta alieno. Il robot usa quello che ha imparato da migliaia di libri per scrivere una storia completamente nuova, con personaggi, avventure e colpi di scena, tutto inventato da lui.

In pratica, le AI generative usano questi due superpoteri per “capire” un sacco di dati – come foto, testi, musica – e poi usarli per creare qualcosa di completamente nuovo, che sembra fatto da un umano. È un po’ come avere un artista, uno scrittore o un musicista robot che prende ispirazione da tutto ciò che ha “visto” o “letto” prima.

Tecnologie Chiave: I Pilastri delle AI Generative

Le intelligenze artificiali generative si appoggiano su alcune tecnologie chiave che ne hanno definito lo sviluppo e le possibilità applicative: le reti neurali generative (GAN, Generative Adversarial Networks), i transformer e i modelli pre-addestrati.

Questi strumenti rappresentano il cuore pulsante delle capacità creative dell’AI generativa, permettendo la generazione di contenuti sempre più sofisticati e realistici.

Reti Neurali Generative (GAN): Le GAN sono un’innovativa architettura di rete neurale introdotta da Ian Goodfellow e i suoi collaboratori nel 2014. Sono costituite da due reti neurali in competizione tra loro: il generatore e il discriminatore. Il generatore ha il compito di creare dati nuovi (ad esempio, immagini), mentre il discriminatore valuta questi dati, distinguendo tra quelli reali e quelli generati artificialmente. Questo processo di competizione continua finché il generatore non diventa così abile da produrre dati che il discriminatore non riesce a distinguere da quelli reali.

Esempio semplice:

Immagina due fratelli che fanno a gara a chi disegna il miglior cavallo. Uno prova a disegnarlo il più realistico possibile, mentre l’altro cerca di capire se è un disegno o una vera foto di un cavallo. Questo gioco continua fino a quando il disegnatore non diventa così bravo che l’altro fratello non può più dire la differenza. Ecco, questo è quello che fanno le GAN: una parte crea, l’altra giudica, e insieme imparano a fare arte, foto o musica che sembrano reali.

Transformer: I transformer sono un tipo di architettura per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) introdotta nel paper “Attention is All You Need” nel 2017.

Rappresentano una svolta per quanto riguarda la comprensione e la generazione del linguaggio da parte delle macchine, grazie al meccanismo di “attenzione” che permette al modello di ponderare l’importanza relativa di diverse parole in una frase. Questa tecnologia sta alla base di alcuni dei più avanzati sistemi di IA generativa, come GPT-3.5 e GPT4 di OpenAI, capaci di scrivere testi convincenti su un’ampia gamma di argomenti, tradurre lingue, rispondere a domande e molto altro.

Spiegato semplice:

immagina di avere una cassetta magica che può leggere qualsiasi libro in un secondo e poi raccontarti storie nuove basate su quello che ha letto. Questo è il lavoro dei Transformer: leggono e capiscono il linguaggio umano, poi lo usano per scrivere testi che possono andare da un semplice tweet fino a un intero romanzo, e tutto sembra scritto da una persona vera.

Esempio Pratico: Chiedi alla tua AI di scrivere un’articolo che parli di come funzionano le intelligenze artificiali e ti ritroverai con l’articolo che stai leggendo. 😉

Modelli Pre-Addestrati: I modelli pre-addestrati sono reti neurali che sono state già addestrate su vasti dataset prima di essere rilasciate per usi specifici. Questo addestramento iniziale fornisce una base di conoscenza generale che può essere poi affinata attraverso processi di addestramento ulteriore su dataset più piccoli o specifici per determinati compiti di fine-tuning. L’utilizzo di modelli pre-addestrati consente di risparmiare tempo e risorse computazionali, rendendo l’AI generativa accessibile anche a entità con minori capacità di elaborazione.

