Cos'è l'IA generativa? Un introduzione
L'IA generativa è un transformattipo di tecnologia di intelligenza artificiale, in grado di produrre vari tipi di contenuto in risposta a suggerimenti del linguaggio naturale. Con i modelli di intelligenza artificiale generativa, gli utenti possono produrre immagini, testo, audio e persino dati sintetici in pochi secondi.
L'entusiasmo per l'IA generativa ha iniziato a crescere alla fine del 2022, quando Open AI ha lanciato ChatGPT, un chatbot all'avanguardia in grado di creare contenuti incredibili con un linguaggio in stile umano. Tuttavia, l'IA generativa esisteva effettivamente molto prima del 2022.
La tecnologia alla base dell'IA generativa è stata introdotta per la prima volta negli anni '1960, in alcuni dei primi chatbot. Ma il potenziale di questa forma di intelligenza artificiale non è stato veramente rivelato fino al 2014, quando le reti generative avversarie (GAN) sono state introdotte nel mondo dell'apprendimento automatico.
Da allora, l’ultima classe di applicazioni di intelligenza artificiale generativa è emersa da modelli fondamentali, consentendo alle aziende di creare modelli unici di generazione di immagini e linguaggio.
La maggior parte dei modelli di base utilizzati oggi sono “modelli linguistici di grandi dimensioni”, o LLM, addestrati su enormi volumi di linguaggio naturale.
L’impatto di questi sistemi è attribuito non solo alle dimensioni degli LLM, ma anche ai trasformatori (strumenti di apprendimento automatico), che consentono ai ricercatori di addestrare modelli senza complessi compiti di etichettatura.
L'apprendimento zero-shot consente ai modelli di utilizzare la comprensione generale delle relazioni tra concetti per fare previsioni e generare nuove risposte agli input.
Sommario:
Come funziona l'IA generativa?
Come accennato in precedenza, i modelli di intelligenza artificiale generativa rispondono a "prompt", sotto forma di immagini, audio, video, testo e altro. Consentono agli utenti di generare rapidamente nuovi contenuti, in risposta a queste richieste. Le versioni precedenti dell'IA generativa richiedevano agli utenti di inviare dati al modello utilizzando un'API o un processo simile.
Tuttavia, i pionieri dell'IA generativa hanno sviluppato interfacce utente migliori, che consentono agli utenti di descrivere le richieste in un linguaggio semplice e naturale. I modelli di intelligenza artificiale generativa sfruttano le reti neurali per determinare strutture e modelli nei dati e generare nuovi contenuti.
Una delle più grandi scoperte nei modelli di intelligenza artificiale generativa è la possibilità per gli utenti di sfruttare vari approcci di apprendimento, compreso l'apprendimento semi-supervisionato e non supervisionato per la formazione. Ciò significa che le aziende e gli sviluppatori possono sfruttare più facilmente grandi quantità di dati, per supportare i modelli di Gen AI nel fornire risposte univoche alle query.
I GAN e gli autoencoder variazionali garantiscono agli sviluppatori di addestrare i modelli con una visione specifica del mondo, portando a vari casi d'uso per gli strumenti di intelligenza artificiale generativa. Gli esempi includono tutto, da GPT-3 e GPT-4, a Stable Diffusion.
Come vengono sviluppati i sistemi di IA generativa?
Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale generativa come li conosciamo oggi siano ancora relativamente nuovi, esistono diversi tipi di modelli là fuori, ognuno addestrato in un modo unico.
Una delle opzioni più comuni per lo sviluppo dell'IA generativa è l'utilizzo di "modelli di diffusione", o modelli probabilistici di diffusione denoising. Questi determinano i vettori nello spazio latente utilizzando processi di addestramento in due fasi. I sistemi utilizzano sia la diffusione diretta per aggiungere rumore casuale ai dati di addestramento, sia la diffusione inversa per invertire il rumore e ricostruire campioni di dati.
Sebbene i modelli di diffusione richiedano più tempo per l'addestramento rispetto ai modelli di codifica automatica variazionale, gli sviluppatori possono addestrare un numero quasi infinito di livelli, portando a un output di qualità superiore. Oltre ai modelli di diffusione, le organizzazioni sfruttano anche i "VAE" e i "GAN" per l'IA generativa.
I VAE, o Variational Autoencoder, sono costituiti da due reti neurali corrispondenti: codificatori e decodificatori. Il codificatore converte l'input in una rappresentazione più piccola dei dati, mentre il decodificatore ricostruisce l'input originale, rimuovendo qualsiasi input non necessarioformatione. Le due reti lavorano insieme per apprendere modi efficienti di rappresentare i dati, consentendo un output creativo.
I GAN, o Generative Adversarial Networks, costringono due reti neurali a competere l'una contro l'altra. Un generatore crea nuovi esempi di dati, mentre un discriminatore impara a distinguere i contenuti generati come "reali" o "falsi".
