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Jan 24, 2024

L'era dell'intelligenza artificiale: tutto quello che devi sapere sull'intelligenza artificiale

AI is appearing in seemingly every corner of modern life, from music and media

L’intelligenza artificiale sta apparendo in ogni angolo della vita moderna, dalla musica e dai media agli affari e alla produttività, fino agli appuntamenti. C'è così tanto che può essere difficile tenere il passo, quindi continua a leggere per scoprire tutto, dagli ultimi grandi sviluppi ai termini e alle aziende che devi conoscere per rimanere aggiornato in questo settore in rapida evoluzione.

Per cominciare, assicuriamoci di essere tutti sulla stessa lunghezza d'onda: cos'è l'intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale, chiamata anche machine learning, è una sorta di sistema software basato su reti neurali, una tecnica che in realtà è stata sperimentata decenni fa ma che recentemente è sbocciata grazie a nuove e potenti risorse informatiche. L’intelligenza artificiale ha consentito un efficace riconoscimento della voce e delle immagini, nonché la capacità di generare immagini e discorsi sintetici. E i ricercatori sono al lavoro per rendere possibile all’intelligenza artificiale di navigare sul web, prenotare biglietti, modificare ricette e altro ancora.

Oh, ma se sei preoccupato per un'ascesa delle macchine di tipo Matrix, non esserlo. Ne parleremo più tardi!

La nostra guida all'intelligenza artificiale è composta da tre parti principali, ognuna delle quali aggiorniamo regolarmente e può essere letta in qualsiasi ordine:

Alla fine di questo articolo sarai aggiornato quanto chiunque può sperare di essere in questi giorni. Lo aggiorneremo e lo espanderemo anche man mano che ci addentreremo nell'era dell'intelligenza artificiale.

Crediti immagine:Andrii Shyp / Getty Images

Una delle cose più straordinarie dell’intelligenza artificiale è che, sebbene i concetti fondamentali risalgano a più di 50 anni fa, pochi di essi erano familiari anche agli esperti di tecnologia prima di tempi molto recenti. Quindi, se ti senti perso, non preoccuparti: lo sono tutti.

E una cosa che vogliamo chiarire subito: anche se si chiama "intelligenza artificiale", il termine è un po' fuorviante. Non esiste una definizione unica di intelligenza, ma ciò che fanno questi sistemi è decisamente più vicino ai calcolatori che ai cervelli. L'input e l'output di questa calcolatrice sono molto più flessibili. Potresti pensare all'intelligenza artificiale come al cocco artificiale: è un'intelligenza artificiale.

Detto questo, ecco i termini base che troverai in qualsiasi discussione sull'intelligenza artificiale.

Il nostro cervello è in gran parte costituito da cellule interconnesse chiamate neuroni, che si uniscono per formare reti complesse che eseguono compiti e memorizzano informazioni. Fin dagli anni '60 si è tentato di ricreare questo straordinario sistema nel software, ma la potenza di elaborazione richiesta non era ampiamente disponibile fino a 15-20 anni fa, quando le GPU hanno consentito il fiorire delle reti neurali definite digitalmente. Fondamentalmente sono solo tanti punti e linee: i punti sono dati e le linee sono relazioni statistiche tra questi valori. Come nel cervello, questo può creare un sistema versatile che riceve rapidamente un input, lo trasmette attraverso la rete e produce un output. Questo sistema è chiamato modello.

Il modello è l'effettiva raccolta di codice che accetta input e restituisce output. La somiglianza terminologica con un modello statistico o un sistema di modellizzazione che simula un processo naturale complesso non è casuale. Nell'intelligenza artificiale, il modello può riferirsi a un sistema completo come ChatGPT, o praticamente a qualsiasi costrutto di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico, qualunque cosa faccia o produca. I modelli sono disponibili in varie dimensioni, il che significa sia quanto spazio di archiviazione occupano sia quanta potenza di calcolo richiedono per funzionare. E questi dipendono da come viene addestrato il modello.

Per creare un modello di intelligenza artificiale, le reti neurali che costituiscono la base del sistema sono esposte a una serie di informazioni in quello che viene chiamato set di dati o corpus. In tal modo, queste reti giganti creano una rappresentazione statistica di tali dati. Questo processo di formazione è la parte più impegnativa dal punto di vista computazionale, il che significa che richiede settimane o mesi (puoi durare quanto vuoi) su enormi banchi di computer ad alta potenza. La ragione di ciò è che non solo le reti sono complesse, ma i set di dati possono essere estremamente grandi: miliardi di parole o immagini che devono essere analizzate e rappresentate nel gigantesco modello statistico. D'altra parte, una volta che il modello ha terminato la cottura, può essere molto più piccolo e meno impegnativo quando viene utilizzato, un processo chiamato inferenza.