19 Dic 2023 L’IA Generativa nel 2023: un escalation di innovazioni e perfezionamenti
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L’intelligenza artificiale generativa (GAI, o GAN dall’inglese “Generative Adversarial Network”) è un tipo di modello di intelligenza artificiale (IA) che è particolarmente abile nella generazione di nuovi contenuti. Questa tecnologia è stata introdotta da Ian Goodfellow e i suoi colleghi nel 2014.
Un GAN è composto da due reti neurali, una chiamata “generatore” e l’altra “discriminatore”, che sono addestrate simultaneamente attraverso un processo di competizione.
Il generatore cerca di creare dati che sono indistinguibili da quelli reali, mentre il discriminatore cerca di distinguere tra dati reali e quelli generati. Questa competizione continua fino a quando il generatore è in grado di produrre dati che sono così convincenti che il discriminatore ha difficoltà a distinguerli da quelli reali.
I GAN sono utilizzati in una varietà di campi, compresi la generazione di immagini, la sintesi di testo e la creazione di contenuti multimediali. Possono essere utilizzati per creare nuove immagini, migliorare la risoluzione delle immagini esistenti, generare testo coerente o addirittura creare nuovi pezzi musicali.
Questa capacità di generare contenuti originali rende i GAN una componente chiave in molte applicazioni di intelligenza artificiale, e hanno dimostrato di essere strumenti potenti ma anche suscettibili di essere utilizzati in modi controversi, come la creazione di deepfake (contenuti falsi realistici) o manipolazioni di immagini.
Le novità del 2023 nei modelli conosciuti
Nel 2023, abbiamo assistito a una serie di nuove tecnologie e aggiornamenti ai modelli principali nell’intelligenza artificiale (AI). Questi progressi hanno portato a miglioramenti nelle prestazioni, nella capacità e nell’utilità dell’AI in una varietà di applicazioni.
Uno dei più significativi sviluppi dell’AI nel 2023 è stato il lancio di nuovi modelli di grandi dimensioni, noti anche come modelli di intelligenza artificiale superpotenti (LLM). Questi modelli sono stati addestrati su set di dati enormi, spesso di miliardi di parole, e sono in grado di eseguire una serie di compiti complessi, tra cui la generazione di testo, la traduzione linguistica e la risposta alle domande.
Alcuni dei nuovi LLM lanciati nel 2023 includono:
Google AI LaMDA
Un LLM che può generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle tue domande in modo informativo.
OpenAI DALL-E 2
Un LLM che può generare immagini realistiche da una descrizione testuale.
DeepMind Gato
Un LLM che può eseguire una varietà di compiti, tra cui giocare a videogiochi, scrivere musica e programmare codice.
Miglioramenti delle prestazioni
Oltre al lancio di nuovi modelli, sono stati apportati miglioramenti significativi alle prestazioni dei modelli esistenti. Questi miglioramenti sono stati ottenuti attraverso una serie di tecniche, tra cui l’utilizzo di set di dati più grandi, l’ottimizzazione degli algoritmi di apprendimento automatico e l’uso di hardware più potente.
Ad esempio, Google AI ha annunciato che LaMDA è ora in grado di generare testo di qualità umana con una precisione del 90%. OpenAI ha anche annunciato che DALL-E 2 è ora in grado di generare immagini più realistiche e dettagliate.
Miglioramenti delle prestazioni
Oltre ai miglioramenti delle prestazioni, sono state introdotte anche nuove funzionalità. Ad esempio, Google AI ha annunciato che LaMDA è ora in grado di comprendere e rispondere alle domande aperte e impegnative. OpenAI ha anche annunciato che DALL-E 2 è ora in grado di generare immagini di oggetti che non esistono in natura.
Questi progressi nell’intelligenza artificiale hanno il potenziale di rivoluzionare una serie di settori, tra cui la salute, l’istruzione, l’assistenza clienti e l’intrattenimento. Man mano che l’AI continua a svilupparsi, è probabile che vedremo ancora più progressi in questi e altri settori.
Le applicazioni dell’AI generativa
L’intelligenza artificiale generativa (GAI) ha avuto un impatto notevole in diversi settori della produzione umana, contribuendo a trasformazioni significative e introducendo nuove possibilità creative.
Nel 2023 abbiamo avuto un escalation di applicazioni di diversa natura basate sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale tanto che non sembra esserci un limite a quanto realistiche possano apparire le immagini e affidabili i testi prodotti. Ovviamente rimangono aperte diverse questioni sull’argomento.
In ambito grafico e di design, la GAI viene impiegata per generare immagini realistiche e assistere i designer nella creazione di layout e stili attraverso suggerimenti generati in modo intelligente. Nel campo artistico e dell’intrattenimento, l’IA generativa è coinvolta nella creazione di contenuti creativi, come opere d’arte, musica e effetti speciali per animazioni avanzate.
