Partiamo dalle basi: <\/span>come funziona l\u2019intelligenza artificiale? <\/span><\/b>Cos\u2019\u00e8 di preciso? Marco Somalvico, ingegnere italiano e specialista di IA, l\u2019ha definita cos\u00ec:<\/span><\/p>\n “<\/span>\u00c8 una disciplina dell’Informatica che studia i fondamenti teorici, i metodi e le tecniche che permettono di progettare sistemi hardware e software in grado di fornire a un calcolatore elettronico livelli di prestazioni che, all’osservatore comune, sembrerebbero esclusivi dell’intelletto umano.<\/span><\/i>” (Fonte: <\/span>https:\/\/bit.ly\/Treccani-Intelligenza-Artificiale<\/u><\/span><\/a>)<\/span><\/p>\n In sintesi,<\/span> l’intelligenza artificiale \u00e8 la simulazione delle capacit\u00e0 e dei processi comportamentali osservati negli esseri umani<\/span><\/b>.<\/span><\/p>\n La premessa per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale \u00e8 semplice: <\/span>fare in modo che una macchina risolva un compito senza dirle esplicitamente come svolgerlo<\/span><\/b>. Inizialmente, questo pu\u00f2 sembrare impossibile, ma non \u00e8 altro che un problema matematico. Quando quest\u2019ultimo \u00e8 troppo complesso per essere risolto algoritmicamente, ci rivolgiamo a una macchina affinch\u00e9 trovi una soluzione “probabile” al posto nostro. <\/span>Ma come avviene questo procedimento? <\/span><\/b>Grazie all\u2019acquisizione di una grande quantit\u00e0 di dati: pi\u00f9 questi sono rappresentativi del problema, migliori saranno i risultati ottenuti (\u00e8 il tipico concetto del <\/span>Garbage in Garbage out<\/span><\/i>).<\/span><\/p>\n Quando abbiamo un <\/span>insieme di dati di input <\/span><\/b>e un corrispondente<\/span> insieme di dati di output <\/span><\/b>che, complessivamente, formano il “dataset”, dobbiamo<\/span> <\/b>trovare una <\/span>funzione matematica in grado di collegare i due insiemi di dati in modo prevedibile e statisticamente accurato<\/span><\/b> (un po’ come quando cerchiamo di ricavare una funzione da una serie di punti su un piano).Il set di dati viene suddiviso in un set di “addestramento” e uno di “convalida”, che verranno utilizzati rispettivamente per addestrare e convalidare la capacit\u00e0 della funzione generata dall’intelligenza artificiale di risolvere il problema.Questo metodo viene applicato iterativamente attraverso diverse “generazioni” in cui l’IA cerca, inizialmente, di indovinare una funzione che in qualche modo agisca meglio di tutte le precedenti generazioni di funzioni. <\/span>Una volta terminato l’addestramento, l’IA diventer\u00e0 un “modello”<\/span><\/b>, una sorta di stampo composto da un insieme di numeri e funzioni in grado di trasformare un dato input nel corrispondente output con un alto grado di certezza sulla base del set di dati fornito.<\/span><\/p>\n Esistono numerosi tipi di modelli e architetture studiati e perfezionati negli ultimi anni. I pi\u00f9 importanti sono nel campo del <\/span>Machine Learning<\/u><\/span><\/a> (ML), dove ne troviamo per comporre architetture come i sistemi di Deep Learning per le reti neurali profonde, le reti neurali convoluzionali, l’elaborazione del linguaggio naturale e molto altro ancora.<\/span><\/p>\n Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, uno degli sviluppi pi\u00f9 importanti e degni di nota \u00e8 stato il <\/span>Generative Pre-trained Transformer <\/span><\/i><\/b>(GPT), <\/span>un modello di apprendimento automatico innovativo e avanzato che sfrutta le reti neurali per generare testi in linguaggio naturale<\/span><\/b>. \u00c8 stato sviluppato da OpenAI, un’importante entit\u00e0 di ricerca senza scopo di lucro dedicata al progresso dell’IA in modo sicuro, etico e vantaggioso.