Intelligenza artificiale generativa: in cosa si differenzia

In questo periodo si sente parlare ovunque di intelligenza artificiale generativa ma che cos’è? in cosa si differenzia dall’intelligenza artificiale classica? leggi questo articolo per scoprirlo.

Cosa s’intende per intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale simula capacità umane come ragionamento e creatività. Permette ai sistemi di analizzare l’ambiente, interagire e risolvere problemi autonomamente. Ricevono ed elaborano dati, agendo per obiettivi. Adattano il comportamento in base ai risultati delle azioni passate. Il machine learning, un ramo dell’IA, sviluppa sistemi che apprendono da soli, migliorando decisioni con analisi predittive.

Ad esempio, la manutenzione predittiva permette ai produttori, alle aziende energetiche e ad altri settori di anticipare i problemi e assicurarsi che le loro operazioni rimangano affidabili.

L’intelligenza artificiale è già integrata nelle nostre vite e svolge un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale della società. Può contribuire a mettere a disposizione sistemi di allarme per disastri naturali, migliorare l’efficienza e la sicurezza in banche, social media e nell’e-commerce, e incrementare la produttività in vari ambiti.

In cosa consiste l’intelligenza artificiale generativa

Quella che viene definita IAG è un tipo di intelligenza artificiale che crea nuovi contenuti in risposta a richieste specifiche, come testi, audio, immagini e video. È un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che utilizza tecniche di machine learning e deep learning per generare nuovi dati, inclusi immagini, musica e testi, che non esistevano prima.

L’IAG è progettata per non fare distinzioni tra gli input, a differenza dell’IA discriminativa, che è progettata per distinguere tra diversi tipi di input.L’IAG è utilizzata in vari campi, come la creazione di nuovi farmaci e materiali, la composizione musicale e la generazione di immagini e video basati su input di testo semplice. Può anche essere utilizzata nella creazione di deep fake e fake news, che richiedono attenzione ai rischi associati al suo utilizzo.

Ci sono tre principali categorie di IAG: Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoder (VAE) e modelli Transformer.

• Le GAN utilizzano due reti neurali, un generatore e un discriminatore, in un processo simile a un “gioco minimax” per creare nuovi dati simili ai dati esistenti.
• I VAE utilizzano i loro dati di input per generare nuovi contenuti che assomigliano all’originale.
• I modelli Transformer, come GPT-4, utilizzano una particolare rete neurale per creare contenuti ricchi e complessi e vengono addestrati su set di dati estremamente ampi.

Differenze: IA classica vs IA generativa

La differenza fondamentale tra l’IA classica e l’IA generativa risiede nel modo in cui elaborano le informazioni e producono risultati. L’IA classica, anche nota come IA simbolica, si basa su regole e algoritmi predefiniti per analizzare i dati e prendere decisioni. In altre parole, l’IA classica è programmata per eseguire specifici compiti secondo un insieme di regole prestabilite.

D’altra parte, l’IAG è un tipo di intelligenza artificiale che può creare nuove informazioni, idee o contenuti originali, piuttosto che semplicemente elaborare i dati in base a regole predefinite. L’IAG utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati e generare output che possono essere difficili da distinguere da quelli creati da esseri umani.

Un esempio di IAG è il deep learning, che utilizza reti neurali artificiali per apprendere e generare nuove informazioni. Questo tipo di IA può essere utilizzato per creare immagini, musica, testo e persino idee creative, come nuovi modelli di design o strategie di marketing. Gemini IA è un esempio di questa tecnologia.

Riassumendo, mentre l’IA classica è limitata alle regole e agli algoritmi predefiniti, l’IA generativa può creare nuove informazioni e contenuti originali, rendendola una tecnologia molto più versatile e potenzialmente rivoluzionaria per molti settori.