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L’intelligenza Artificiale: che cos’è e applicazioni

mirkopinna — Thu, 21 Nov 2024 15:13:18 +0000

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il mondo in cui viviamo e lavoriamo. Ma cos’è esattamente l’Intelligenza Artificiale? E come può essere applicata in vari settori? In questo articolo esploreremo il concetto di intelligenza artificiale, le sue possibili applicazioni e il ruolo dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Leggi il nostro articolo di approfondimento sui LLM e come vengono istruiti.

Che cos’è l’intelligenza artificiale?

L’intelligenza artificiale è una branca dell’informatica che si occupa della creazione di macchine capaci di svolgere compiti che richiederebbero intelligenza umana. Questi compiti possono includere il riconoscimento vocale, la traduzione di lingue, la percezione visiva e la presa di decisioni. L’obiettivo dell’IA è quello di sviluppare sistemi che possano apprendere, adattarsi e operare autonomamente, migliorando continuamente le loro prestazioni.

Tipi di intelligenza artificiale

Esistono due tipi principali di IA:

IA Debole (o IA Ristretta): Progettata per svolgere un compito specifico, come i chatbot o gli assistenti vocali come Siri e Alexa.
IA Forte (o IA Generale): Un sistema teorico capace di comprendere, imparare e applicare conoscenze in modo simile all’intelligenza umana.

Applicazioni dell’intelligenza artificiale

L’IA trova applicazione in una vasta gamma di settori e può essere utilizzata nello sviluppo di applicazioni che fanno uso di diverse tecnologie, scopri come implementare l’intelligenza artificiale nelle app.
Ecco alcune delle sue applicazioni più significative:

Sanità

Diagnosi e Trattamento: Sistemi di IA possono analizzare immagini mediche e dati dei pazienti per diagnosticare malattie con una precisione impressionante.
Medicina Personalizzata: Utilizzando i dati genetici, l’IA può aiutare a creare piani di trattamento personalizzati per i pazienti.

Finanza

Trading Algoritmico: Gli algoritmi di IA possono analizzare enormi quantità di dati di mercato per effettuare trading automatico.
Rilevamento delle Frodi: L’IA può identificare transazioni sospette e prevenire le frodi in tempo reale.

Settore automobilistico

Veicoli Autonomi: Le auto a guida autonoma utilizzano l’IA per prendere decisioni di guida in tempo reale, aumentando la sicurezza e l’efficienza del trasporto.

Assistenza clienti

Chatbot e Assistenti Virtuali: Utilizzati per rispondere alle domande dei clienti e risolvere problemi comuni, migliorando l’esperienza dell’utente e riducendo i tempi di attesa.

Che Cos’è un LLM (Modello di Linguaggio di Grandi Dimensioni)?

Un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è un tipo di IA addestrata su enormi quantità di dati testuali. Questi modelli sono in grado di comprendere e generare testo in modo molto naturale. Alcuni degli LLM più noti includono GPT-3 e GPT-4, sviluppati da OpenAI.

Funzionamento di un LLM

Gli LLM utilizzano tecniche di apprendimento automatico per analizzare e comprendere il contesto del linguaggio. Possono generare risposte coerenti e contestualmente appropriate, rendendoli strumenti potenti per una varietà di applicazioni, come la scrittura automatica, la traduzione linguistica e la creazione di contenuti.

Applicazioni dei LLM

Creazione di Contenuti: Gli LLM possono scrivere articoli, post sui social media e persino libri.
Supporto alla Ricerca: Possono analizzare documenti scientifici e riassumere informazioni chiave.
Interazione con i Clienti: Utilizzati nei chatbot per fornire risposte rapide e accurate alle domande dei clienti.

L’intelligenza artificiale. dunque, rappresenta una delle tecnologie più trasformative del nostro tempo. Con le sue numerose applicazioni, dall’assistenza sanitaria alla finanza, dall’automotive all’assistenza clienti, l’IA sta già cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Inoltre, con l’avanzamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, le possibilità di ciò che l’IA può realizzare continuano a espandersi.

Se sei interessato a saperne di più sull’IA e su come può essere applicata al tuo settore, contattaci.

