L’Intelligenza Artificiale è quel ramo della computer science che che si occupa di studiare la teoria, le tecniche e le metodologie che permettono di progettare sia sistemi hardware che quelli software in grado di eseguire delle prestazioni simulanti l’intelligenza umana. All’interno del sistema più grande dell’AI c’è il Machine Learning con le sue tecniche di apprendimento automatico. Per finire l’ultimo traguardo dell’innovazione è l’AI Generativa, un tipo di AI che utilizza algoritmi di Machine Learning generare nuovi contenuti.

Scopriamo insieme cosa sono l’Intelligenza Artificiale, il Machine Learning e l’AI Generativa

Intelligenza Artificiale

l’IA, è dunque un campo di ricerca che studia la programmazione e la progettazione di sistemi i quali dotano le macchine di una o più proprietà considerate tipicamente umane, che variano dall’apprendimento alla percezione visiva o spazio-temporale.

Le applicazioni dell’AI sono varie, ne citiamo alcune:

• elaborazione del linguaggio naturale (estrapolando informazioni da testi e utilizzare il linguaggio dando risposte all’utente).
• apprendimento (Machine Learning, intelligenza in grado di computare)
• interazione sociale (sistemi multi-agente, teoria dei giochi, coordinare e collaborare).
• elaborazione delle immagini (riconoscimento di volti e movimenti, estrapolazioni di dati a partire da un immagine o un video).
• interazione ambientale (localizzazione, mappatura e navigazione in base alle richieste dell’utente, pianificazione di percorsi e spostamenti).

AI generativa:

L’AI generativa è quel sottoinsieme di tecnologie di machine learning che hanno sviluppato la capacità di creare contenuti (testo, audio, immagini, video e codice informatico) in risposta a prompt testuali. L’elemento su cui si fonda l’AI generativa è il deep learning, una forma di machine learning che imita i meccanismi del cervello umano nell’elaborazione dei dati e nella creazione di modelli per il processo decisionale che elaboreranno un contenuto coerente con la richiesta dell’utente.

Gli strumenti più noti dell’AI generativa e disponibili anche ai non addetti ai lavori ma da chiunque disponga di una connessione internet sono essenzialmente tre: ChatGPT, Google Gemini e Github Copilot

ChatGPT: ChatGPT è un chatbot (ovvero un software che simula ed elabora le conversazioni umane) sviluppato dall’ente di ricerca non-profit sull’Intelligenza Artificiale OpenAI. ChatGPT è in grado di rispondere a domande in linguaggio naturale, generare testo creativo, scrivere articoli, fornire spiegazioni tecniche e interpretare codice.

Google Gemini (ex Bard): chatbot e assistente virtuale sviluppato da Google. Gemini può rispondere a domande in linguaggio naturale, generare testo creativo, scrivere articoli, fornire spiegazioni tecniche, interpretare codice ed interpretare immagini usando la tecnologia di Google Lense.

Github Copilot: è un assistente AI operante nel cloud che supporta la programmazione e sviluppato da GitHub e OpenAI. Github Copilot assiste gli sviluppatori generando suggerimenti di codice durante la scrittura.

L’AI generativa si configura dunque come una tecnologia imprescindibile per le aziende, in grado di aumentare produttività ed efficienza, guidare l’innovazione e fornire un sostegno nei processi decisionali strategici.

Machine Learning

Il Machine Learning (apprendimento automatico) è la sottoarea dell’AI che sviluppa algoritmi che permettono ai computer di imparare dai dati migliorando le prestazioni nel tempo, senza essere esplicitamente programmati per attività specifiche.
L’addestramento tramite una sterminata quantità di dati permette alle tecnologie di ML di sviluppare pattern e prendere decisioni in base ad esempi passati.

Sono tanti i prodotti e i servizi che fanno ampio uso del Machine Learning. A cominciare dal più famoso (e potente) motore di ricerca, Google. Che a fronte di ricerche sempre più complesse degli utenti ha programmato gli algoritmi in modo da interpretare le frasi e relazionarle correttamente ai contenuti più adatti presenti in rete. Quello che conta, per gli analyst di Mountain View, non è tanto la quantità di risposte fornite bensì l’utilità dei contenuti per gli utenti.

Un secondo esempio di utilizzo di algoritmi di Machine Learning riguarda le piattaforme di e-commerce, che imparano da un’infinità di ricerche precedenti. Questo consente loro di andare oltre le parole da noi immesse, e consente inoltre di raccomandare altri prodotti in una logica up-selling e cross-selling. Per non parlare di suggerimenti on-site, email e remarketing su altre piattaforme. Il tutto grazie ad algoritmi che analizzano le preferenze dell’utente.

Anche il mondo della creatività e della pubblicità non è immune al Machine Learning. Lo dimostra il caso di Persado, agenzia statunitense che utilizza dati e tecnologia per fornire ai creativi le migliori possibilità. Come? Si pensi ad un claim pubblicitario tradizionale: i software Persado analizzano grandi quantità di frasi e parole già utilizzate per restituire una rosa di vocaboli ritenuti più efficaci ai fini del marketing.

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