Che cos'è l'IA generativa e perché è così popolare?

Cosa intendono le persone quando parlano di “AI generativa” e perché questi sistemi sembrano trovare la loro strada praticamente in ogni applicazione immaginabile?

Definizione di Intelligenza Artificiale Generativa

L'Intelligenza Artificiale Generativa (o AI Generativa) è un campo dell'intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare modelli in grado di generare nuovi dati, immagini, testi o altri tipi di contenuti, piuttosto che solo analizzarli o classificarli.

Questi modelli utilizzano spesso reti neurali generative, come le reti neurali generative avversarie (GAN) o le reti neurali generative autoregressive (GAN), che sono in grado di apprendere pattern complessi nei dati di addestramento e generarne di nuovi.

Questi possono essere applicati a diversi tipi di dati, come immagini, testo, audio e altro ancora.

Ad esempio, possono essere addestrati su opere artistiche di un pittore famoso per generare nuovi dipinti che riflettano lo stile dell'artista.

L'uso di modelli generativi ha visto un notevole avanzamento con l'avvento dell'apprendimento profondo, che ha permesso di gestire dati più complessi e di ottenere risultati più accurati e realistici.

Nel 2017, i ricercatori di Google hanno introdotto l’architettura del trasformatore, che è stata utilizzata per sviluppare modelli linguistici di grandi dimensioni, come quelli che alimentano ChatGPT.

Nell'elaborazione del linguaggio naturale, un trasformatore codifica ogni parola in un corpus di testo come un token e quindi genera una mappa dell'attenzione, che cattura le relazioni di ciascun token con tutti gli altri token.

Il funzionamento dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Prima che l'Intelligenza Artificiale Generativa (IAG) diventasse popolare negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale era nota soprattutto per creare modelli che facevano previsioni basate sui dati.

Per esempio, poteva prevedere se una radiografia mostrasse un tumore o se qualcuno avrebbe avuto problemi a pagare un prestito, questo tipo di IA imparava da milioni di esempi.

L'intelligenza artificiale generativa, invece, è un po' diversa, è come un artista dell'IA: impara da un sacco di dati e poi crea qualcosa di nuovo, come testi o immagini, che assomigliano a ciò che ha imparato.

Anche se può sembrare una novità, in realtà la tecnologia alla base dell'IAG non è così recente, si basa su ricerche e progressi che sono stati fatti più di 50 anni fa.

Un esempio semplice di AI generativa è la catena di Markov, un metodo inventato oltre un secolo fa.

Era usata per cose come suggerire la prossima parola mentre scrivi un'email, ma non era abbastanza avanzata per creare testi che suonassero realistici.

Oggi, i modelli come ChatGPT sono molto più avanzati, funzionano in modo simile alle catene di Markov, ma sono molto più grandi e complessi, con miliardi di parametri.

Sono stati addestrati su enormi quantità di testo da internet, il che li aiuta a capire meglio le sequenze di parole e frasi e a fare previsioni su cosa verrà dopo in un testo.

In sostanza, l'AI generativa di oggi è come una versione super carica di vecchi modelli, capace di creare cose molto più complesse e interessanti:

l'intelligenza artificiale generativa imita la creatività umana, producendo contenuti di alta qualità (presumibilmente materiale che non è esistito, ma che, in pratica, potrebbe equivalere a informazioni riformulate o riproposte): testo, immagini, risposte a domande, video, canzoni, riepiloghi di rapporti , diagrammi, poesie, testi di marketing, webinar, saggi, codici informatici e chi più ne ha più ne metta.

Si basa su algoritmi complessi come le reti neurali, che imitano il funzionamento del cervello umano.

Questi sistemi si addestrano su grandi dataset per "imparare" schemi e stili, permettendo loro di generare contenuti inediti.

I principali tipi di Intelligenza Artificiale Generativa

Per esempio, DALL-E di OpenAI è un esempio brillante di come l'IA può essere utilizzata per creare immagini.

Questa tecnologia rivoluzionaria ha la capacità di generare immagini uniche partendo da una descrizione di testo.

Inoltre, l'IA è stata utilizzata per creare musica. Jukebox, sviluppato sempre da OpenAI, è un'incredibile dimostrazione di come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare canzoni originali, imitando lo stile di vari artisti e generi musicali.

L'IA è stata utilizzata anche per produrre codice di programmazione.

GitHub Copilot è un esempio di come l'intelligenza artificiale può aiutare i programmatori a scrivere codice più velocemente e con meno errori.

Ed entro il 2032, si prevede che il mercato dell’intelligenza artificiale generativa raggiungerà i 191 miliardi di dollari.

L'interesse è aumentato in modo esponenziale, in parte grazie a innovazioni come l'arte generata da AI e l'uso di queste tecnologie in ambienti educativi per assistere nell'insegnamento e nell'apprendimento.

I benefici dell'Intelligenza Artificiale Generativa

Inoltre, sta emergendo come strumento potente per la personalizzazione delle esperienze degli utenti nei servizi digitali proponendo miglioramenti significativi in termini di efficienza e creatività.

Nel design di prodotti, l'IA può generare rapidamente diversi concept, accelerando il processo di sviluppo e offrendo nuove prospettive creative.

Inoltre, sta emergendo come strumento fondamentale per la personalizzazione dell'esperienza utente in servizi digitali, come e-commerce e piattaforme di streaming, dove l'IA può suggerire prodotti o contenuti basati sulle preferenze individuali.

Le tendenze emergenti nell'Intelligenza Artificiale Generativa

Ad esempio, con l'aiuto dell'IA, possiamo ottimizzare il comfort dei nostri spazi abitativi, aumentare il livello di sicurezza e promuovere l'efficienza energetica.

Questa tecnologia rivoluzionaria ha il potenziale di gestire automaticamente la temperatura degli interni, fornire sistemi di sicurezza più sofisticati e gestire in modo più efficace l'uso dell'energia, contribuendo a un futuro più sostenibile.

Nel mondo del marketing e della finanza, l'Intelligenza Artificiale Generale ha un impatto significativo, le aziende stanno sfruttando la capacità dell'IAG di analizzare e prevedere le tendenze di mercato.

Questo offre alle aziende un vantaggio competitivo, fornendo una visione più dettagliata e anticipata delle dinamiche di mercato.

Di conseguenza, le strategie possono essere formulate con una comprensione più profonda del mercato, il che porta a decisioni aziendali più informate e strategie di marketing più efficaci.

L'importanza di comprendere l'Intelligenza Artificiale Generativa

Comprenderla è fondamentale per utilizzarla responsabilmente e sfruttare i suoi benefici.

Ciò implica affrontare questioni etiche e sociali, come la responsabilità delle decisioni prese dalle AI, la protezione della privacy e l'equità.

L'educazione pubblica e una regolamentazione informata sono essenziali per navigare in questo nuovo paesaggio tecnologico in modo etico e sostenibile.

Noi di Colibryx comprendiamo profondamente l'importanza e il potenziale dell'Intelligenza Artificiale Generativa.

Se desiderate saperne di più su come l'IAG può trasformare il vostro business o i vostri progetti, non esitate a contattarci.

Con la nostra esperienza e competenza, siamo pronti a guidarvi nell'esplorazione di queste tecnologie rivoluzionarie.