IA Che cos’è?

La potente intelligenza artificiale è ancora in fase di sviluppo.

Non gli vengono assegnati compiti predefiniti. È progettato per riconoscere ed evitare autonomamente le situazioni di pericolo, ad esempio. Agisce da solo anche in situazioni che normalmente richiedono l’intelligenza umana.

Il suo campo d’azione è la ricerca e la soluzione di compiti completamente autonomi, motivo per cui è necessario porsi delle domande etiche durante la fase di implementazione. Gli esseri umani devono quindi valutarlo in un uso supervisionato, verificarne l’affidabilità e imporgli regole chiare.

Questa versione più grande, che può agire in modo indipendente senza alcun comando, sarà utilizzata, ad esempio, nel campo della guida autonoma.

Questa variante è quella che attualmente possiamo utilizzare in un numero sempre maggiore di aree di applicazione. La sua funzione principale è quella di fornire assistenza. Sia in ambito privato (ad esempio come assistenti vocali) sia in ambito professionale (automazione o fornitura di dati).

La differenza importante è che l’intelligenza artificiale viene impiegata su comando umano.

I modelli migliorano a ogni compito e continuano a imparare.

Ma ogni passo richiede un compito umano, un comando umano.

Le persone devono fare da apripista.

Allo stesso modo, la tecnologia diventa attiva solo se dispone di un insieme predefinito di regole basate sul suo modello.

L’IA predittiva utilizza i dati storici per prevedere eventi o tendenze future.

Utilizza l’apprendimento automatico e i modelli statistici per riconoscere gli schemi nei dati e fare previsioni.

Ad esempio, può essere utilizzato in medicina per la diagnostica, nella gestione delle flotte di veicoli per i requisiti di manutenzione o nella finanza per la valutazione del rischio di credito.

L’IA generativa, invece, genera nuovi dati o contenuti simili a quelli umani o che possono essere utilizzati da noi.

La loro area di responsabilità è, ad esempio, la creazione di immagini, musica e video o la simulazione nella formazione e nella ricerca.

Dovete immaginare il tutto sotto forma di fila:

• La tecnologia riceve un database di formazione con un’ampia varietà di dati, come siti web, immagini, testi, figure o altre informazioni rilevanti.
• Utilizzando algoritmi, il sistema analizza i dati e crea modelli in grado di svolgere determinati compiti nelle aree di applicazione descritte.
• Il modello creato apprende durante l’addestramento. Deve riconoscere correlazioni, schemi e strutture in grandi quantità di dati e convertirli in regole generali per se stesso.
• Dopo l’addestramento, il modello finito può elaborare le richieste applicando i modelli appresi a nuovi dati e compiti e fornendo i risultati.

Praticamente nello stesso modo in cui noi esseri umani consultiamo la nostra esperienza quando vediamo qualcosa di nuovo.

Confrontiamo questa nuova scoperta con qualcosa che conosciamo o abbiamo imparato dal passato.

Il modello crea anche correlazioni tra le conoscenze esistenti per generare risposte o previsioni e acquisisce nuove conoscenze attraverso l’esperienza.

Le reti neurali artificiali sono i modelli simili a quelli umani utilizzati nell’IA per l’apprendimento profondo.

Sono modellati sulla struttura del cervello umano e sono composti da diversi strati.

Ci sono 3 livelli che vale la pena conoscere.

C’è il livello di ingresso, che riceve i dati in entrata.

Poi lo strato nascosto. In questo strato avvengono l’elaborazione dei dati e il riconoscimento dei modelli.

Il terzo livello è quello di uscita, che produce i dati e le soluzioni finite.

Le NN sono quindi la base virtuale e la casa della tecnologia. (1)

La DL è un’area suddivisa del ML. Consente di riconoscere modelli e correlazioni in grandi quantità di dati.

Ad esempio, può riconoscere le immagini confrontandole con altre. Un altro campo di applicazione è il riconoscimento di una determinata lingua e la sua traduzione in un’altra. (2)

Il ML è la tecnologia che esegue il passo più importante della nostra serie. Sviluppa gli algoritmi e i modelli che vengono poi addestrati con i dati. È la tecnologia che costruisce i modelli.

Allo stesso tempo, possiede anche la comprensione fondamentale sulla base della quale costruisce i modelli.

La comprensione di base è, ad esempio, la capacità di interagire, che il ML riconosca il linguaggio umano, lo capisca e possa rispondere ad esso.

ChatGPT ne è un esempio pratico.

È una tecnologia con cui si può comunicare normalmente come un essere umano.