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Cosa sono i LLM e come vengono istruiti

mirkopinna — Tue, 30 Jul 2024 13:50:03 +0000

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rappresentano una delle innovazioni più rivoluzionarie nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Ma cosa sono esattamente i LLM e come vengono creati e istruiti? In questo articolo, esploreremo in dettaglio questi argomenti e scopriremo quali sono i LLM più diffusi oggi.

Ad oggi i Large Language Models ci permettono di disporre di numerosi applicativi software di intelligenza artificiale che possono essere utilizzati in svariati campi.

Che cosa sono i LLM?

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono algoritmi di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio naturale. Questi modelli sono capaci di eseguire una vasta gamma di compiti linguistici, dalla traduzione automatica alla generazione di testi, passando per il completamento automatico delle frasi e l’analisi del sentiment.

Come vengono creati i LLM?

Raccolta dei dati

La creazione di un LLM inizia con la raccolta di una grande quantità di dati testuali. Questi dati possono provenire da libri, articoli, siti web, forum, social media e molte altre fonti. La qualità e la diversità dei dati sono fondamentali per garantire che il modello possa comprendere e generare testo in modo accurato e contestualmente appropriato.

Preprocessing dei dati

Prima di addestrare il modello, i dati raccolti devono essere preprocessati. Questo processo include la pulizia dei dati (rimozione di rumori e informazioni irrilevanti), la tokenizzazione (suddivisione del testo in unità più piccole come parole o frasi) e la normalizzazione (conversione di tutte le parole in minuscolo, rimozione della punteggiatura, ecc.).

Architettura del modello

I LLM utilizzano architetture di reti neurali avanzate, come le trasformatori (Transformers). I trasformatori sono particolarmente efficaci nel gestire sequenze di testo lunghe e nel catturare le relazioni contestuali tra le parole.

Linguaggi di programmazione utilizzati

Per creare e addestrare i LLM, vengono utilizzati vari linguaggi di programmazione e framework. I più comuni includono:

Python: Il linguaggio più popolare per l’IA e il machine learning, grazie alla sua semplicità e alla vasta gamma di librerie disponibili.
TensorFlow: Un framework open-source di Google per il machine learning e le reti neurali.
PyTorch: Un altro framework open-source sviluppato da Facebook, noto per la sua flessibilità e facilità d’uso.

Come Vengono Istruiti i LLM?

Addestramento Supervisionato

Il processo di addestramento supervisionato implica l’uso di un grande dataset etichettato. Durante l’addestramento, il modello impara a prevedere l’output corretto (ad esempio, la parola successiva in una frase) dato un input specifico. Gli errori commessi dal modello vengono utilizzati per aggiornare i pesi delle connessioni neurali, migliorando così le sue prestazioni.

Addestramento Non Supervisionato e Auto-supervisionato

Gli LLM vengono spesso addestrati utilizzando tecniche di addestramento non supervisionato o auto-supervisionato. In questi metodi, il modello impara a identificare schemi e strutture nel testo senza bisogno di etichette esplicite. Ad esempio, il modello può essere addestrato a prevedere parole mancanti in una frase o a ricostruire una frase data una parte di essa.

Fine-Tuning

Dopo l’addestramento iniziale, i LLM possono essere ulteriormente affinati (fine-tuning) su dataset specifici per adattarli a compiti particolari. Questo processo consente al modello di specializzarsi e migliorare le sue prestazioni in ambiti specifici.

I LLM Più Diffusi

GPT-3

Sviluppato da OpenAI, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) è uno dei LLM più avanzati e conosciuti. Con 175 miliardi di parametri, GPT-3 può generare testo altamente coerente e contestualmente rilevante, ed è utilizzato in molte applicazioni, dalla scrittura automatica alla creazione di chatbot.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sviluppato da Google, è un modello pre-addestrato su enormi dataset testuali. È particolarmente efficace nei compiti di comprensione del linguaggio naturale, come l’analisi del sentiment e la risposta a domande.

T5

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), anch’esso di Google, tratta ogni problema di elaborazione del linguaggio naturale come un compito di conversione testo a testo. Questa flessibilità consente a T5 di eccellere in una vasta gamma di applicazioni, dalla traduzione alla riassunzione.