<\/span><\/p>\n Nel 2019 OpenAI ha pubblicato il rivoluzionario documento <\/span>Language Models are Unsupervised Multitask Learners<\/u><\/span><\/i><\/a>, insieme a <\/span>codice e modelli associati<\/u><\/span><\/a>, consentendo a chiunque nel mondo di sperimentare e sviluppare la propria <\/span>IA basata su GPT<\/span><\/b>.I GPT rientrano nello stesso campo di studi dei Large Language Models (LLM), che nel 2018 sono stati diffusi proprio da OpenAI.<\/span><\/p>\n Grazie alla sua ampia portata e versatilit\u00e0, il modello GPT pu\u00f2 essere addestrato su un vasto insieme di testi, tra cui libri, articoli e siti web, utilizzando un approccio di apprendimento non supervisionato in cui il sistema prevede la parola successiva in una sequenza di testo, consentendo al modello di <\/span>riconoscere determinati schemi e stabilire relazioni tra i dati<\/span><\/b>.<\/span><\/p>\n Il risultato di questo processo di addestramento \u00e8 un modello che presenta un alto grado di fluidit\u00e0 e coerenza, in grado di <\/span>generare testi in linguaggio naturale paragonabili alla scrittura umana<\/span><\/b>. I GPT hanno un’ampia gamma di applicazioni, tra cui la creazione automatica di contenuti, i chatbot e la traduzione linguistica. Per questo motivo, il modello ha guadagnato popolarit\u00e0 tra gli sviluppatori, i ricercatori e le aziende, proponendosi come uno <\/span>strumento potente e flessibile per migliorare la produttivit\u00e0 e l’innovazione<\/span><\/b>.<\/span><\/p>\n Tra il 2018 e il 2023, OpenAI ha rilasciato quattro versioni principali della serie GPT, di cui l’ultima \u00e8 <\/span>GPT-4<\/span><\/b>, di gran lunga la pi\u00f9 capace. Non pi\u00f9 vincolato alle interazioni testuali, il modello \u00e8 un <\/span>LLM multimodale addestrato su enormi quantit\u00e0 di dati <\/span><\/b>provenienti da Internet, libri, articoli e documenti di ricerca, con un numero di parametri superiore rispetto al suo predecessore <\/span>GPT-3, che era stato addestrato su 175 miliardi di parametri.<\/span><\/p>\n Nonostante i loro numerosi benefici, i GPT sono stati oggetto di alcune <\/span>critiche e limitazioni<\/span><\/b>, in particolare per quanto riguarda il <\/span>potenziale di distorsione e i problemi etici <\/span><\/b>nei sistemi di intelligenza artificiale, soprattutto nel settore delle traduzioni, dove la sensibilit\u00e0 e le sfumature culturali possono essere facilmente trascurate.Inoltre, l’ampiezza e la complessit\u00e0 di modelli come il GPT hanno sollevato questioni di trasparenza, responsabilit\u00e0 e difficolt\u00e0 di comprensione e interpretazione dei processi sottostanti.<\/span><\/p>\n Per quanto riguarda la <\/span>sicurezza dello sviluppo dell’intelligenza artificiale<\/span><\/b>, nell’aprile del 2021 la Commissione Europea ha proposto una politica per un <\/span>quadro normativo sull’IA<\/u><\/span><\/a> che illustra i rischi che questa comporta e le regole di cui avrebbe bisogno in un mondo tecnologico in crescita.<\/span><\/p>\n Nel marzo del 2023, una lettera aperta del <\/span>Future of Life Institute<\/span><\/i>, firmata da diversi ricercatori di IA e dirigenti tecnologici, ha chiesto di <\/span>sospendere per 6 mesi l’addestramento delle Intelligenze Artificiali pi\u00f9 potenti di GPT-4<\/span><\/b>. Il motivo? La preoccupazione circa i possibili rischi esistenziali connessi al loro sviluppo. Un esempio \u00e8 la cosiddetta “<\/span>singolarit\u00e0 tecnologica<\/span><\/b>” (<\/span>AI Singularity<\/span><\/i>), concetto con cui si intende un ipotetico momento futuro in cui la tecnologia crescer\u00e0 in modo incontrollabile e irreversibile, causando cambiamenti imprevedibili alla civilt\u00e0 umana.