Spiegato semplice:

Pensa ai modelli pre-addestrati come a dei supereroi dell’IA che hanno già imparato un mucchio di trucchi. Invece di partire da zero, usano quello che sanno per aiutarti a creare qualcosa di nuovo più velocemente. Se vuoi fare un’app che riconosce le piante dalle foto, puoi usare un modello che sa già un po’ di botanica, invece di insegnargli tutte le piante del mondo.

Esempio Pratico: Vuoi creare una nuova app di riconoscimento di animali? Invece di addestrare un AI da zero, prendi un modello pre-addestrato che conosce già migliaia di animali e lo aggiorni con qualche foto in più. Risultato? Un’app pronta in meno tempo e con meno fatica. Esempio pratico sono ad esempio i modelli pre-addestrati di Stable Diffusion presenti su piattaforme come Civitai

Il Processo Creativo della generazione di immagini con AI

I diffusori, nel contesto delle intelligenze artificiali (AI) generative, giocano un ruolo cruciale nel modellare e generare dati nuovi e complessi, come immagini, testi, audio e altro ancora. Essi sono al centro di una tecnica innovativa chiamata “modelli di diffusione”, che ha rivoluzionato il modo in cui le AI possono creare contenuti realistici e dettagliati partendo da un set di dati base.

Cosa Sono i Modelli di Diffusione?

Immagina di avere un pennello, vernice e un bicchiere d’acqua. Se lasci cadere una goccia di vernice nell’acqua, inizierà a diffondersi fino a sparire completamente, giusto? Bene, ci sono delle AI, chiamate modelli di diffusione, che imparano a fare qualcosa di simile ma al contrario: partono da un “bicchiere d’acqua” pieno di “rumore” e riescono a trovare la goccia originale di vernice. Suona complicato? Ti spiego meglio con alcuni esempi semplici.

Fase 1: L’ispirazione Pensa ai modelli di diffusione come ai maghi della fisica che fanno un trucco alla rovescia. Invece di lasciare che la goccia di vernice si disperda nell’acqua, questi maghi fanno un incantesimo per riportare la goccia alla sua forma originale, partendo dall’acqua mescolata. È come se avessero una macchina del tempo per la vernice!

Fase 2: Aggiungere il “Rumore” Questi modelli iniziano con delle immagini chiare e poi, passo dopo passo, aggiungono un po’ di “rumore”, che è tipo quando aggiungi statico a un’immagine chiara fino a che non si vede più nulla. È come se coprissimo lentamente un disegno con uno strato di polvere fino a nasconderlo completamente.

Esempio Pratico: Immagina di avere una foto nitida del tuo cane. Se usiamo un modello di diffusione, inizieremmo ad aggiungere piccoli granelli di “polvere” sulla foto finché non diventa tutta bianca o grigia, completamente indistinguibile.

Fase 3: Il Trucco Inverso Dopo aver completamente nascosto l’immagine sotto il “rumore”, il modello di diffusione fa il trucco magico: inizia a togliere il rumore, passo dopo passo, cercando di indovinare come era l’immagine originale. È come se, da una foto tutta grigia, potesse magicamente riportare alla luce la foto del tuo cane, anche se un po’ alla volta.

Esempio di “Rumore”: Il rumore che aggiungiamo è tipo quando guardi la TV senza segnale, quel fruscio. Ma qui, invece di essere fastidioso, ci aiuta perché il modello impara a rimuovere questo fruscio per trovare l’immagine nascosta.

Alla fine, dopo aver “pulito” tutta questa confusione, il modello riesce a creare qualcosa di nuovo, che può essere un’immagine, un suono o qualsiasi altra cosa abbia imparato a generare. È come se potesse immaginare come sarebbe una nuova foto del tuo cane, anche se non l’ha mai vista prima.

Esempio di vari step che portano alla creazione di un’immagine.

Immagine finale ottenuta:

In Sintesi: Questi modelli di diffusione sono un po’ come artisti digitali che imparano a disegnare partendo da fogli completamente neri o bianchi, aggiungendo e togliendo “rumore” fino a rivelare o creare nuove immagini sorprendenti. E tutto questo, partendo dall’idea di come funziona la diffusione di una goccia di vernice in un bicchiere d’acqua!