RoBERTa

Un’altra variante di BERT, RoBERTa (Robustly optimized BERT approach), è stata ottimizzata per migliorare le prestazioni su vari benchmark linguistici. RoBERTa ha dimostrato di essere particolarmente potente in compiti come l’analisi del sentiment e la classificazione del testo.

Conclusione

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni stanno trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia, grazie alla loro capacità di comprendere e generare testo in modo naturale. La loro creazione e addestramento richiedono una combinazione di dati di alta qualità, avanzate architetture di reti neurali e potenti linguaggi di programmazione. Con l’avanzamento continuo della ricerca e dello sviluppo, possiamo aspettarci che i LLM diventino ancora più sofisticati e capaci nei prossimi anni.

Se sei interessato a saperne di più sui LLM e su come possono essere applicati alla tua azienda, continua a seguire il nostro blog per ulteriori approfondimenti e aggiornamenti.

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Tendenze 2022

Neusa Meloni — Mon, 27 Dec 2021 10:39:01 +0000

Quali saranno le tendenze del 2022 secondo Mine Consulting in termini di sviluppo App?

Secondo noi gli utenti confermeranno la necessità di soluzioni semplici ma assolutamente evolute, dal design minimal ma accattivante.

La user dovrà risultare intuitiva e semplice già a prima vista, e l’utente si confermerà pigro e non vorrà investire alcun tipo di energia per capire il funzionamento di un’applicazione.

La connessione 5G cambierà ancora il modo di vivere, l’utilizzo dei device digitali e la connessione sarà ancora più veloce, gli utenti ridurranno di 10 volte la loro latenza, questo permetterà di accorciare le distanze nel mondo.

Si spingerà come mai prima d’ora nel 2022 la wearable technology, e la Realtà Aumentata (AR), entrambe le innovazioni rappresenteranno ancora di più un esperienza di consumo di prodotto e un servizio aziendale necessario a proiettare in ottica futura la digitalizzazione del business.

Il principio fondamentale della Realtà Aumentata è l’“overlay”, la sovrapposizione di contenuti digitali nell’ambiente reale.

Interazione sia con gli elementi fisici, che digitali!

Per utilizzare questo tipo di tecnologia si useranno strumenti hardware diversi, dallo smartphone con la sua videocamera (il più comune) ma anche altri strumenti che nel tempo si stanno diffondendo come gli smart glasses.

Gli smart glasses, gli occhiali “intelligenti”, rientrano a pieno titolo tra i dispositivi indossabili.

Evoluzione del metodo di autenticazione con radiofrequenza RFID, consentirà la trasmissione di dati bidirezionali senza contatto tra dispostivi che si trovano ad una certa (in genere ridottissima) distanza.

Un’utilizzo di wearable technology al momento riguarda i pagamenti contactless un metodo di pagamento con carta velocissimo, nell’anno in entrata secondo i dati degli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, potrebbero arrivare a valere 1 miliardo.

Che aggiungere l’anno che arriverà sarà un anno di conferma, che sicuramente porterà e aggiungerà innovazioni e tecnologie.

Oltre la nostra classifica di seguito abbiamo riportato un elenco delle 10 aree emergenti di ricerca innovativa che avrebbero potuto «cambiare il mondo» nel 2021, secondo la rivista MIT Technology Review del Massachusetts Institute of Technology, vediamo che le aree saranno quelle che cambieranno anche il 2022.

Perchè il mondo non si cambia di anno in anno e oggi sono più attuali che mai:

Messenger RNA vaccines

Nel 2021 stati sviluppati i vaccini Pfizer-BioNTech e Moderna, che si basano su questa tecnologia mai utilizzata prima in ambito terapeutico e che potrebbero trasformare la medicina, portando a vaccini contro varie malattie infettive. I vaccini sono ancora più efficaci contro le mutazioni dei virus, perché possono essere modificati facilmente e rapidamente.
L’RNA messaggero è anche molto promettente come base per correzioni genetiche a basso costo per l’anemia falciforme, il cancro e l’HIV.

