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Cosa si intende per intelligenza artificiale generativa?

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L'intelligenza artificiale generativa è un ramo dell'Intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi e tecniche di machine learning per creare modelli in grado di produrre autonomamente dati, testo, immagini, suoni e altro ancora, simili a quelli prodotti da esseri umani senza la necessità di una programmazione specifica per ogni singola attività.

Questo campo di ricerca ha trovato applicazioni in molti settori, tra cui il design di prodotto, la generazione di contenuti multimediali, la produzione di modelli per la simulazione di fenomeni fisici e la creazione di intelligenze artificiali che imitano la capacità di ragionamento e di apprendimento degli esseri umani.

Le tecniche di intelligenza artificiale generativa si basano sull'utilizzo di algoritmi di deep learning, reti neurali artificiali e modelli generativi probabilistici, che consentono di apprendere dai dati e di creare modelli che possano generare nuovi dati simili a quelli già osservati.

Una delle applicazioni più diffuse dell'intelligenza artificiale generativa è la creazione di modelli di linguaggio naturale in grado di produrre testo coerente e plausibile. Questi modelli possono essere utilizzati per la generazione automatica di testi creativi, la creazione di assistenti virtuali, chatbot e strumenti di automazione della scrittura.

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Il funzionamento dell'intelligenza artificiale generativa inizia con l'input di un prompt, ovvero una breve descrizione di ciò che si vuole generare. Il prompt può essere costituito da una breve frase, una parola chiave, un'immagine di riferimento o una descrizione dettagliata di ciò che si desidera generare.

Successivamente, il sistema utilizza un modello generativo addestrato su grandi quantità di dati per generare una risposta o una soluzione al prompt iniziale. Il modello generativo utilizza tecniche di deep learning, come ad esempio le reti neurali artificiali, per apprendere dai dati e generare nuove informazioni simili a quelle già osservate.

Il processo di generazione avviene in modo iterativo, dove il modello genera continuamente nuove soluzioni, che vengono poi valutate in base alla loro coerenza e plausibilità. Il sistema seleziona poi la soluzione migliore e la presenta all'utente come risultato finale.

Il funzionamento specifico dipende molto dal tipo di modello utilizzato e dalla sua complessità. I modelli più avanzati possono generare soluzioni molto dettagliate e realistiche, mentre quelli meno complessi possono produrre soluzioni meno accurate.

2 diverse reti neurali vengono combinate per produrre opere digitali nuove e originali basate su input campione (prompt)

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Di seguito alcuni esempi:

• ChatGPT è il chatbot più famoso capace di creare risposte testuali coerenti al contesto simulando il ragionamento umano. Sviluppato da OpenAI e lanciato nel novembre 2022. È basato sulle famiglie GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ed è stato messo a punto (un approccio al trasferimento apprendimento) utilizzando sia tecniche di apprendimento supervisionato che di rinforzo.
• Midjourney è un IA generativa capace di creare immagini realistiche e molto dettagliate in base ad una descrizione testuale del contenuto richiesto.
• Copy.ai è un copywriter basato sull'intelligenza artificiale che genera testi di alta qualità.
• Jasper è uno scrittore e generatore di materiale artistico per creare rapidamente post di blog, testi di marketing e immagini generate dall'intelligenza artificiale.
• Surfer è uno strumento per creare una strategia di contenuti completa che produca risultati reali.
• Synthesia è una piattaforma per la creazione di video partendo da un semplice testo che supporta ben 120 diverse lingue.

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Se vuoi approfondire come funziona un chatbot basato su una knowledge base puoi leggere l'articolo che trovi qui "KB Chatbot"