In poche parole, i modelli di diffusione operano attraverso un processo di “diffusione” che, inizialmente, introduce rumore in un dato di partenza fino a renderlo irriconoscibile, per poi “disfare” questo processo, eliminando il rumore per creare nuovi dati che mantengono una struttura e coerenza logica rispetto ai dati originali. È un processo che, in un certo senso, imita il fenomeno fisico della diffusione e inversione, ma in un contesto digitale.

L’Importanza dei dati della etichettatura per le AI Generative

Ci sono due elementi fondamentali senza il quale l’AI non potrebbe funzionare: i dati e la loro organizzazione. I dati infatti hanno bisogno di un’organizzazione che avviene tramite l’etichettatura, giocando un ruolo determinante nel modellare la capacità dell’AI di interpretare e generare un output.

L’etichettatura dei dati è il processo mediante il quale agli elementi di un dataset vengono assegnate specifiche categorie o attributi, facilitando così l’addestramento di modelli AI in compiti di riconoscimento, classificazione e generazione.

Il Processo di Etichettatura

L’etichettatura dei dati è essenziale per l’apprendimento supervisionato, un metodo in cui l’AI impara da esempi etichettati per prevedere l’etichetta di nuovi dati non visti. Supponiamo di voler addestrare un AI generativa a riconoscere e distinguere i cani nelle foto. Ogni immagine nel dataset di addestramento deve essere accuratamente etichettata, indicando se contiene o meno un cane, e possibilmente specificando la razza, la posizione e altre caratteristiche rilevanti.

Esempio Pratico: Distinguere i Cani in Foto

Immaginiamo di avere migliaia di foto, alcune con cani e altre senza.

L’etichettatura accurata di queste foto è il primo passo per insegnare all’AI a identificarle correttamente.

Se una foto ha l’etichetta “cane”, l’AI impara a riconoscere i pattern visivi – come la forma, la dimensione e il colore – che caratterizzano l’aspetto di un cane. Con un numero sufficiente di esempi etichettati, l’AI diventa capace di analizzare nuove immagini e determinare con precisione se contengono un cane, facendo distinzioni anche tra diverse razze se il dataset è abbastanza dettagliato.

Importanza dell’Etichettatura di Qualità

L’accuratezza dell’etichettatura dei dati è quindi cruciale. Etichette imprecise o inconsistenti possono confondere l’AI, portando a errori nel riconoscimento. Se una foto di un gatto viene erroneamente etichettata come “cane”, l’AI potrebbe iniziare a confondere caratteristiche felini con quelli canini, compromettendo l’affidabilità del modello.

Sfide e Soluzioni

L’etichettatura manuale dei dati è un processo laborioso e soggetto a errori. Per questo, vengono spesso impiegati strumenti automatizzati di etichettatura assistita dall’AI per accelerare il processo mantenendo un alto livello di precisione, ma il controllo umano rimane fondamentale per garantire la qualità delle etichette. E’ notizia relativamente recente quella dei lavoratori sottopagati in Africa per il lavoro di etichettatura di intelligenze artificiali allo scopo di creare un dataset privo di testi razzisti, sessisti, omofobi, e violenti.

I Metodi Fondamentali dell’Apprendimento Automatico di una AI generativa

Nel cuore dell’intelligenza artificiale giace una domanda fondamentale:

come fa un computer ad imparare dai dati?

L’apprendimento, nell’ambito dell’intelligenza artificiale, non è diverso dall’apprendimento umano nella sua essenza più pura: si basa sull’esperienza.

La modalità con cui un computer “esperisce” e impara da queste esperienze è articolata in tre metodologie principali: l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento con rinforzo.

Questi metodi delineano il quadro su come le macchine possono imparare autonomamente, adattarsi e persino superare determinate sfide nel tempo.

