Creare app, generare contenuti, risolvere problemi: compiti un tempo riservati agli esperti ora possono essere svolti con poche domande ben formulate. Il cambiamento è significativo e capire come siamo arrivati a questo punto significa esplorare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Questo articolo segue la progressione dell’IA attraverso tappe fondamentali:
Cos’è l’IA e da dove viene?
Una panoramica sulle sue origini e sullo sviluppo iniziale.
L’ascesa del Deep Learning
Come l’aumento della potenza di calcolo e dei dati ha trasformato il machine learning.
La nascita dei modelli linguistici
L’emergere di sistemi in grado di processare e generare linguaggio umano.
Cos’è davvero un LLM?
Una spiegazione dei large language model e di come funzionano.
Cos’è la Generative AI?
Esplorare la capacità dell’IA di creare nuovi contenuti in testo, immagini e altro.
Guide digitali: come i chatbot ci accompagnano nell’IA
Il ruolo delle interfacce conversazionali nel rendere l’IA accessibile.
Ogni sezione contribuisce a delineare un quadro più chiaro dei sistemi che stanno plasmando il panorama tecnologico di oggi.
Gli esseri umani si sono sempre chiesti se fosse possibile costruire macchine pensanti. Quando sono stati creati i primi computer questo processo si è accelerato e nel 1950 Alan Turing si pose la stessa domanda, proponendo il celebre Test di Turing, un esperimento mentale in cui una macchina cerca di ingannare un essere umano facendogli credere di essere anch’essa umana. Questa fu la scintilla che accese la fiamma dell’IA. La definirono come la capacità di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, come comprendere il linguaggio, riconoscere immagini, risolvere problemi e prendere decisioni autonome, diventando di fatto una persona virtuale in grado di rispondere a tutte le tue domande e risolvere tutti i tuoi problemi. Ecco perché il Test di Turing fu importante: metteva un’Intelligenza Artificiale faccia a faccia con un essere umano che doveva capire se stesse parlando con una persona o con un robot. L’IA in sostanza imita il pensiero umano. Per questo John McCarthy le diede il nome di Intelligenza Artificiale. Pensavano che sarebbe bastata un’estate per superare questi test e funzionare perfettamente in autonomia, ma in realtà lo sviluppo dell’IA è tuttora in corso.
Le prime IA, negli anni ’60 e ’70, erano basate su regole. Se volevi che un computer “pensasse”, dovevi dirgli esattamente come pensare. Si trattava di sistemi esperti, in cui ogni regola doveva essere codificata da un umano. Questo metodo funzionava fino a un certo punto: non puoi insegnare all’IA a prendere ogni singola decisione per ogni possibile scenario, è impossibile, o almeno non sarebbe pratico; bisognava capire come far sì che i computer potessero prendere nuove decisioni da soli, decisioni che nessuno aveva mai posto loro prima.
Entra in scena il Machine Learning. Negli anni ’80 e ’90, i ricercatori si orientano verso una nuova idea: e se potessimo insegnare ai computer a imparare dai dati invece che solo da regole? Questo è il machine learning, addestrare un algoritmo con tanti esempi, così da riconoscere schemi e fare previsioni; cosa significa? Immaginiamo che in passato per insegnare la grammatica all’IA avresti dovuto scrivere ogni singola regola grammaticale; il machine learning invece ha significato dare all’IA migliaia di articoli, libri e documenti da leggere e capire da sola come funziona l’inglese, autoapprendimento.
Il machine learning era efficace, ma limitato. Spesso necessitava che gli umani indicassero quali caratteristiche osservare. Poi è arrivato il Deep Learning, alimentato dalle reti neurali, una struttura liberamente ispirata al funzionamento del cervello umano, che analizza enormi quantità di dati, ma in passaggi successivi, aiutandola a vedere sempre più schemi.