Nel contesto della scrittura e del linguaggio, la GAI ha rivoluzionato la generazione di testo creativo, contribuendo alla stesura di articoli, storie e dialoghi per vari media. In settori come la progettazione e l’architettura, la GAI supporta la creazione di progetti innovativi e la progettazione di spazi ottimizzati attraverso algoritmi generativi. Nel settore farmaceutico, la GAI è coinvolta nella scoperta di nuovi farmaci e nella progettazione di molecole con proprietà specifiche.
L’applicazione della GAI si estende anche a simulazioni e addestramento virtuale, dove contribuisce alla generazione di ambienti virtuali per scopi formativi. Nel settore creativo e pubblicitario, la GAI è utilizzata per la creazione di contenuti pubblicitari e la personalizzazione delle campagne di marketing in base ai dati del consumatore. Inoltre, nel contesto del gioco e dell’intrattenimento digitale, la GAI svolge un ruolo chiave nella creazione di contenuti di gioco, adattando dinamicamente la trama in base alle scelte del giocatore.
Questi sono solo alcuni esempi, e, come detto, l’IA continua a evolversi, aprendo nuove possibilità in molteplici settori nei processi di produzione e gestione.
Etica e futuro dell’AI generativa
Nello Cristianini è un informatico e scrittore italiano, attualmente ricopre la carica di professore di Intelligenza Artificiale presso l’Università di Bath. Nel giugno 2014 è stato riconosciuto come uno degli “scienziati più influenti del decennio” in una lista compilata da Thomson Reuters. Si dedica attivamente all’esplorazione dei problemi culturali ed etici che possono sorgere dell’applicazione delle tecnologie intelligenti. Nel 2017, ha tenuto la STOA lecture al Parlamento europeo approfondendo proprio questo tema. Il suo libro, intitolato “La scorciatoia“, si focalizza sulle basi tecniche e filosofiche dell’Intelligenza Artificiale, esaminando i potenziali rischi che essa può comportare per la società e per gli individui. [1]
Una persona quindi autorevole e qualificata sull’argomento. Abbiamo assistito ad uno speech di Cristianini durante l’ultimo festival di Rinascimento Culturale a Cologne a Novembre 2023.
Ora, tra le questioni più interessanti che ha riportato nel dibattito che ne è conseguito, ci sono due aspetti relativi al machine learning e intelligenza artificiale, ovvero, l’importanza del linguaggio e la questione dell’auto apprendimento.
Il punto principale infatti è che le macchine non pensano in “modo umano”, ma con un sistema computazionale di elaborazione delle risposte alle domande precise inserite dall’utente, legato alla probabilità con le quali i termini si susseguono nell’universo dei linguaggi conosciuti dall’uomo.
Questo significa che ogni qualvolta noi chiediamo a ChatGPT ad esempio un elaborato scritto, l’AI risponde offrendo la risposta, organizzando gli elementi, ovvero le parole, che la compongono secondo un ordine probabilistico. Quindi l’AI non coglie, come potrebbe sembrare, il “significato” concettuale della risposta, ma la formula secondo le “nostre aspettative”, ovvero secondo le “regole” del nostro sistema di comunicazione.
Se siete interessati ad approfondire, vi lasciamo di seguito il video di un intervento di Cristianini
Un altro aspetto interessante, e forse più inquietante, è invece la possibilità dell’intelligenza artificiale di “barare” per arrivare a risolvere una determinata questione. Ed in tal senso Cristianini ha riportato un episodio dove, nel 2016, AlphaGO, un software di AI creato per giocare a Go, un popolare gioco da tavolo asiatico, ha dimostrato di sapere “inventare” e non solo riproporre quanto appreso.
Con una tattica solo apparentemente fallace, durante un epico incontro contro un veterano campione coreano di GO, ha ribaltato il risultato, vincendo e di fatto inventando una nuova “mossa” del gioco. Questo aspetto è interessante in quanto l’AI ha di fatto creato una mimesi del comportamento umano, giungendo ad una soluzione inaspettata.
Il futuro dell’intelligenza artificiale generativa promette quindi molte potenzialità, grazie all’accelerazione del progresso tecnologico. Si prevede un’integrazione sempre maggiore dell’IA nella vita quotidiana, fornendo soluzioni personalizzate e migliorando l‘efficienza in diversi settori. Tuttavia, la sfida cruciale è garantire lo sviluppo etico e responsabile di queste tecnologie, con una attenta considerazione per l’impatto sociale e sull’occupazione.
Mentre queste tecnologie si evolvono, stiamo entrando in una nuova era dell’intelligenza artificiale che promette di ridefinire il nostro rapporto con la tecnologia e ampliare i limiti delle possibilità.
Il futuro dell’IA si presenta luminoso ma anche imprevedibile, richiedendo una navigazione attenta e consapevole da parte nostra. La regolamentazione è essenziale, data la velocità e la potenza di questo fenomeno, affinché queste potenti risorse rimangano sotto controllo e non diventino fonte di problemi difficili da gestire.
Voxart Team