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Come funziona l’AI generativa?
Con strumenti come ChatGPT e Midjourney, l’Intelligenza Artificiale Generativa ha preso il volo, dimostrando la sua forza nella creazione di sorprendenti opere d’arte visive e conversazioni testuali interessanti e dettagliate.
Cosa alimenta l’IA Generativa?
L’IA Generativa si basa su tre componenti:
Dati: I dati nell’IA Generativa sono come le esperienze di vita e le informazioni che il nostro cervello accumula nel tempo. Proprio come le nostre esperienze modellano la nostra comprensione e le nostre risposte, dataset diversificati forniscono all’IA una ricca fonte di conoscenza per apprendere schemi e relazioni. Reti neurali: Una rete neurale è come un team di detective che risolve un caso. Ogni detective (neurone) possiede un pezzo del puzzle (dati). Essi condividono indizi (input) e lavorano insieme, combinando i loro ritrovamenti per formulare teorie (elaborare informazioni). Nel tempo, man mano che ottengono più indizi, raffinano le loro teorie fino a risolvere il caso (fare una previsione o una decisione), migliorando con ogni nuovo caso su cui lavorano.
Algoritmi: Un algoritmo è come un insieme di istruzioni per montare un mobile. Ogni passaggio ti guida attraverso un’azione o decisione specifica, portandoti ad assemblare tutte le parti nell’ordine corretto. Proprio come seguire le istruzioni passo dopo passo porta a un mobile completamente montato, seguire i passaggi di un algoritmo porta al completamento di un compito o alla risoluzione di un problema. Come impara l’IA? Ecco alcune tecniche di apprendimento utilizzate nella formazione dell’IA:
Apprendimento supervisionato: È un metodo di apprendimento in cui gli algoritmi imparano da dati di allenamento etichettati. Ad esempio, considera un elenco di richieste di assistenza clienti, ognuna automaticamente etichettata con categorie specifiche come ‘fatturazione’, ‘supporto tecnico’ o ‘richiesta generale’. L’IA fa ciò studiando migliaia di etichette addestrate dagli umani. Apprendimento non supervisionato: Qui, l’IA impara da dati senza etichette. Cerca schemi e raggruppa insieme cose simili, come l’iPhone raggruppa foto con volti simili. Apprendimento semi-supervisionato: Viene utilizzato un mix di dati etichettati e non etichettati. L’IA impara da entrambi, migliorando l’accuratezza con meno dati etichettati. Apprendimento per rinforzo: L’IA impara per tentativi ed errori, ricevendo feedback come ricompense o penalità. È come insegnare trucchi agli animali domestici con premi per le azioni corrette.
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Come impara l’IA a generare testo?
Ecco una ripartizione passo-passo della generazione di testo nell’IA Generativa:
Prima, l’IA utilizza grandi quantità di dati testuali per apprendere i modelli linguistici. Questo di solito avviene tramite l’apprendimento supervisionato, dove l’IA viene addestrata su dataset già etichettati, aiutandola a comprendere il contesto e la struttura del linguaggio. Poi, le reti neurali, che agiscono come una versione semplificata del cervello umano, analizzano questi dati. Interpretano le sfumature del linguaggio, stabilendo una base affinché l’IA possa generare testi significativi e contestualmente rilevanti.
Dopo aver generato il testo, l’IA riceve feedback umano sul suo output. Questo feedback, chiamato RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), aiuta l’IA a comprendere meglio le preferenze e le sfumature umane.
L’IA si adatta e modifica la generazione di testo in base a questo feedback, portando a miglioramenti costanti della qualità degli output e dell’accuratezza dei contenuti. Inizia con l’IA Generativa Leader innovativi hanno iniziato a utilizzare l’IA Generativa per automatizzare le comuni richieste e domande dei clienti per migliorare l’esperienza del cliente e liberare i loro agenti dal lavoro monotono.
Per utilizzare efficacemente l’IA Generativa, è necessario allineare il proprio processo, come la raccolta di dati pertinenti, e il proprio team deve essere competente in specifiche competenze IA come l’ingegneria dei prompt, il fine-tuning, ecc. Queste competenze sono difficili da sviluppare e possono richiedere mesi di sforzo.
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Gabriele Ferrari
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Nato il 10/06/1968
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E-mail: gabriele@gabrieleferrari.net
Web Designer, Digital Project Manager, Esperto di WordPress, Sviluppatore Web, Esperto Certificato di Google Ads, Social Media Manager e Graphic Designer attualmente lavora come libero professionista. Fornisce servizi quali consulenza, sviluppo di siti web, SEO e pubblicità online, marketing sui social media, grafica e sviluppo di app mobile per aziende e privati. Precedente esperienza come Web Project Manager e Social Marketing Manager in importanti agenzie web, nonché Family Banker e Team Manager nel settore dei giochi. Laureato presso la facoltà di Ingegneria Elettronica dell’Università di Bologna.