Come suggerisce il nome: basta chattare. Potete scriverle o parlarle a voce.

Dispone inoltre di riconoscimento vocale e di uscita vocale. (3)

Naturalmente, questa è solo una rappresentazione semplificata della tecnologia, in modo che si possa vedere il collegamento. I sistemi stessi sono complessi e hanno molte altre sotto-aree molto specifiche.

È anche possibile creare il proprio modello e fornirgli i propri dati di addestramento. In questo modo è possibile creare la propria IA per uno scopo o un compito specifico. I modelli complessi possono essere programmati in Python, ad esempio.

In generale, però, non è necessaria alcuna conoscenza preliminare di programmazione o di ingegneria dei dati.

Dal rilascio di ChatGPT, abbiamo visto ogni giorno nuove offerte e grandi innovazioni nell’IA.

Credo che in questo contesto vi stiate ponendo la domanda da soli.

L’applicazione continuerà a svilupparsi da sola, seguendo il percorso dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale nel suo complesso.

Ogni grande azienda vuole la sua versione personalizzata in base alla propria filosofia, ai propri clienti e alle proprie esigenze.

Ad esempio, la vostra soluzione può utilizzare le informazioni personali. Se poi il cliente chiede di avere maggiori dettagli sul prodotto, la tecnologia può rispondere.

Lo aiuta a migliorare l’esperienza di acquisto.

Il software ha bisogno di grandi quantità di dati per la formazione e come base per il vostro lavoro. Questi dati devono essere archiviati e protetti. E l’approccio decentralizzato in più sedi è sempre meglio dell’approccio centralizzato in un’applicazione completa.

Poiché la quantità di dati, il trasferimento all’utente e le prestazioni sono limitati, disponiamo di strumenti specializzati in grado di svolgere attività in determinate aree. Questo software si rivolge specificamente al vostro gruppo target.

Dal mondo dell’IA generativa, possiamo citare la generazione di testi.

In altre parole, la capacità di creare testi sulla base di determinate specifiche e conoscenze specialistiche di addestramento. Un’intelligenza artificiale generativa che crea testi è chiaramente superiore in questa applicazione e sfida a un’altra che crea immagini. Lo stesso vale, ovviamente, anche per il contrario.

Proprio come noi esseri umani abbiamo abilità e talenti speciali, creiamo app che possono lavorare con noi nel nostro campo. L’IA sarà quindi sicuramente utilizzata in settori che in futuro non possiamo ancora immaginare.

Ignorate la marea di offerte di strumenti diversi e optate per i modelli grandi e semplici.

Tornare agli inizi della storia dell’IA in senso figurato.

Prendete uno dei grandi modelli di IA di vostra scelta. Ad esempio ChatGPT, Gemini, Llama o un altro.

Questa tecnologia è solitamente gratuita per il semplice utilizzo.

È altrettanto indifferente con cosa si inizia. Che si usi il cellulare, il tablet o il computer.

Iniziate e vedete l’applicazione come il vostro assistente virtuale e tecnico.

Imparerete le basi e le aree di applicazione in interazione diretta.

Discutete con lei di questioni e situazioni quotidiane. Anche se si tratta del tempo. Chiedete semplicemente cosa vi interessa.

Ad esempio, se avete un problema con un sito web quando il vostro cellulare non funziona correttamente, avete cercato una funzione da qualche parte. Basta chiedere.

Si ipotizza che l’intelligenza artificiale prenderà il sopravvento sulla semplice ricerca su Google, ad esempio. Io stesso ho notato chiaramente gli effetti dell’IA. Da quando ho iniziato a usarla per me stesso, non cerco quasi più su Google in modo tradizionale.

Ad esempio, sto scrivendo questo post in Google Docs. Sono talmente preso dalla scrittura che non riesco a trovare una funzione che mi serve in Docs. Vado all’AI e chiedo dove si trova e mi dice. Argomento chiuso e vado avanti.

Utilizzando l’intelligenza artificiale, è possibile cercare su Google in modo molto più preciso, per così dire, perché l’IA capisce ciò che si vuole sapere. Nel contesto e nel linguaggio che utilizzate.

Sia per iscritto che a voce. Potete dirle quello che volete sapere tramite la chat vocale e risparmiare tempo nella ricerca e nella navigazione.

Mi soffermerò solo brevemente su questo punto. Questo primo articolo ha il solo scopo di farvi partire da 0 sul tema dell’intelligenza artificiale per i principianti.

Ci sono molte applicazioni possibili per utilizzare il modello nella vostra vita privata in questo momento. Lo stesso vale per la vostra vita professionale, anche se il vostro datore di lavoro è ancora nelle prime fasi di sviluppo di una strategia di IA.

