L’Intelligenza Artificiale (IA) è un campo dell’informatica che si concentra sulla creazione di sistemi e programmi in grado di simulare alcune capacità cognitive umane e di eseguire attività complesse in modo (più o meno) autonomo. Dire “IA” e dire “ChatGPT” è la stessa cosa? A quanto pare no. Vediamo in questo articolo per quale motivo.
1.Cosa si intende quando si parla di Intelligenza Artificiale?
L’Intelligenza Artificiale (IA) è un campo dell’informatica che si concentra sulla creazione di sistemi e programmi in grado di eseguire compiti semplici o complessi, solitamente compiuti da un cervello umano.
L’IA non è un nucleo unico, una singola entità. Al contrario, comprende al suo interno differenti sottoinsiemi, uno per ogni ramo specifico, tecnologico e applicativo.
L’IA può essere suddivisa in diverse sotto discipline, tra cui:
- il Machine Learning (ML);
- il Deep Learning o apprendimento profondo;
- l’Intelligenza Artificiale Generativa;
- i Linear Layer Models, ovvero i modelli linguistici di grande dimensione (LLM);
- i modelli basati su reti neurali trasformative, i GPT.
L’IA è utilizzata in una vasta gamma di applicazioni, tra cui motori di ricerca, assistenti virtuali, sistemi di guida autonoma, sistemi di raccomandazione, diagnosi medica, previsioni meteorologiche, e molto altro (si stimano sempre più campi di applicazione).
ChatGPT è dunque un sottoinsieme di diversi sottoinsiemi dell’intelligenza artificiale. Vediamo insieme quali.
2.I sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale
L’IA è un grande insieme che contiene al suo interno tanti piccoli sottoinsiemi. Uno per ogni disciplina, tecnologia e campo di applicazione specifico.
Vediamo insieme quali sono i sottoinsiemi dell’Intelligenza Artificiale, dal più grande (IA) al più piccolo (ChatGPT).
𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 (𝗔𝗜): è un vastissimo ramo dell’informatica che ha come scopo primario la creazione di modelli, programmi e sistemi in grado di simulare l’intelligenza umana per risolvere problemi più o meno complessi in differenti campi di applicazione. È l’insieme più grande, che contiene al suo interno tutte le differenti caratterizzazioni applicative, dalle tecnologie visive a quelle linguistiche.
Fanno parte del grande insieme dell’Intelligenza Artificiale:
𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 (𝗠𝗟): si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli computazionali in grado di apprendere da dati e istruzioni pre-fornite e migliorare le proprie prestazioni nel tempo, senza la necessità di ulteriore programmazione.
Quindi, anziché scrivere esplicitamente le istruzioni per risolvere un problema, si addestrano i modelli a riconoscere pattern e a fare previsioni basate sui dati disponibili.
𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴: è una sotto disciplina del Machine Learning che si concentra sull’addestramento di reti neurali artificiali profonde, conosciute come reti neurali profonde o DNN (Deep Neural Networks).
Queste reti neurali sono composte da più strati di neuroni artificiali (noti come neuroni o nodi) che formano una struttura gerarchica. Il termine “deep” si riferisce a questa profondità, cioè al numero di strati nascosti nelle reti neurali.
Tale rappresentazione gerarchica consente alle reti neurali profonde di elaborare informazioni in molti e differenti compiti, dal riconoscimento di pattern, alla classificazione, alla traduzione automatica, alla generazione di testo.
𝗟’𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘇𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹𝗲 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮: è un’area dell’Intelligenza Artificiale (IA) che si concentra sulla creazione di sistemi in grado di generare contenuti, dati o informazioni nuove. I sistemi che usano questo tipo di IA sono in grado di produrre testi, immagini, suoni, video, musica e altro. L’obiettivo principale è quello di creare un contenuto coerente e in linea con la richiesta (solitamente dell’utente umano).
𝗜 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗶 𝗟𝗶𝗻𝗴𝘂𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗶 𝗱𝗶 𝗚𝗿𝗮𝗻𝗱𝗲 𝗗𝗶𝗺𝗲𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻𝗲 (𝗟𝗟𝗠): sono modelli di IA caratterizzati dalla capacità di elaborare enormi moli di dati testuali per creare output di testo altamente efficaci e rispondenti alle richieste. Solitamente vengono pre-addestrati con materiale testuale di grandissime dimensioni per poi affinare l’addestramento con lo svolgimento di compiti di applicazione del linguaggio più specifici.
𝗜 𝗧𝗿𝗮𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗼𝗿𝗶 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗶 𝗣𝗿𝗲-𝗔𝗱𝗱𝗲𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗶 (𝗚𝗣𝗧): sono modelli basati su reti neurali trasformative (Transformer) pre-addestrati con enormi quantità di testo per portare a termine richieste più o meno specifiche inerenti al linguaggio naturale. ChatGPT appartiene proprio a questo sottoinsieme di modelli di IA.
I modelli GPT sono ampiamente utilizzati in una serie di applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la traduzione automatica, l’elaborazione automatica del testo, l’assistenza virtuale, la generazione di testo creativo, il completamento automatico del testo e molto altro.
I modelli da 1 a 3 rappresentano le evoluzioni nel tempo e nella tecnologia del modello GPT.
Ora che abbiamo chiara la differenza tra Intelligenza Artificiale e ChatGPT e che abbiamo visto come l’uso di un termine non vada a sostituire l’altro, vediamo in chiusura quali sono stati i miglioramenti intercorsi dalla versione 1 alla 3 di ChatGPT.
3.Da ChatGPT-1 a ChatGPT-3, quali sono stati i miglioramenti?
Quale modo migliore di sapere quali sono stati i miglioramenti da ChatGPT-1 a ChatGPT-3 se non chiedendo direttamente a lui?
La risposta è stata la seguente:
“Le nuove versioni dei modelli GPT di solito includono una serie di miglioramenti, come:
Aumento delle dimensioni del modello: le versioni successive di GPT spesso presentano modelli più grandi con più parametri, il che consente loro di generare testi più coerenti e comprensibili.
Miglioramenti nella generazione del linguaggio: ogni nuova versione mira a migliorare la qualità delle risposte e a ridurre gli errori di generazione del linguaggio. Ciò include una maggiore comprensione del contesto e una migliore risposta alle domande degli utenti.
Miglioramenti nell’affidabilità e nell’etica: OpenAI lavora per ridurre i bias nei modelli e per prevenire la generazione di contenuti offensivi o dannosi.
Miglioramenti nella comprensione del contesto: le nuove versioni cercano di comprendere meglio il contesto delle conversazioni, il che permette loro di rispondere in modo più appropriato.
Aggiornamenti nelle capacità di conversazione: GPT-3 ha dimostrato di essere in grado di condurre conversazioni più lunghe e coese rispetto alle versioni precedenti.
Miglioramenti nella personalizzazione: GPT-3 può essere personalizzato per applicazioni specifiche, il che lo rende più utile in diversi contesti aziendali.
È importante notare che, nonostante questi miglioramenti, i modelli GPT hanno limitazioni e possono generare risposte inesatte o fuorvianti. GPT-3 e versioni successive richiedono un monitoraggio attento e un utilizzo responsabile per ottenere i migliori risultati.”
Anche questa volta possiamo dire di aver imparato qualcosa in più sull’Intelligenza Artificiale, tematica che sarà sempre più protagonista della nostra quotidianità, molto spesso senza nemmeno accorgercene. Informarsi dunque è necessario per comprendere il futuro in cui siamo e saremo immersi e le tecnologie che entreranno sempre più a far parte delle nostre vite.
Bibliografia
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