Decodificare la magia dell'IA generativa e come funziona

Negli ultimi mesi, potresti aver visto persone nella tua rete utilizzare l'intelligenza artificiale per produrre e condividere opere d'arte originali. Potresti anche aver osservato selfie esteticamente alterati che rispecchiano lo stile artistico rinascimentale o incorporano scenari surrealisti. Questa tecnologia ormai diventata “virale” si chiama intelligenza artificiale generativa.

Per l'utente finale, l'IA generativa sembra essere quasi magica: è un miracolo come un'app Web possa fornire risposte originali al 100% a input umani unici, che vanno da una serie di parole da visualizzare alla scrittura di script! Questa sorta di "miracolo natalizio" si verifica perché la tecnologia racchiude in una scatola nera il suo funzionamento interno (che si basa su un pesante crunch di dati e analisi sofisticate) e presenta solo i risultati finali.

In occasione di queste festività natalizie, stiamo disimballando l'innovazione dell'IA che fa regolarmente notizia: l'IA generativa. Cosa alimenta la magia dell'IA generativa? Cerchiamo di decodificare questa affascinante tecnologia.

Cos'è l'IA generativa? Definizione e significato

L'IA generativa (Gen-AI) è una forma di intelligenza artificiale che genera nuovo materiale, come letteratura, grafica e musica. Questi sistemi sono costruiti su enormi set di dati e producono materiale fresco paragonabile agli esempi di formazione utilizzando tecniche di apprendimento automatico.

In genere si riferisce a metodi di apprendimento automatico non presidiato e semi-assistito che consentono ai computer di sfruttare dati esistenti come parole, video e file audio, immagini o persino codice per generare nuovi contenuti. L'obiettivo è produrre artefatti totalmente unici che sembrino autentici.

Secondo Gartner, l'IA generativa dovrebbe cambiare, tra le altre cose, lo sviluppo di prodotti digitali. Aumenterà la qualità, le prestazioni e l'accessibilità dei prodotti digitali riducendo al tempo stesso il loro time-to-market. Questo è uno dei molti vantaggi commerciali dell'IA generativa, a parte la sua pura qualità magica. La tecnologia è particolarmente importante in campi creativi come il marketing e il design, comprese le discipline industriali come l'architettura.

Come funziona l'IA generativa?

Il termine IA generativa viene utilizzato per descrivere qualsiasi forma di intelligenza artificiale che crea nuove immagini digitali, video, audio, testo o codice utilizzando metodi di apprendimento non supervisionati. Il suo funzionamento interno può variare da una soluzione all'altra. Detto questo, ci sono alcuni fatti comuni sulla magia della gen-AI, indipendentemente da come sia confezionata.

In primo luogo, differisce dall'intelligenza artificiale discriminatoria, che effettua classificazioni tra input, che è ciò che si intende per "discriminatorio" in questo caso. L'obiettivo di un algoritmo di apprendimento discriminante sarebbe quello di esprimere un giudizio sugli input in entrata in base a ciò che è stato appreso durante l'addestramento. Al contrario, l'obiettivo di un modello di intelligenza artificiale generativa è creare dati sintetici.

Durante la fase di addestramento, a questi modelli di intelligenza artificiale viene fornito un numero limitato di parametri. In sostanza, questa strategia sfida il modello a formulare i propri giudizi sulle caratteristiche più significative dei dati di addestramento.

La tecnologia dell'IA generativa può essere di tre tipi:

• Generative Adversarial Networks o GAN : tecnologie in grado di generare output visivi o multimediali da input di immagini e linguaggi.
• Modelli basati su Transformer : tecnologie come i modelli linguistici generativi pre-addestrati (GPT) possono sfruttare i dati guidati da Internet per generare materiale testuale, come articoli di siti Web, comunicati stampa e white paper.
• Codificatori automatici variazionali : il codificatore codifica gli input come codice compresso, mentre il decodificatore decomprime questo codice e riproduce le informazioni originali.

L'IA generativa (in particolare i GAN) è spesso di natura semi-supervisionata. L'apprendimento AI semi-supervisionato utilizza efficacemente esempi di formazione etichettati per l'apprendimento supervisionato insieme a materiale di formazione non etichettato per l'apprendimento non supervisionato. L'utilizzo di dati non etichettati facilita lo sviluppo di sistemi in grado di creare modelli di previsione oltre la gamma di dati etichettati.

Nonostante il fatto che l'IA generativa sia spesso collegata a deep fake, sta diventando uno strumento sempre più vitale per automatizzare le procedure ripetitive che fanno parte di qualsiasi esercizio creativo.

Dove può l'IA generativa fare la sua magia? Principali casi d'uso

Queste sono le implementazioni più promettenti dell'IA generativa:

1. Generazione di immagini per illustrazioni

Utilizzando l'IA generativa, le persone possono convertire le parole in immagini e produrre grafici realistici basati su un contesto, un argomento o un luogo specifico. È importante applicare questi elementi grafici per ragioni strategiche, come la progettazione di creatività per campagne di marketing.