GPT-3

GPT-3 è un modello di linguaggio che utilizza tecniche di apprendimento automatico, per generare testi scritti e potenzialmente indistinguibili da quelli prodotti da un essere umano.
I grandi modelli di computer in linguaggio naturale che imparano a scrivere e parlare sono un grande passo avanti verso l’intelligenza artificiale che può comprendere e interagire meglio con il mondo. GPT-3 è di gran lunga il più grande e il più istruito fino ad oggi. Formato sul testo di migliaia di libri e sulla maggior parte di Internet, GPT-3 può imitare il testo scritto dall’uomo con un realismo inquietante, rendendolo il modello linguistico più impressionante mai prodotto utilizzando l’apprendimento automatico.

TikTok recommendation algorithms

Gli algoritmi che determinano la sezione “Per te” di TikTok, «hanno cambiato il modo in cui le persone diventano famose online»
Mentre altre piattaforme sono più orientate all’evidenziazione di contenuti con un appeal di massa, gli algoritmi di TikTok sembrano altrettanto propensi a strappare un nuovo creatore dall’oscurità quanto a presentare una star conosciuta.
Altre piattaforme stanno studiando il metodo che potrebbe cambiare il modo di utilizzare i social.

Lithium-metal batteries

I veicoli elettrici sono ad oggi, costosi e scomodi in quanto la carica della batteria dura solo poche centinaia di km e la ricarica richiede tempi di attesa lunghissimi. La QuantumScape una startup nata nella silicon valley, afferma di avere una batteria che potrebbe aumentare l’autonomia di un veicolo elettrico dell’80% e essere ricaricata rapidamente. Potrebbe questo svoltare le sorti del mercato elettrico, aprendolo a nuovi acquirenti.

Data trust

I data trust rappresentano uno degli approcci più recenti e in via di sviluppo in materia di protezione dei dati. Negli ultimi anni abbiamo assistito ad un mercato dei nostri dati e alla violazione delle nostre informazioni personali. «Un data trust è un’entità legale che raccoglie e gestisce i dati personali delle persone per loro conto. Sebbene la struttura e la funzione di questi trust siano ancora in fase di definizione e permangano molte domande, i data trust sono noti per offrire una potenziale soluzione a problemi di vecchia data in materia di privacy e sicurezza.»

Green hydrogen

Ovvero l’idrogeno generato interamente da energia rinnovabile, con emissioni di carbonio significativamente inferiori rispetto all’idrogeno grigio (dato dai gas naturali).

Digital contact tracing – Hyper-accurate positioning

La possibilità di utilizzare il GPS o il bluetooth per creare registri di persone che si sono incontrate di recente rimane uno strumento potenzialmente utilizzabile in tantissimi ambiti.
I nuovi sistemi di localizzazione potrebbero in futuro permettere di individuare incidenti e richieste di soccorso con maggiori tempestività e precisione, gli ambiti di utilizzo rimangono diversi.

Remote everything

Il covid ha cambiato per sempre due aree che sono l’istruzione e l’assistenza sanitaria.
Sia la didattica a distanza che la telemedicina, seppure con gradi di successo molto variabili a seconda dei contesti, hanno reso disponibili servizi finora fruiti solo praticamente di persona.
Per la prima volta si è iniziato a pensare al mondo come davvero aperto, dove i confini non sono limiti.

Multi-skilled AI

Un’ approccio promettente ai limiti dell’intelligenza artificiale e l’espansione dei suoi sensi.
Allo stato attuale i sistemi di intelligenza artificiale magari dotati di visione artificiale, sono in grado di raccogliere informazioni visive ma non di raccontare ciò che vedono. Un sistema integrato di intelligenza artificiale basato sulla multi sensorialità potrebbe acquisire una maggiore comprensione del mondo che lo circonda e diventare più «flessibile» e adattabile a un contesto in continua evoluzione.
Karen Hao spiega come le AIs con più sensi acquisiranno una maggiore comprensione del mondo che li circonda, ottenendo un’intelligenza molto più flessibile.

Alcune di queste innovazioni hanno cambiato radicalmente l’anno in corso e negli anni successivi si confermeranno, altre necessitano ancora di qualche periodo per influire all’interno delle nostre vite.

Noi stiamo attenti e guardiamo al futuro curiosi di scoprire ogni dettaglio!

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