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L’Intelligenza Artificiale in pratica – Parte I

04/12/23 Camillo Lucariello Blog

L’IA è un argomento di cui oggi tutti discutono ma che poi, in pratica, pochi sanno come implementare davvero nella propria attività quotidiana. Ecco alcuni suggerimenti e spunti di riflessione.

Tutti i protagonisti del mercato ICT (Information & Communication Technology, cioè Tecnologie dell’Informazione e delle Telecomunicazioni) ne stanno parlando e, spesso, stanno già proponendo al mercato soluzioni che sfruttano le nuove frontiere della tecnologia. Stiamo parlando dell’ultima frontiera della tecnologia informatica, le macchine senzienti, in grado, in prospettiva, di sostituire l’uomo nei compiti che più gli si addicono, cioè quelli che riguardano il pensiero e il ragionamento astratto, creativo. Quanto siamo vicini alla “coscienza artificiale”, cioè a un sistema meccanico-elettronico in grado di sostituire un uomo in tutte le sue funzioni più elevate, creative? Molto vicini, dicono alcuni, molto lontani o addirittura bloccati dalla natura stessa, dicono altri. Ma chi ha ragione? Proviamo a fare un po’ di storia e d’ordine.

La nascita del concetto di AI (Artificial Intelligence)

L’IA (o AI, come si preferisce) è nata praticamente con il fiorire della civiltà umana stessa. Partendo dall’automa, cioè, come spiega il Dizionario Treccani: un meccanismo «che si muove da sé» (dal latino automătus, greco αὐτόματος), che inizialmente era soprattutto una creatura forgiata dagli dei o un concetto filosofico (antica Grecia), o al limite una curiosità tecnica (illuminismo), si sono progressivamente aggiunte qualità e caratteristiche sempre più “umane” alle creature meccaniche. L’obiettivo, come nei robot già attivi da decenni per eseguire molti compiti ripetitivi (come per esempio nelle fabbriche o nei magazzini) inizialmente si è limitato alla sostituzione degli operatori umani quando le operazioni erano particolarmente semplici, noiose o puramente meccaniche. Ma l’evoluzione dei computer e delle esigenze ha portato allo sviluppo di programmi e meccanismi sempre più dotati di intelligenza propria, cioè in grado di svolgere compiti diversi senza alcuna supervisione umana, dall’ambito produttivo a quello medico, per approdare anche a quello militare (i cosiddetti “droni”). Così, oggi esistono macchine di dimensioni anche infinitesime che sono in grado di prendere decisioni autonome in base alla lettura di sensori di cui sono dotate e che offrono informazioni sulla situazione esterna per svolgere compiti sempre più sofisticati. Ma come entra in gioco l’Intelligenza Artificiale?

I primi studi effettivi risalgono agli anni 60 del secolo scorso, quando vide la luce un linguaggio di programmazione dedicato all’IA, chiamato LISP (LIST Processor, elaboratore di liste), creato da John McCarthy, che è stato anche tra gli ideatori del termine AI (1956). Qui sotto è riportato un esempio di programma LISP che esegue la trasformazione del numero decimale 1,5 in un numero frazionario (Wikipedia) con il risultato riportato in fondo.

>>(rational 1.5)

3/2

Un’altra sorgente importante per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale odierna è sicuramente il cosiddetto ML, o Machine Learning: si tratta di (definizione tratta da Oracle, https://www.oracle.com/it/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-machine-learning/) software che “si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano”, cioè di un sottoinsieme dell’IA. In passato, è stato un supporto potente per le applicazioni, per esempio, di automazione industriale, dove le macchine di produzione potevano prendere decisioni autonome su compiti ben definiti di loro competenza (per esempio, scartare automaticamente pezzi che non rispettavano i limiti di tolleranza specificati).

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Implementazioni attuali dell’IA

Oggi si sono diffuse in vari ambiti diverse implementazioni dell’Intelligenza Artificiale, a partire da ChatGPT (https://chat.openai.com/). Giunta alla versione 4, questa soluzione si basa sul sistema di elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing) GPT (Generative Pretrained Transformer), ed è stata sviluppata da un’azienda americana, OpenAI (https://openai.com/) di San Francisco (CA, USA).

ChatGPT-4 è un esempio di IA “generativa”, nel senso che consente di creare, per esempio, testi riguardanti argomenti qualsiasi basandosi su miliardi di dati raccolti sul web del software in base alle richieste dell’utente. Un esempio di interrogazione a ChatGPT-4 è riportato qui sotto:

Domanda: migliori soluzioni di archiviazione su cloud?

Risposta ChatGPT: La scelta delle migliori soluzioni di archiviazione su cloud dipende dalle esigenze specifiche dell'utente o dell'azienda, inclusi fattori come la capacità di archiviazione, la sicurezza, la facilità d'uso e i costi. Alcune delle soluzioni più popolari e ampiamente utilizzate includono:

  1. Amazon S3 (Simple Storage Service): Offre uno storage cloud scalabile ed è ampiamente utilizzato per archiviare e recuperare dati. È parte della piattaforma di servizi cloud di Amazon Web Services (AWS).

  2. Microsoft OneDrive: Integrato con Microsoft 365, OneDrive offre storage cloud, sincronizzazione dei file e funzionalità di condivisione. È particolarmente adatto per chi utilizza altri servizi Microsoft.

  3. Google Drive: Offre un'ampia capacità di archiviazione e integrazione con altri servizi Google. È noto per la sua facilità d'uso e la collaborazione in tempo reale su documenti con Google Workspace.

  4. Dropbox: Una delle prime soluzioni di archiviazione su cloud, Dropbox è nota per la sua semplicità e facilità d'uso. Offre funzionalità di sincronizzazione file e condivisione collaborativa.

...[omissis]

Altre soluzioni di IA generativa oggi disponibili sono quelle proposte da Google ( https://www.google.com/)  (BERT, https://www.e2enetworks.com/blog/bert-explained-state-of-the-art-language-model-for-nlp, Bidirectional Encoder Representations from Transformers e T5, Text-to-Text Transfer Transformer), Microsoft (la cui piattaforma, Microsoft 365 Copilot, uscirà il prossimo dicembre 2023), che ha annunciato che Bing Chat e Bing Chat Enterprise diventeranno semplicemente Copilot, OpenAI che, oltre a Chat GPT-4 ha lanciato CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) che è in grado di accettare come input sia testi che immagini e DALL-E, per generare immagini a partire da testi descrittivi (https://openai.com/research/dall-e), come nell’esempio che segue:

Text Prompt

una poltrona con la forma di un avocado (an armchair in the shape of an avocado) . . .

AI Generated images

 

Leggi anche la Parte due dell'articolo.

 


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