I due modelli vengono addestrati contemporaneamente e diventano gradualmente più intelligenti, producendo contenuti migliori nel tempo. I GAN forniscono rapidamente campioni e output di alta qualità, ma spesso soffrono di una limitata diversità dei campioni.
Un altro fattore importante nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale generativa è l'uso di un'architettura specifica, come una rete di trasformatori. Queste reti funzionano in modo simile alle reti neurali, elaborando l'input sequenziale in modo non sequenziale format. I trasformatori beneficiano sia dell'auto-attenzione che della codifica posizionale, consentendo agli algoritmi di concentrarsi sulla relazione tra le parole.
I livelli di auto-attenzione assegnano un peso a ogni componente dell'input, correlato al suo valore o importanza. Il sistema di codifica posizionale determina l'ordine in cui vengono inviate le parole di input. I trasformatori sono costituiti da vari livelli o blocchi di trasformatori, che lavorano insieme per decifrare e persino prevedere flussi di dati, come immagini e testo.
Applicazioni dell'IA generativa
Come tutte le tecnologie di intelligenza artificiale, i sistemi di intelligenza artificiale generativa sono destinati a supportare casi d'uso specifici. Questi strumenti possono semplificare i flussi di lavoro di ingegneri, scienziati, ricercatori e creativi. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono ricevere input in una varietà di forme e generare nuovi contenuti nelle stesse modalità.
Le applicazioni comuni includono:
- visivi: Una delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa più popolari è la capacità di creare immagini uniche, come avatar, immagini 3D, grafici e illustrazioni. Gli utenti possono creare immagini in una varietà di stili diversi e persino modificare o modificare il contenuto esistente. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono creare grafici per mostrare composti chimici per la scoperta di farmaci o creare immagini realistiche per videogiochi, strumenti di progettazione, realtà virtuale e aumentata.
- Audio: Audio, voce e musica sono tutti campi emergenti nel panorama dell'IA generativa. Gli esempi includono modelli in grado di sviluppare frammenti di clip audio e brani utilizzando input di testo. Alcuni strumenti possono anche riconoscere oggetti specifici nei video e creare rumori o musica complementari per le riprese video.
- Lingua: Il testo è al centro di molti modelli di intelligenza artificiale generativa ed è spesso considerato il dominio più avanzato. Alcuni dei modelli generativi basati sul linguaggio più popolari sono LLM, o modelli linguistici di grandi dimensioni, che possono essere utilizzati per creare codice, saggi, traduzioni e altro ancora.
- Dati sintetici: Gli sviluppatori utilizzano dati sintetici per addestrare modelli di intelligenza artificiale e, quando necessario, i dati sono limitati o non esistono. I modelli generativi possono creare dati sintetici per coprire tutte le modalità e utilizzare l'apprendimento efficiente dell'etichetta per crescere. Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono ridurre i costi di etichettatura producendo automaticamente dati di addestramento aumentati o rappresentazioni di apprendimento dei dati.
I casi d'uso dell'IA generativa si estendono anche a vari settori. Molti professionisti descrivono l'IA generativa come una sorta di tecnologia generica, simile all'elettricità o al vapore. In ogni settore, questa tecnologia può servire diversi casi d'uso, come ad esempio:
- Costruire sistemi di rilevamento delle frodi e strumenti di gestione dei dati per la finanza.
- Interpretazione dei contratti e analisi delle prove nel settore legale.
- Combinazione di dati da telecamere e metriche per identificare componenti difettosi e potenziali problemi nello spazio di produzione.
- Produrre contenuti e tradurli in altre lingue nello spazio cinematografico e multimediale.
- Identificare promettenti farmaci candidati e opportunità nel settore medico.
- Progettazione e redazione di prototipi nel settore dell'architettura.
- Creazione di contenuti e livelli di gioco nello spazio di gioco.
Le sfide dell'IA generativa
Mentre innumerevoli aziende, da Microsoft e Google, al MIT, stanno ora investendo in soluzioni di intelligenza artificiale generativa, ci sono ancora sfide da superare. Una delle maggiori sfide è legata alla scalabilità della struttura informatica. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono utilizzare miliardi di parametri e necessitano di volumi significativi di dati per l'addestramento.
Ciò significa che sebbene un chatbot di intelligenza artificiale generativa possa sembrare semplice in superficie, richiede competenze tecniche significative, investimenti di capitale e una tecnologia unica per svilupparsi. Per addestrare set di dati così grandi, le aziende hanno anche bisogno di enormi quantità di potenza di calcolo per mettere a punto i modelli.
Altre sfide comuni includono:
- Velocità di campionamento: La scala dei modelli generativi significa che a volte può esserci latenza presente nel tempo necessario per generare un'istanza. Per le soluzioni interattive che offrono la generazione di testo o l'elaborazione del linguaggio naturale AI, le conversazioni devono avvenire in modo accurato e immediato. Le basse velocità di campionamento possono rendere più difficile l'addestramento rapido degli strumenti.