La vera svolta avvenne intorno al 2012, quando AlexNet, una deep neural network, vinse a mani basse una delle principali competizioni di riconoscimento delle immagini. All’improvviso, il deep learning riusciva a superare gli umani nel riconoscere i gatti su Internet. Non era solo meglio, era incredibilmente efficace. Il deep learning permetteva di fornire al modello dati grezzi (testo, immagini, suoni) e lasciargli capire da solo quali fossero gli schemi importanti. Niente più tutoring umano. Solo più dati, più livelli, più calcolo. L’IA ha iniziato ad apprendere in modo esponenziale.
Una volta che il deep learning ha risolto le immagini, i ricercatori si sono chiesti: può riuscirci anche con il linguaggio? La risposta è sì, ma non facilmente. Il linguaggio è pieno di sfumature. Ma con abbastanza dati e architetture ingegnose, modelli di deep learning come le Recurrent Neural Networks (RNN), in grado di comprendere dati in sequenza, cioè non si limitano a guardare una parola ma considerano come le parole si susseguono e perché lo fanno in quel modo, e in seguito i Transformer, che non osservano solo le parole una per una nella sequenza, ma possono analizzare tutto il testo nel suo insieme, hanno anche loro contribuito all’inizio della comprensione e generazione di testi.
Nel 2017, Google ha introdotto l’architettura Transformer. Ha cambiato le regole del gioco. I Transformer potevano processare il linguaggio in parallelo, più velocemente, e prestare attenzione a diverse parti di una frase, imitando la concentrazione umana. Questa architettura alimenta i Large Language Models o LLM, come GPT, Gemini, Mistral, e improvvisamente tutti volevano creare il proprio LLM che fosse migliore degli altri.
Un Large Language Model (LLM) è un tipo di sistema di intelligenza artificiale progettato per generare e comprendere il linguaggio umano. Viene addestrato su enormi quantità di dati testuali, come libri, siti web, articoli e codice, ed è costruito utilizzando il deep learning. Invece di comprendere le parole come un umano, apprende gli schemi con cui scriviamo e parliamo.
La tecnologia alla base? Qualcosa chiamato architettura Transformer che gli permette di processare e generare linguaggio su larga scala. È da qui che deriva la sigla “GPT” in ChatGPT:
A seconda della versione del LLM, l’intelligenza, la precisione e le abilità conversazionali del chatbot possono variare molto. Le versioni più recenti comprendono meglio il contesto, fanno meno errori e danno risposte più utili.
Questa differenza dipende dai parametri – le miliardi di connessioni che determinano come il modello elabora le informazioni. Più parametri in genere significano memoria migliore e una comprensione più profonda.
Sicuramente avrai sentito parlare di GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA. È importante capire una cosa: nessuno di questi modelli “capisce” davvero ciò che dice, sono solo molto bravi a prevedere la parola successiva, in base al contesto.
La Generative AI è un concetto che sentirai spesso associato alle IA. È un termine ombrello per qualsiasi IA che crea cose nuove. Se può scrivere, disegnare, parlare o cantare senza copiare materiale esistente, è generativa — genera qualcosa di nuovo. Può creare nuovi testi (ad esempio ChatGPT), immagini (come DALL·E o Midjourney), video (come Sora), o codice (come GitHub Copilot). Esistono molti tipi diversi supportati da diversi LLM.
I chatbot sono il nostro punto d’ingresso amichevole nell’enorme conoscenza del mondo. Invece di dover possedere competenze tecniche, ci basta iniziare una conversazione ed esplorare l’IA in modo naturale. Traducano la tecnologia che ci intimorisce nel nostro linguaggio.
Utilizzi del chatbot:
Ma non dimentichiamolo: non “capisce” come fanno gli esseri umani. Imita la comprensione. Va bene così, per ora. Non siamo ancora alla singolarità dell’IA, ma siamo sicuramente in autostrada. E ChatGPT? È solo l’ultimo cartello chilometrico di un viaggio molto più lungo.
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