L'IA generativa è una tecnica di intelligenza artificiale (IA) che utilizza l'apprendimento profondo e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per categorizzare, tradurre e riassumere i dati di input e produrre contenuti sintetici. Il software basato su IA generativa può produrre in massa immagini, video, visuali fotorealistici, deep fake o registrazioni audio.
La rivelazione nell'intelligenza generale artificiale (AGI) ha potenziato i sistemi informatici con intelligenza emotiva o intelligenza simile a quella umana che assomiglia al processo di pensiero di un cervello umano funzionante.
Un modello di IA generativa funziona sulla base di una rete neurale artificiale conosciuta come trasformatore.
I trasformatori sono modelli semi-supervisionati recentemente costruiti addestrati su grandi volumi di dati. Con un'altra tecnica aggiuntiva di "attenzione", l'algoritmo costruisce ponti tra diverse sillabe, parole e frasi. Il sistema quindi deriva contenuti leggibili come output.
Tipi di modelli di IA generativa
I ricercatori credono che i tipi moderni di modelli di IA generativa abbiano il potenziale per fare grandi cose nell'industria tecnologica. Replicare i think tank umani e processare rapidamente i contenuti può essere previsto da questi nuovi tipi di modelli di apprendimento profondo.
Ecco alcuni comuni modelli di IA generativa che vengono utilizzati come strumenti aziendali:
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Il modello di diffusione, noto anche come modello probabilistico di diffusione denoising (DDPM), è un modello a due fasi. Funziona sull'inoltro dei dati e sull'inversione del rumore. Il processo di inoltro aggiunge rumore, mentre il secondo lo riduce per produrre un output nuovo.
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Autoencoder e decoder di variazione decodificano i token di input e li codificano in base alle informazioni posizionali e al numero di sequenza. L'input viene convertito in un semplice vettore, che è vincolato da altri vettori simili di token in una frase. Una volta che i dati passano attraverso gli encoder, i decoder li ricevono, li smascherano e prevedono il miglior corso di output.
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Reti generative avversarie sono addestrate su due reti neurali (generatore e discriminatore) simultaneamente. Mentre una rete neurale agisce come generatore che produce nuovo output, l'altra lo distingue dal testo umano.
- Reti di trasformatori lavorano sui principi di codifica posizionale, auto-attenzione o multi-attenzione, e decoder per affrontare l'input sequenziale e creare inferenze tra le parole delle frasi. Cerca di comprendere l'accordo "soggetto-verbo" tra le parole e lo passa attraverso diversi strati per derivare l'output.
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Campo di radianza della rete neurale (NeRF) viene utilizzato per costruire generatori di arte AI e produce vettori 3D per immagini 2D utilizzando l'apprendimento automatico avanzato. Coinvolge la codifica dell'intero oggetto nella rete neurale, individuando l'intensità della luce e creando viste 3D da diverse angolazioni.
- Ecosistema GenAI: GenAI è una nuova iniziativa guidata dalla comunità di Microsoft per creare contenuti perfetti senza supporto umano. Mira a integrare l'IA generativa nel suo servizio Azure Open AI, Microsoft 365 Dynamics CRM, e per comprendere meglio i suoi pubblici e i loro sentimenti.
Come funziona l'IA generativa?
Le prime istanze di IA generativa o IA conversazionale si possono trovare negli assistenti vocali come Google Home, Siri di Apple o Cortana di Microsoft. Tuttavia, la maggior parte si basava su un classificatore a vettori di supporto (SVM) per catturare, categorizzare ed eseguire i dati vocali. Nell'IA generativa, gli algoritmi di apprendimento automatico sono addestrati su dataset etichettati e non etichettati.
Gli strumenti di IA generativa sono addestrati su tali modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che raschiano un surplus di dati da internet. Il modello è addestrato su dati di qualità provenienti da articoli, blog, enciclopedie e gallerie d'arte di immagini.
Quando il sistema riceve un input, rinforza la rete neurale. La rete neurale lo accetta attraverso il livello di input e lo confronta con il dataset di addestramento sottostante. Una volta che c'è una corrispondenza dei dati, invia i dati a LLM. Quando LLM genera una parola singola o una frase, la rete neurale lavora in modo reattivo per generare le parole o le frasi successive.
Applicazioni dell'IA generativa
Gen-AI è passata come una scoperta recente nel settore commerciale e non commerciale. Dall'automotive alla sanità, alla medtech, all'aeronautica, l'IA generativa viene utilizzata per creare modelli e aumentare il calcolo per ottenere risultati sicuri.
Tra tutte le industrie che accettano l'IA generativa, alcune sono:
- Riconoscimento delle immagini: Con la modellazione predittiva di alto livello, i modelli di IA generativa possono identificare parti mancanti di un'immagine, regolare sfondi, impostare l'illuminazione, riparare immagini strappate o scheggiate e crearne una da zero.