Apprendimento Supervisionato: Questo metodo si basa sulla presenza di un “insegnante” che fornisce al modello esempi di input e output corrispondenti. L’obiettivo del modello è di apprendere una mappatura da input a output, basandosi sugli esempi forniti. Attraverso la minimizzazione degli errori tra le previsioni e gli effettivi risultati desiderati, il modello affina la sua capacità di fare inferenze accurate su nuovi dati non visti. L’apprendimento supervisionato è ampiamente utilizzato in compiti come la classificazione (ad esempio, distinguere tra immagini di gatti e cani) e la regressione (ad esempio, prevedere il prezzo di una casa basandosi sulle sue caratteristiche). Necessita dell’etichettatura dei dati di input.

Apprendimento Non Supervisionato: Diversamente dall’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato non si avvale di etichette o risultati specifici forniti in anticipo. Invece, il modello esplora i dati per identificare pattern, strutture o raggruppamenti intrinseci. Questo tipo di apprendimento è particolarmente utile per scoprire relazioni nascoste nei dati o per la riduzione della dimensionalità, come nel clustering (raggruppare oggetti simili) o nella riduzione delle dimensioni (semplificare i dati preservandone le caratteristiche essenziali).

Apprendimento con Rinforzo: L’apprendimento con rinforzo si distingue per il suo approccio basato su ricompense e punizioni. Un “agente” impara a navigare in un ambiente attraverso la sperimentazione, ricevendo ricompense per azioni che avvicinano a un obiettivo e penalità per quelle che allontanano da esso. Questo metodo è stato applicato con successo in scenari complessi che richiedono la presa di decisioni sequenziali, come i giochi (ad esempio, il Go o gli scacchi) o la navigazione autonoma di veicoli.

Questi tre metodi rappresentano il nucleo su cui si costruisce la capacità di apprendimento delle macchine.

Ognuno offre un approccio unico all’apprendimento, permettendo alle intelligenze artificiali di adattarsi e migliorare nel tempo, in base alla natura dei dati e agli obiettivi specifici.

La scelta del metodo più appropriato dipende dall’ambito di applicazione e dalla tipologia di dati disponibili, guidando il percorso dell’apprendimento automatico verso soluzioni sempre più efficaci e innovative.

Ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale e i settori che possono giovarne

L’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) promette vantaggi sostanziali in una moltitudine di settori, rivoluzionando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con il mondo che ci circonda.

Ecco alcuni dei principali ambiti di applicazione e settori professionali che possono trarre vantaggio nell’implematare intelligenze artificali nel proprio workflow produttivo:

Arte e Design

• Creazione di Immagini e Opere d’Arte: Generazione di immagini, dipinti digitali e grafica a partire da descrizioni testuali, aprendo nuove frontiere nella creatività digitale.
• Design di Prodotti: Aiuto nella creazione di prototipi e concept design per l’industria del design e della moda.
• Nel campo creativo e del design, l’intelligenza artificiale (AI) sta aprendo nuove frontiere. Designer grafici, animatori video, architetti e disegnatori stanno sfruttando l’AI per generare concetti innovativi, migliorare i flussi di lavoro e creare visualizzazioni mozzafiato. L’AI può automatizzare compiti ripetitivi, permettendo ai creativi di concentrarsi sull’aspetto artistico. Per esempio, può suggerire variazioni di design, ottimizzare le animazioni in base ai feedback degli utenti, o simulare complessi effetti ambientali in progetti architettonici, ampliando così il potenziale creativo e operativo in questi settori.

Media e Intrattenimento

• Produzione di Musica: Composizione di pezzi musicali in vari generi senza l’intervento diretto di musicisti.
• Generazione di Contenuti per Videogiochi: Creazione di texture, ambienti, e persino trame narrative per videogiochi.
• Scrittura Creativa e Giornalismo: Produzione di articoli, racconti brevi, e persino poesie.

