L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando profondamente il mondo dell’arte e della comunicazione. Questo cambiamento è paragonabile all’innovazione portata dall’invenzione della ruota o dalla scoperta dell’elettricità. In sostanza, stiamo sperimentando una rivoluzione che fonde la creatività umana con la potenza di calcolo delle macchine.
Questi avanzamenti nell’IA stanno sfumando le linee tra capacità umane e meccaniche. Grazie a modelli come GPT-4, possiamo generare linguaggio che sembra naturalmente umano. Questo progresso ha portato a nuove applicazioni in vari settori come la generazione di documenti, sistemi di dialogo chatbot e creazione di musica sintetica.
Grandi aziende tecnologiche riconoscono questa tendenza. Microsoft, per esempio, ha messo da parte il suo assistente virtuale Cortana per concentrarsi su innovazioni legate all’IA, come Bing Chat. Anche Apple sta investendo significativamente in IA generativa, come evidenziato dagli investimenti annunciati dal suo CEO, Tim Cook.
Nel mondo dell’IA, esistono principalmente due tipi di modelli: discriminatori e generativi. Mentre i modelli discriminatori interpretano e prevedono basandosi sui dati forniti (come tradurre una lingua o diagnosticare una condizione medica), i modelli generativi creano. Essi possono generare risultati completamente nuovi a partire da insiemi di dati numerici, anche se questi numeri non hanno un legame diretto con la realtà.
Questa magia generativa è resa possibile dalle reti neurali profonde. Queste reti sono progettate per imitare la funzionalità del cervello umano e sono al cuore di molti modelli generativi. Un esempio celebre di questo è il Generative Adversarial Network (GAN), dove due reti neurali “competono” tra loro, portando a risultati sorprendentemente innovativi.
Gli autoencoder variazionali (VAE) sono un altro esempio notevole. Sono noti per la loro abilità di produrre immagini fotorealistiche da semplici numeri. Funzionano processando questi numeri attraverso ciò che è noto come un vettore latente, producendo immagini che riflettono l’estetica umana.
Quando si tratta di modellazione del testo, il modello Transformer ha cambiato le regole del gioco. Rispetto alle architetture tradizionali che lavorano sequenzialmente, il Transformer usa un concetto chiamato “attenzione”, che gli permette di concentrarsi su parti diverse di un testo a seconda del contesto. Questo rende il modello estremamente efficiente, specialmente con grandi quantità di dati.