2. Conversione da immagine a foto

Sulla base di un'immagine o di uno schizzo rudimentale, è possibile produrre una rappresentazione realistica. Questo ha applicazioni nella progettazione di mappe, visualizzazione dei risultati dei raggi X e molto altro. Questo particolare caso d'uso dell'IA generativa è estremamente importante per il settore sanitario.

3. Generazione da immagine a immagine

Include l'alterazione delle caratteristiche esterne di un'immagine, come il colore, il materiale o la forma, mantenendone le proprietà essenziali. Un esempio di ciò sarebbe trasformare una fotografia diurna in una notturna. Questo ha applicazioni in settori come la vendita al dettaglio e la videosorveglianza/immagini.

4. Ottimizzazione dell'esperienza musicale

È possibile utilizzare tecnologie di sviluppo audio per produrre nuovo materiale audio per pubblicità e altri scopi creativi. L'IA generativa può persino produrre brevi clip o frammenti audio che migliorano le esperienze di ascolto della musica su altre piattaforme, come i social media o Spotify.

5. Generazione del testo

Nei settori del marketing, dei giochi e delle comunicazioni, l'IA generativa viene spesso utilizzata per generare dialoghi, titoli e annunci. Queste funzionalità possono essere utilizzate in chat in tempo reale con i consumatori o per la creazione di dettagli sui prodotti, blog e materiali per i social media.

6. Progettazione dell'attrezzatura

L'IA generativa può generare componenti e sottoassiemi di macchine. Può ottimizzare i progetti tenendo conto dell'efficienza dei materiali, della chiarezza e dell'efficienza di produzione. In alcuni casi, il design può essere inserito in una macchina da stampa 3D per ottenere una parte automaticamente al 100%: è davvero un miracolo!

7. Codifica

Lo sviluppo del software è un'altra applicazione dell'IA generativa grazie alla sua capacità di generare codice senza la necessità della codifica umana. Lo sviluppo del codice è realizzabile sia per i professionisti che per gli individui non tecnici. In questo approccio, l'IA generativa rappresenta il passo successivo nell'evoluzione dello sviluppo di applicazioni senza codice.

L'IA generativa sostituirà i lavoratori umani?

Alcune persone sono preoccupate per i sistemi di intelligenza artificiale generativa, in particolare quelli che replicano l'ingegnosità umana creando narrazioni o opere d'arte fittizie. Ciò si traduce in una discussione più ampia sui limiti della tecnologia e sulla sua influenza sulla vita umana. Le persone possono vedere l'IA generativa come uno strumento di sostituzione delle attività, sebbene tali nuove tecnologie spesso includano un aspetto umano nel ciclo (HITL). Ciò potrebbe comportare lo sviluppo di nuove posizioni occupazionali.

Entro il 2030, l'intelligenza artificiale rafforzerà l'economia mondiale di una cifra prevista di 15,7 trilioni di dollari, pari al 26%. Nonostante il fatto che l'intelligenza artificiale automatizzerà alcuni settori, gli studi indicano che eventuali perdite di occupazione causate dall'automazione saranno probabilmente più che contrastate a lungo termine. Ciò è dovuto ai maggiori impatti economici resi possibili da queste nuove tecnologie. Gartner suggerisce che per ottenere un vantaggio competitivo, le aziende dovrebbero utilizzare immediatamente l'IA generativa adattando le dinamiche della forza lavoro, i processi aziendali e gli strumenti.

Quali sono le sfide dell'IA generativa?

Sebbene l'IA generativa possa sembrare una sorta di miracolo natalizio quando la usi per la prima volta, presenta alcune insidie. La prima sfida è che è difficile da controllare. Poiché l'IA generativa è in grado di autoapprendere, il suo comportamento è difficile da regolare e anticipare. Spesso, i risultati ottenuti sono ben al di sotto o lontani dalle aspettative.

Inoltre, affinché gli algoritmi svolgano compiti, è necessaria un'enorme quantità di dati di addestramento. Con dati di allenamento limitati, riceverai solo risultati ripetitivi e non del tutto originali. Alcune applicazioni sollevano preoccupazioni sulla privacy dei dati a livello individuale e sulle implicazioni etiche dell'intelligenza artificiale.

Attualmente, l'entusiasmo per l'IA generativa potrebbe essere onnipresente, rendendo difficile stabilire aspettative pragmatiche per i risultati aziendali. Questa è la più grande sfida a breve termine; esaminare i framework di intelligenza artificiale più attuali e popolari per comprendere l'esatta portata e portata di questa tecnologia emergente e trasformare effettivamente questo "miracolo natalizio" in risultati misurabili!

Grazie per aver letto e buone vacanze!