Educazione e Ricerca

• Materiali Educativi Personalizzati: Generazione di testi educativi su misura per adattarsi al livello di apprendimento degli studenti.
• Ricerca Scientifica: Simulazione di esperimenti e modellazione di fenomeni complessi per accelerare la scoperta scientifica.
• Simulazioni di complessi sistemi naturali, accelerando scoperte che potrebbero richiedere anni di sperimentazione tradizionale.

Tecnologia e Ingegneria

• Sviluppo di Software: Generazione automatica di codice a partire da specifiche in linguaggio naturale.
• Progettazione Architettonica: Assistenza nella creazione di concept design architettonici innovativi.
• Analisi predittive, l’AI trasforma radicalmente la produzione e la manutenzione, consentendo analisi predittive che anticipano guasti o necessità di manutenzione prima che diventino problemi critici. Questo non solo migliora l’efficienza ma riduce anche i costi e i tempi di inattività.
• Nella gestione degli errori nei computer quantistici, l’AI contribuisce a stabilizzare e ottimizzare le prestazioni di questi dispositivi pionieristici, essenziali per il futuro del calcolo ad alte prestazioni.

Salute e Medicina

• Scoperta di Farmaci: Accelerazione del processo di identificazione di nuovi farmaci attraverso la modellazione molecolare.
• Diagnostica Medica: Assistenza nell’analisi di immagini mediche per la diagnosi precoce di malattie, personalizzazione delle cure mediche e sviluppo di nuovi trattamenti, potenziando la prevenzione e la gestione delle malattie.
• Nella ricerca biomedica, facilita l’identificazione di nuove proteine e il potenziale sviluppo di cure rivoluzionarie, compresa la lotta contro malattie finora incurabili.

Marketing e Customer Service

• Chatbot e Assistenza Clienti: Fornitura di servizi di assistenza clienti tramite chatbot capaci di comprendere e rispondere in modo naturale.
• Creazione di Contenuti Pubblicitari: Generazione automatica di testi e immagini per campagne pubblicitarie personalizzate.
• Personalizzazione cliente. L’AI migliora l’esperienza del cliente attraverso personalizzazione e efficienza, reinventando il modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti.
• Nello sviluppo di modelli predittivi, l’AI gioca un ruolo chiave nell’anticipare cambiamenti climatici, tendenze di mercato e dinamiche sociali, supportando decisioni più informate in settori come la finanza, la politica pubblica e la pianificazione urbana

Sicurezza Informatica

• Sicurezza e Sorveglianza: Analisi di flussi video per rilevare attività sospette o non autorizzate.

Ambiente e Sostenibilità

• Modellazione Climatica: Simulazione degli effetti dei cambiamenti climatici e proposta di soluzioni sostenibili.,, offre strumenti avanzati per il monitoraggio e la previsione di fenomeni climatici, aiutando nella lotta contro il cambiamento climatico.
• Ricerca di nuovi materiali, l’AI accelera la scoperta di composti innovativi per l’energia sostenibile, l’elettronica avanzata e le tecnologie sanitarie.

I Pericoli delle AI

Secondo un sondaggio del parlamento europeo, l’88% pensa che ci voglia una gestione attenta e il 61% degli europei guarda positivamente all’ utilizzo delle IA e ai robot.

Proprio come ogni strumento tecnologico, l’AI porta con sé una serie di rischi e pericoli che richiedono attenta considerazione e gestione.

Il primo e forse il più evidente pericolo dell’AI riguarda il suo potenziale uso improprio o malevolo. Proprio come un coltello, che nella sua essenza non è né buono né cattivo, può essere utilizzato in modo nefasto, così l’AI può essere sfruttata per scopi dannosi se gestita da individui con intenti malevoli.

L’AI, apprendendo da enormi volumi di dati disponibili online, può involontariamente perpetuare e amplificare pregiudizi, fake news e teorie complottistiche, qualora non vengano attentamente selezionate le fonti da cui apprende. Questo rischia di deformare la percezione pubblica della realtà, influenzando negativamente il dibattito pubblico e la formazione dell’opinione.

La creazione di video e immagini fake (cioè false) ad esempio , può facilmente essere utilizzata da truffatori per diffondere notizie false. .