Ecco alcuni esempi, ma ciò che conta è l’atteggiamento di base.

In un contesto puramente professionale, vi aiuterà a svolgere il vostro lavoro in modo molto più rapido e semplice. Con il tempo, questo si estenderà a ogni ambito lavorativo.

Ad esempio, se lavorate nel settore della lavorazione. A un certo punto, l’automazione vi toglierà tutto il lavoro duro e faticoso e potrete controllare il processo e i prodotti.

Nel caso di un’attività informatica, si può dire che si occupa del trasferimento dei dati tra i programmi, dell’ordinamento delle e-mail, dell’archiviazione e così via.

Se lavorate nel settore pubblicitario, l’IA generativa può aiutarvi a creare immagini o testi.

L’intelligenza artificiale si sta già facendo strada nella sfera privata e questo settore è destinato ad espandersi. Per fare qualche semplice esempio, anche in questo caso.

Un assistente che coordina gli appuntamenti e ricorda le visite mediche. Che cerca informazioni importanti per voi dai registri dei dati.

I fornitori di servizi di viaggio stanno attualmente testando delle IA in grado di proporre offerte di vacanza su misura, basate sui vostri viaggi precedenti e sui vostri desideri.

Già che siamo in tema di vacanze, è di grande attualità. Un’applicazione che raccoglie le foto delle vacanze, le fonde in video o corregge gli errori ottici e il tremolio della fotocamera.

Anche in questo caso ci saranno più offerte e molte più opzioni.

Infine, alcuni piccoli termini per la vostra comprensione:

In poche parole, il chatbot è una mini IA che è stata collocata in un punto specifico per uno scopo specifico.

Ad esempio, per guidare il cliente attraverso un sito web, rispondere a domande sui prodotti o registrare messaggi.

Nell’applicazione generale, si tratta di un piccolo compagno per semplificare l’esperienza del cliente. Alcuni notificano anche quando si mette in pausa il processo d’ordine nel negozio.

Oltre a questa funzione, ci sono molte altre applicazioni per i piccoli compagni.

Se si osserva più da vicino la funzione, si noteranno più volte delle dichiarazioni di non responsabilità. Il testo unanime afferma che non bisogna fidarsi completamente delle risposte e che bisogna sempre ricontrollarle.

Il motivo di questi testi comprende le allucinazioni. Questo termine viene usato, ad esempio, per descrivere fatti falsi e dettagli senza senso.

Bisogna capire che un modello del genere non ha alcun collegamento o accesso al mondo reale.

La tecnologia non può sperimentare una situazione nella realtà. Può quindi solo fare riferimento ai suoi dati, ad esempio sulla base di casi di studio. Come i bambini, imparano le basi del mondo, ma senza farvi riferimento.

Ma sappiamo tutti che descrivere una situazione è diverso dal viverla.

È anche possibile che la domanda specifica non corrisponda ai dati di formazione. Che non ci siano testi e domande a scelta multipla su questi argomenti, che qualcosa sia stato erroneamente trasferito in un modello non corretto o per altri motivi.

A mio avviso, le allucinazioni ci mostrano i limiti della tecnologia, che non dobbiamo ignorare nemmeno con entusiasmo.

La PNL è un elemento di interazione linguistica e la capacità di comprendere innanzitutto la lingua parlata dalle persone. Allo stesso tempo, di riprodurlo in modo tale che la persona si senta a proprio agio nella comunicazione.

In parole povere, il suo scopo è quello di imitare il linguaggio naturale e il processo vocale degli esseri umani. (4)

Una parola che a noi di lingua tedesca suona strana, ma che descrive un processo che ripetiamo continuamente quando abbiamo a che fare con la tecnologia.

Una richiesta inviata a uno strumento è un prompt. Che sia scritta o verbale.

Si può immaginare che il prompt sia un fattore molto importante quando si ha a che fare con i nuovi sistemi. Per questo motivo viene costantemente perfezionato e migliorato tra gli addetti ai lavori.

Con la vostra richiesta volete perseguire uno scopo specifico.

Spiegatele esattamente cosa state cercando e in quali circostanze. Quanto meglio descriverete la situazione, tanto migliore sarà il risultato finale. (5)

Con il tempo, troverete le vostre best practice, il vostro portafoglio e la vostra guida definitiva in questo nuovo mondo.

Grazie per il vostro feedback!

Cordiali saluti

Florian

PS: Questo testo non è stato generato. L’ho scritto in base alla mia esperienza personale.