“Dentro l’intelligenza artificiale generativa”
Nel giro di pochi anni, l’intelligenza artificiale generativa è passata da curiosità tecnologica a protagonista dell’innovazione.
Se un tempo ci stupivamo per un chatbot capace di rispondere a semplici domande, oggi assistiamo a modelli che scrivono codice, generano immagini, compongono musica, analizzano video e persino propongono nuove molecole per la ricerca scientifica.
Dall’intrattenimento alla creatività computazionale
Nel 2023, un ingegnere ha chiesto a un modello linguistico di scrivere un algoritmo per comprimere dati.
In pochi secondi ha ricevuto non solo il codice funzionante, ma anche una spiegazione dettagliata, suggerimenti per ottimizzarlo e riferimenti bibliografici.
Non era magia: era un Transformer.
Oggi, l’AI generativa è uno strumento trasversale, utilizzato in ambiti come:
- Medicina: per analizzare immagini diagnostiche e proporre trattamenti.
- Design: per generare concept visivi e prototipi.
- Educazione: per creare contenuti personalizzati e tutor virtuali.
- Sviluppo software: per scrivere, testare e correggere codice.
Il cuore del Transformer
Alla base di questa rivoluzione c’è il Transformer, un’architettura di rete neurale introdotta nel 2017.
A differenza dei modelli precedenti, non legge le parole una alla volta, ma le analizza tutte insieme, capendo come si collegano tra loro.
Le sue componenti principali:
- Self-attention: ogni parola “guarda” le altre per capire il contesto.
- Positional encoding: aggiunge informazioni sulla posizione delle parole.
- Layer stacking: impila più livelli per raffinare la comprensione.
Questa struttura ha reso possibile la nascita di modelli come GPT, BERT, T5 e PaLM.
L’AI che capisce immagini, suoni e video
I modelli più recenti, come GPT-4, Gemini e Claude, non si fermano al testo.
Possono analizzare foto, audio e video. Questo è utile per:
- diagnosticare malattie da immagini mediche,
- generare design grafici partendo da descrizioni testuali,
- aiutare gli sviluppatori a trovare errori nel codice.
Per farlo, l’AI usa tecniche che mescolano diversi tipi di informazioni, come cross-attention e embedding condivisi, creando una comprensione profonda e integrata.
Prompt engineering: come parlare con l’AI
Interagire con un’AI generativa non è più solo fare domande. È diventata una vera e propria arte: il prompt engineering.
Scrivere istruzioni efficaci significa conoscere il funzionamento interno del modello, anticiparne i bias (distorsioni) e guidarne la generazione.
Le tecniche più diffuse:
- Few-shot learning: fornire esempi per orientare il comportamento.
- Prompt chaining: concatenare richieste per costruire ragionamenti complessi.
- Role prompting: assegnare ruoli al modello per simulare esperti.
Le sfide aperte
Nonostante i progressi, restano nodi critici:
- Bias nei dati: i modelli riflettono pregiudizi presenti nei dataset di addestramento.
- Hallucination: l’AI può generare contenuti errati o inventati.
- Sicurezza e governance: è fondamentale definire regole chiare sull’uso e sull’accesso.
Organizzazioni come AI Now Institute e il nuovo AI Act europeo stanno lavorando per rendere l’AI più trasparente e sicura.
Un nuovo modo di pensare
L’intelligenza artificiale generativa non è solo una tecnologia. È un nuovo linguaggio computazionale, una forma di interazione che fonde logica e creatività.
Non stiamo solo insegnando alle macchine a parlare. Stiamo imparando a pensare con loro.
In questo nuovo scenario, l’essere umano non è sostituito, ma potenziato.
L’AI diventa un alleato cognitivo, capace di amplificare la nostra capacità di comprendere, creare e innovare.
E forse, proprio in questo dialogo tra uomo e macchina, si nasconde il futuro del pensiero.
Raffaele Vittori