- Nanotecnologia: I robot microbici auto-assistiti come nanobot sono considerati un modo indolore per curare malattie terminali come il cancro. Questi bot auto-programmati, di dimensioni molecolari, hanno il potenziale di rilevare tessuti umani colpiti e rilasciare antibiotici.
- Simulazione di giochi in realtà virtuale: Questi sistemi possono prevedere le mosse successive di un personaggio di gioco in un ecosistema di realtà virtuale e dirigere le tue contromosse di conseguenza.
- Personaggi video: La piattaforma ti aiuta a progettare modelli 3D, personaggi, avatar gamificati e molto altro da includere nei tuoi videoclip. Comprendendo gli elementi temporali o spaziali di un video, può anche costruire nuovi video senza alcun strumento di editing video esterno.
- Musica generata dall'IA: Senza mixer audio e supporto per la registrazione audio, i generatori di musica IA possono registrare, comporre e salvare musica. Accede a file audio e video da piattaforme di streaming per comprendere modalità, tono e note e creare sinfonie.
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Generatori di testo in voce: Un generatore TTS basato su GAN può convertire il testo in audio di alta qualità. Questo è utilizzato principalmente nelle risposte vocali interattive (IVR), nelle interfacce di riconoscimento vocale e nelle tecnologie assistive.
- Testo generato dall'IA: I chatbot di IA generativa o i generatori di scrittura IA sono in grado di simulare i processi di pensiero umano, addestrare dati online e automatizzare la creazione di contenuti. Basandosi su prompt dell'utente, cerca dati di input rilevanti e fornisce una risposta perfettamente pertinente.
- Immagini generate dall'IA: Utilizzando generatori di testo in immagine alimentati da modelli di diffusione o GAN, l'IA può creare opere d'arte originali, visuali di prodotti o scene fotorealistiche da prompt scritti. Questi strumenti interpretano le descrizioni per produrre visuali che corrispondono a stili, umori o dettagli specifici, sia per campagne di marketing, arte concettuale o mockup di design.
Esempi di strumenti di IA generativa
Gli strumenti recenti utilizzano la simulazione simile a quella umana e soddisfano le esigenze quotidiane delle loro aziende e di altre grandi entità commerciali. Alcuni di essi sono:
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ChatGPT: ChatGPT è un chatbot conversazionale basato su NLP che aiuta ad automatizzare la creazione di documenti lunghi e brevi. Il modello basato su query risponde a un prompt o query del lettore e genera contenuti eleganti e concisi. Si basa su un trasformatore pre-addestrato generativo (GPT) e LLM.
- Bard: Bard è un servizio di conversazione AI di Google, Inc. Può rilevare modelli di ricerca e allinearli con la query di ricerca dell'utente per aiutare a ottenere le migliori risposte. Lo strumento è programmato con un LLM noto come LamdaAI.
- Alphacode: Alphacode è un generatore di codice AI che costruisce repository di codice reattivi per i programmatori. È addestrato su enormi LLM e ha componenti aggiuntivi basati su NLP per filtrare, correggere e eseguire il codice esatto che l'utente desidera.
- Github Copilot: Github Copilot è un generatore di testo AI creato da OpenAI per Github. Questo plugin è utilizzato da data scientist, sviluppatori di apprendimento automatico e studenti per creare thread di codice automatizzati e trovare risposte alle loro domande ricorrenti.
- DALLE-2: DALLE-2 è uno strumento di IA generativa per creare temi, sfondi, illustrazioni e caricature. Lo strumento scompone i prompt dell'utente e lavora su set di immagini per espatriare vettori, pixel e frecce e utilizza le informazioni per creare nuove immagini.
- Claude: Claude è un sistema AI di nuova generazione che riunisce tutte le tue esigenze di contenuto sotto un unico tetto. Può generare saggi, impostare il tono e la voce del contenuto e controllare errori ortografici e grammaticali. Come l'architettura di ChatGPT, Claude lavora sui dati GPT addestrati e sulle reti neurali.
- GPT-4: GPT-4 è un modello AI multimodale che accetta, elabora e genera tutte le forme di media sintetici. Il modello GPT-4 è più costoso di GPT-3 ma viene utilizzato per ricalibrare le risposte del modello, generare diverse variazioni di output o aggiungere più funzionalità e plugin per le aziende.
Vantaggi dell'IA generativa
L'IA generativa ha permesso alle aziende di reimmaginare i loro obiettivi sotto una nuova luce. Con le recenti innovazioni delle API alimentate da reti avversarie generative (GAN) , il carico sui team di data science e apprendimento automatico si è ridotto significativamente.
Le capacità di elaborazione delle reti neurali e le capacità di archiviazione dei dati dei sistemi informatici stanno già beneficiando l'industria nei seguenti modi:
- Automatizzare lavori monotoni: Addestrare grandi modelli di apprendimento invece di personale umano effettivo ha aiutato le organizzazioni a ridurre al minimo le assunzioni. La maggior parte dei contenuti nei domini commerciali viene ora creata con l'aiuto di modelli di IA. A parte i contenuti basati su esperti o filosofici, l'IA generativa può creare quasi qualsiasi forma di contenuto come email, saggi, articoli e blog.
