Ogni Pillo(w)la ha la sua “copertina”

il tema della prima Pillo(w)la riguarda la distinzione tra Machine Learning e IA generativa, rappresentati entrambi da due supereroi: Dataman con il suo mantello composto da algoritmi rappresenta il Machine Learning; Generadiva con il simbolo di ChatGPT sulla veste è l’IA generativa. Entrambi i supereroi sono incompleti – il primo ha una mascherina, il secondo ha gli occhi coperti – a simboleggiare il fatto che l’IA non può sostituire del tutto l’uomo.  

Di solito parliamo di Intelligenza Artificiale al singolare, ma ne esistono diverse tipologie 

Nel linguaggio quotidiano spesso facciamo riferimento ad una Intelligenza Artificiale, ma sarebbe più corretto utilizzare il termine al plurale. In effetti, esistono diverse tipologie che generalmente sono classificabili in machine learning e generative.  

Le prime sono le più tradizionali e servono ad estrapolare le informazioni dai dati. Ad oggi, il machine learning viene utilizzato nella maggior parte degli ambiti: dalle banche agli acquisti online, ai social media, alle piattaforme streaming. Esempi di machine learning sono gli algoritmi, i motori di ricerca, il riconoscimento vocale.  

L’Intelligenza Artificiale generativa è, invece, un’evoluzione dell’IA più tradizionale poiché in grado non solo di estrapolare informazioni, ma anche di mostrarle in un modo nuovo, più simile a come farebbe l’essere umano. Questa tipologia di Intelligenza Artificiale è, pertanto, in grado di rielaborare le informazioni creando nuovi contenuti e, di conseguenza, “sostituire” alcune azioni compiute tradizionalmente dall’uomo. ChatGPT è un esempio di IA generativa: questo programma, infatti, riceve i dati che gli vengono forniti per rielaborarli, producendo ad esempio un articolo, un racconto, un disegno… 

Possiamo affermare, quindi, che dopo il tentativo dei filosofi di far parlare l’uomo con la matematica, non riuscendoci, alla fine l’Intelligenza Artificiale – nello specifico con ChatGPT – è riuscita a comunicare come le persone, trasformando i numeri in parole.  

La creatività umana rimane il fulcro di entrambe le tipologie di IA, ma a distinguere le due Intelligenze Artificiali è il fatto che, mentre il machine learning impara e si adegua alle richieste delle persone, l’IA generativa è in grado di alimentarsi imparando da contenuti nuovi. È stato dimostrato, infatti, che se quest’ultima fosse esposta solamente a contenuti generati da altre Intelligenze Artificiali alla fine degraderebbe.  

Ad oggi, dunque, il tema oggetto di dibattito è il prompting. Le macchine, in effetti, sono bravissime a fornire risposte nella nostra lingua, ma è l’uomo che deve essere bravo a saper fare le domande giuste ed è su questo che bisogna focalizzare l’attenzione. Come? Cercheremo di dare una risposta nella prossima pillo(w)la…

 

Dai un’occhiata all’estratto dell’intervista condotta da Daniele De Prosperis di Lastarìa Edizioni:

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