<\/span><\/p>\n In <\/span>Italia<\/span><\/b>, con l’avvento di tali potenti sistemi, il Garante per la protezione dei dati personali ha disposto, con effetto immediato, la<\/span> limitazione temporanea del trattamento dei dati degli utenti italiani nei confronti di OpenAI<\/span><\/b>. Nel provvedimento, il Garante rileva la mancanza di informazioni fornite agli utenti e a tutti gli interessati i cui dati vengono raccolti da OpenAI ma, soprattutto, l’assenza di una base giuridica che giustifichi la raccolta e la conservazione massiva di dati personali. In attesa che OpenAI risolva la questione, ha limitato l’utilizzo dei suoi servizi in Italia.<\/span><\/p>\n Ora che abbiamo risposto alla domanda \u201ccome funziona l\u2019intelligenza artificiale?\u201d un\u2019altra domanda sorge spontanea: cosa dobbiamo aspettarci in futuro? Per ora il quesito resta aperto.<\/span><\/p>\n Tecnologia e innovazione digitale sono il pane quotidiano del team DotEnv: grazie al nostro supporto puoi <\/span>automatizzare<\/u><\/span><\/a> alcuni processi aziendali o fornire al tuo business <\/span>soluzioni software <\/span><\/b>capaci di semplificare determinate procedure interne. <\/span>Raccontaci il tuo progetto<\/span><\/b><\/a> e noi cuciremo su misura la strategia migliore per raggiungere i tuoi obiettivi!<\/span> L’Intelligenza Artificiale \u00e8 un campo interdisciplinare e fiorente dell’informatica che mira a creare macchine con capacit\u00e0 cognitive e funzioni simili all’intelligenza umana, comprendendo aree complesse come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione linguistica. Con la sua costante crescita ed evoluzione, negli ultimi anni l’IA ha raggiunto il potenziale per trasformare e rivoluzionare diversi settori, tra cui la sanit\u00e0, la finanza e i trasporti.<\/p>\n Tutte le meraviglie derivanti dallo sviluppo dell’IA sono la conclusione degli sforzi collettivi di ricercatori, scienziati, ingegneri e sviluppatori che hanno lavorato instancabilmente nel corso degli anni per mappare insieme diversi campi della conoscenza, come la Matematica, l\u2019Informatica, le Neuroscienze, la Psicologia, la Filosofia e gli Studi Linguistici. Ma cos\u2019\u00e8 di preciso l\u2019IA e come si intrecciano queste discipline per formare la tecnologia che abbiamo imparato a conoscere?<\/p>\n Scopriamolo insieme!<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":3479,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[18,10],"tags":[],"class_list":["post-3691","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","category-it-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3691","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3691"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3691\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6050,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3691\/revisions\/6050"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3479"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3691"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3691"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dotenv.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3691"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"intelligenza-artificiale-blog-dotenv\"](\"https:\/\/www.dotenv.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/ai-blog-1.png\")
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\n<\/span>Il processo fondamentale delle Intelligenze Artificiali<\/span><\/span><\/h3>\nMachine Learning e GPT: benefici e criticit\u00e0<\/span><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\nCaratteristiche e vantaggi dei GPT<\/span><\/span><\/h3>\n
Criticit\u00e0 e potenziali rischi connessi ai GPT<\/span><\/span><\/h3>\n
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\n<\/span>SCOPRI COSA FACCIAMO<\/span><\/span><\/b><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"