Inoltre, la preoccupazione per lo sviluppo incontrollato dell’AI, espressa anche da eminenti figure del settore tecnologico attraverso appelli pubblici, evidenzia la paura che l’AI possa, in qualche modo, sfuggire al controllo umano o evolversi in modi imprevedibili.

Questi scenari richiamano l’attenzione sulla necessità di implementare robusti meccanismi di sicurezza e governance per l’AI, assicurando che il suo sviluppo proceda in modo etico e sostenibile.

Infine, l’AI solleva questioni relative alla disoccupazione tecnologica e alla disuguaglianza economica. Mentre automazione e sistemi intelligenti possono aumentare l’efficienza e ridurre i costi, c’è il pericolo che possano anche rendere obsolete intere categorie professionali, accentuando le disparità sociali ed economiche. E’ notizia recente quella del CEO di Dukaan, Kabeer Biswas, che ha licenziato il 90% del personale dell’azienda e lo ha sostituito con un chatbot AI in grado di rispondere a domande sui prodotti, sui servizi e sul processo di acquisto;, affermando che il chatbot AI è in grado di fornire un servizio clienti migliore dei dipendenti umani.

Affrontare i pericoli dell’AI richiede un approccio che includa regolamentazioni efficaci, ricerca responsabile, trasparenza nelle pratiche di sviluppo e un impegno condiviso verso l’utilizzo etico dell’intelligenza artificiale. Solo così potremo garantire che i benefici di questa tecnologia possano essere appieno realizzati senza sacrificare i nostri valori fondamentali o compromettere la sicurezza e il benessere.

Glossario termini

Generative Adversarial Networks (GAN)

• Cosa Sono: Le GAN sono un tipo di modello generativo che impara a creare dati simili a quelli su cui viene addestrato. Sono composte da due reti neurali in competizione: un generatore che crea dati e un discriminatore che valuta se i dati sono reali o generati dal modello.
• Utilizzo: Sono ampiamente usate per generare immagini realistiche, creare opere d’arte, migliorare la risoluzione delle immagini, e molto altro.
• Categoria: Modelli generativi.

Transformer

• Cosa Sono: I Transformer sono un tipo di architettura per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza meccanismi di attenzione per gestire sequenze di dati. Sono stati introdotti per migliorare la comprensione e la generazione del linguaggio da parte delle macchine.
• Utilizzo: Fondamentali nel NLP per compiti come la traduzione automatica, la generazione di testo, e la comprensione del linguaggio. Varianti dei Transformer sono utilizzate anche in applicazioni di visione artificiale.
• Categoria: Architetture di deep learning per NLP e oltre.

Modelli Pre-Addestrati

• Cosa Sono: I modelli pre-addestrati sono reti neurali che sono state già addestrate su vasti dataset prima di essere rilasciate per usi specifici. Questo addestramento fornisce una base di conoscenza che può essere ulteriormente personalizzata con dati specifici.
• Utilizzo: Sono utilizzati per accelerare lo sviluppo di nuovi modelli di IA, permettendo a ricercatori e sviluppatori di partire da un modello con una comprensione generale piuttosto che da zero. Possono includere GAN, Transformer o qualsiasi altro tipo di rete neurale addestrata. Questa categoria rappresenta un approccio per accelerare lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni di IA, sfruttando il lavoro pregresso.
• Categoria: Strumenti di accelerazione dello sviluppo di IA.

Diffusori (Modelli di Diffusione)

• Cosa Sono: I diffusori sono una classe di modelli generativi che creano dati (come immagini o audio) progressivamente, partendo da rumore casuale e attraverso un processo che “inverte” la diffusione del rumore per arrivare a dati strutturati e coerenti.
• Utilizzo: Sono impiegati per generare immagini ad alta fedeltà, audio, e altre forme di media, offrendo risultati spesso superiori ad altre tecniche generative, specialmente in termini di realismo e dettaglio.
• Categoria: Modelli generativi.