- Qualità dei dati: Come accennato in precedenza, alcuni modelli di intelligenza artificiale generativa vengono utilizzati per creare dati sintetici per vari casi d'uso. Non tutti i dati sono adatti per l'uso in modelli e app di intelligenza artificiale. Questi modelli richiedono dati imparziali e di alta qualità per eseguire attività specifiche. Alcuni domini faticano a trovare dati sufficienti per creare modelli.
- Licenze dati: Ad aggravare ulteriormente la mancanza di dati c'è l'impossibilità di accedere ai dati. Non tutti i dati disponibili per l'ottimizzazione dell'IA generativa sono open source. Alcune aziende hanno difficoltà ad accedere alle licenze commerciali per utilizzare i dati esistenti o creare nuovi set di dati su misura.
Molte aziende innovative stanno ora lavorando a nuovi modi per supportare la continua crescita e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale generativa. Queste piattaforme e prodotti stanno iniziando a ridurre le complessità coinvolte nella costruzione di modelli innovativi di machine learning su larga scala.
I vantaggi dell'IA generativa
Sebbene ci siano varie sfide da superare prima che tutti possano accedere a soluzioni di intelligenza artificiale generativa per creare nuove immagini, descrizioni di testo e altro, la tecnologia ha ancora molti vantaggi distinti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa sono strumenti potenti, in grado di creare contenuti nuovi e originali, come video, testo e immagini (Dall-e 2).
Alcuni di questi modelli di stile di deep learning sono in grado di creare contenuti quasi indistinguibili dai contenuti creati dagli esseri umani. Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono persino essere utilizzati per migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle tecnologie di intelligenza artificiale esistenti.
Possono aiutare in molti strumenti di elaborazione del linguaggio naturale e sistemi di visione artificiale in modo più efficace, con la creazione di nuovi dati sintetici per la formazione. Inoltre, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono consentire a sviluppatori e organizzazioni di analizzare ed esplorare dati complessi in modi nuovi.
Le aziende e i ricercatori possono utilizzare l'IA generativa per riassumereformatione, scoprire modelli nascosti e trovare tendenze che potrebbero non essere evidenti solo nei dati grezzi. Su larga scala, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono accelerare e automatizzare un'enorme varietà di processi e attività, salvando organizzazioni e indiviraddoppia tempo e risorse significative.
Ci sono problemi con l'IA generativa oggi?
Sebbene l'ascesa dell'IA generativa abbia suscitato molto entusiasmo in tutto, dall'industria manifatturiera a quella sanitaria, ci sono anche varie preoccupazioni che circondano la tecnologia. Molte di queste preoccupazioni ruotano attorno al potenziale uso improprio e abuso dei modelli di intelligenza artificiale, problemi con risultati di scarsa qualità e il potenziale per interrompere alcuni modelli di business esistenti.
L'IA generativa è potente, ma può fornire dati imprecisi e fuorviantiformatione. È anche difficile fidarsi quando le aziende non sono pienamente consapevoli della fonte dell'informatione utilizzato dal trasformatore generativo pre-addestrato e da altri algoritmi.
In alcuni casi, l'IA generativa potrebbe promuovere nuove forme di plagio che trascurano i diritti dei creatori di contenuti e degli artisti. Potrebbe anche interrompere i modelli di business esistenti, in particolare in relazione alla pubblicità e all'ottimizzazione dei motori di ricerca.
Una particolare preoccupazione relativa all'IA generativa è che i modelli di generazione di immagini e basati su testo potrebbero facilitare la generazione di notizie false. C'è anche la possibilità che alcuni modelli, in grado di replicare gli esseri umani, possano impersonare persone durante gli attacchi di ingegneria sociale.
Guardando al futuro dell'IA generativa
Mentre gli innovatori nel mondo moderno continuano a ottimizzare e migliorare i modelli di intelligenza artificiale generativa, questi strumenti stanno mostrando una promessa incredibile. La ricerca è attualmente in corso su nuovi modi di costruire strumenti per rilevare e superare potenziali problemi e sfide. Alcune aziende stanno persino costruendo strumenti in grado di rilevare immagini, video e testo generati dall'intelligenza artificiale.
I miglioramenti nelle piattaforme di sviluppo dell'IA contribuiranno anche a migliorare lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale generativa in futuro. I leader aziendali e gli sviluppatori stanno già cercando modi per incorporare l'IA generativa negli strumenti e nei sistemi che già utilizziamo su vasta scala.
Gli strumenti di progettazione diventeranno più intuitivi, i correttori grammaticali si evolveranno e gli strumenti di formazione potrebbero presto essere in grado di identificare automaticamente le migliori pratiche per conto dei leader aziendali. L'IA generativa ha il potenziale per trasformare praticamente ogni aspetto del modo in cui viviamo e lavoriamo.
