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.