- Compiti ad hoc: I team di marketing dei contenuti e design utilizzano generatori di arte IA generativa o generatori di testo per cambiare rapidamente marcia. I progetti di contenuto urgenti possono essere facilmente completati entro una scadenza predefinita. Anche se il contenuto viene prodotto rapidamente, gli strumenti di IA generativa non compromettono la qualità.
- Generazione di immagini e esperienza utente (UX): La maggior parte dei generatori di testo AI è in grado di decodificare le specifiche delle immagini dell'utente e creare narrazioni descrittive. Comprende le richieste degli utenti e fornisce suggerimenti per migliorare l'UX, il che consente di risparmiare tempo.
- Maturità dell'IA: I sistemi AI con alta potenza computazionale grafica possono operazionalizzare l'infrastruttura IT esistente. I nuovi algoritmi di rete neurale riducono la tendenza al bias e alla clonazione e si concentrano su previsioni più accurate.
- Rilevamento degli oggetti: Gli algoritmi di IA generativa vengono utilizzati anche per comprendere la pixelazione delle immagini, lo sfondo e la luminosità per rilevare oggetti esterni non etichettati.
- Contenuti educativi: Poiché questi modelli sono addestrati su un dataset di dimostrazioni umane e contenuti di ricerca pubblicati da scienziati e sviluppatori, possono aiutare gli studenti nelle scuole e nei college a imparare più velocemente rispetto all'insegnamento tradizionale con lavagna.
- Rapporti statistici approfonditi: L'IA generativa può raccogliere fatti, risultati, numeri e statistiche da internet per creare rapporti approfonditi. Con l'ingegneria dei prompt e la tecnica della catena di pensieri, apprende modelli dai prompt di input e presenta più passaggi di calcoli per migliorare l'analisi e il ragionamento.
Limitazioni dell'IA generativa
Le insidie dell'apprendimento profondo cadono attraverso le crepe del successo dell'IA generativa. La necessità di sistemi specializzati e personale addestrato rimane un problema impegnativo sulla strada verso l'automazione dell'IA generativa.
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Costo: Operazionalizzare i flussi di lavoro aziendali con l'IA può essere un affare costoso. Mentre il software AI ha piani costosi, richiede anche grandi capacità computazionali (o GPU) insieme a cloud computing, MLOps, e alta larghezza di banda di rete.
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Bias algoritmico: I modelli di IA generativa non sono accurati al 100% e possono risultare in un bias algoritmico. Significa che il sistema può assegnare parametri ponderati a un set di output errato e fare previsioni inaccurate.
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Overfitting: L'overfitting dei dati in determinate situazioni può portare a output errati. Alcuni professionisti pensano che più dati di addestramento aiuteranno gli algoritmi a imparare nuovi dati più velocemente. Ma solo una certa quantità di dati crea un modello ben adattato.
- Tempo: Lavorare sull'IA generativa può drenare i tuoi costi impliciti come tempo e lavoro. Validare, riaddestrare e testare questi modelli richiede molto tempo per gli ingegneri di apprendimento automatico.
- Qualità dei dati: GAN si basa su dati di alta qualità per fare previsioni accurate. I dati devono essere accurati e puliti e non devono avere valori o dati errati o fuori scala.
IA generativa vs. IA predittiva
L'IA predittiva è un predecessore dell'IA generativa. Questo concetto è stato inventato prima che l'IA generativa entrasse in azione.
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L'IA predittiva è una tecnica per analizzare i modelli nei dati storici e utilizzarli per prevedere i risultati. Controlla il tipo 1 e 2 alfa, il punteggio di confidenza e la multicollinearità per produrre un modello ben adattato. Utilizza l'analisi statistica, l'analisi di regressione e i modelli di apprendimento automatico per estrapolare i risultati.
L'IA generativa si basa su reti avversarie generative, che è una scienza di addestrare due reti neurali insieme per identificare la struttura e i modelli dei dati e generare contenuti. Si basa su dati esistenti per creare correlazioni, scomporre i sentimenti e creare contenuti degni di un essere umano.
L'IA generativa simula l'intelligenza umana e accelera il ritmo dei compiti manuali.
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Shreya Mattoo
Shreya Mattoo is a former Content Marketing Specialist at G2. She completed her Bachelor's in Computer Applications and is now pursuing Master's in Strategy and Leadership from Deakin University. She also holds an Advance Diploma in Business Analytics from NSDC. Her expertise lies in developing content around Augmented Reality, Virtual Reality, Artificial intelligence, Machine Learning, Peer Review Code, and Development Software. She wants to spread awareness for self-assist technologies in the tech community. When not working, she is either jamming out to rock music, reading crime fiction, or channeling her inner chef in the kitchen.
