Inizia la tua avventura tecnologica: spiegazione dei concetti di base dell'intelligenza artificiale

All'inizio dell'estate, sono entrato nella sede centrale di G2 a Chicago, con gli occhi spalancati e nervoso chiedendomi se avevo scelto l'outfit casual da lavoro giusto.

Ero entusiasta di aver ottenuto un solido stage nel settore tecnologico. Ma, una volta arrivato, mi sono reso conto che avevo qualcosa da imparare. Da allora, ho imparato di più su come il mondo aziendale è stato influenzato dal boom dell'intelligenza artificiale (AI) e perché è importante per tutti, indipendentemente dalla posizione o dal campo in cui si trovano.

Ecco cosa avrei voluto sapere sull'intelligenza artificiale e sulla tecnologia prima di iniziare il mio tirocinio estivo.

Termini di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale esiste da decenni, ma è solo negli ultimi mesi che ha iniziato a decollare davvero.

Ma qual è il problema? Perché dovresti interessarti dell’intelligenza artificiale? Innanzitutto, definiamo alcuni dei termini di base.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

HCLTech definisce l’intelligenza artificiale come “ la scienza della creazione di macchine in grado di pensare come gli esseri umani. Può fare cose considerate “intelligenti””. E continuano: “La tecnologia AI può elaborare grandi quantità di dati in modi diversi da quelli umani. L’obiettivo dell’intelligenza artificiale è essere in grado di fare cose come riconoscere modelli, prendere decisioni e giudicare come gli esseri umani. Per fare ciò, abbiamo bisogno di molti dati incorporati al loro interno”.

Kabir Sidana di Medium ha scritto che “l’obiettivo dell’intelligenza artificiale è imitare l’intelligenza umana per migliorare l’efficienza e ridurre l’errore umano”.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale e implica l'idea che un sistema informatico sia in grado di creare e apprendere nuovi algoritmi in modo autonomo.

I computer tradizionali seguono un formato da A a B, il che significa che fanno ciò per cui il creatore li ha programmati. Tuttavia, il machine learning può apprendere nuovi processi e adattarsi al volo a nuovi problemi.

In breve, l’intelligenza artificiale è il cosa (un computer che pensa come gli esseri umani e può adattarsi), mentre l’ML è il come (gli algoritmi che rilevano e analizzano modelli in una varietà di campi).

Ad esempio, i programmatori non delineano ogni singolo scenario che un’auto a guida autonoma potrebbe trovarsi ad affrontare. Invece, il suo sistema è addestrato ad apprendere e a prendere decisioni al volo.

Cos'è un chatbot?

Creato per la prima volta nel 1966 come chatterbot (in seguito soprannominato chatbot ), un chatbot è un programma per computer AI predittivo e conversazionale progettato per simulare un dialogo simile a quello umano.

ChatGPT è forse l'esempio più noto e attuale di chatbot AI, ma Bard di Google e AI Bing di Microsoft sono alla ricerca di guadagnare parte della quota di mercato.

Cos’è un modello linguistico ampio?

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono un'altra forma di intelligenza artificiale predittiva e conversazionale che viene addestrata attraverso set di input/output di dati. Sono predittori, il che significa che qualunque dato venga inserito nel LLM è ritenuto accurato dal programma. La quantità di dati immessi in questi programmi predittivi può raggiungere fino a trilioni di punti dati (noti anche come parametri).

Ad esempio, ho utilizzato il modello LLM di Google, Bard, e ho digitato: "Oggi a colazione ho mangiato..." e la risposta è stata "una ciotola di fiocchi d'avena", "due uova strapazzate" e "un bagel con crema di formaggio". Ciò è accaduto perché Bard aveva appreso in precedenza che questi piatti vengono generalmente consumati durante la colazione.

Una delle principali preoccupazioni relative agli LLM è che i dati che vengono inseriti in essi possono essere inconsapevolmente distorti o imprecisi. Ciò ha consentito che alcune risposte fossero errate, ambigue e persino offensive.

Attualmente, sembra che l'obiettivo della creazione di LLM non sia tanto quello di ingrandirli con più punti dati, ma piuttosto di renderli molto più piccoli e più focalizzati su una determinata attività.

Questo è più economico, più veloce e più accurato poiché i dati assimilabili possono essere autenticati prima di inserirli nel programma.

Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) si riferisce a un computer che impara a comprendere ed elaborare le parole pronunciate nello stesso modo in cui possono farlo gli esseri umani. Prende le regole e le basi del linguaggio e le combina con una grande quantità di dati immessi per iniziare a elaborare un linguaggio naturale.

Questo principio è il motivo per cui disponiamo di sistemi GPS a comando vocale, opzioni di sintesi vocale, chatbot del servizio clienti e altro ancora. Tutte queste cose sono progettate per accelerare i processi aziendali, aumentare la produttività dei dipendenti e consentire ai clienti di ottenere risultati accurati più rapidamente.

Cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning (DL) è un sottoinsieme del ML che si occupa di problemi su larga scala.

Questi programmi sono in grado di eseguire più calcoli contemporaneamente, consentendo risultati più rapidi. Molti programmi DL possono, come i sistemi ML, creare nuovi algoritmi senza l'aiuto o la guida degli esseri umani. I programmi ampliano la loro portata di conoscenza e ci aiutano in modi nuovi e innovativi nel settore sanitario, nei social media, nella finanza, nella sicurezza informatica e in molti altri settori.

Fondamentalmente è MLg ma per problemi più grandi e complicati. L'apprendimento, così com'è, può immagazzinare enormi quantità di informazioni per apprendere e svilupparsi ulteriormente in un modo che sarà utile per gli esseri umani.

La storia dell'intelligenza artificiale

Allora, quando è nata l’intelligenza artificiale?

L’origine dell’intelligenza artificiale risale agli anni ’50 con Alan Turing, il padre dei computer moderni. Nel 1950, Turing pubblicò un articolo intitolato “Computing Machinery and Intelligence”, incentrato sull’idea che, se gli esseri umani utilizzano le informazioni archiviate per risolvere nuovi problemi e prendere decisioni, cosa impedisce a una macchina di fare la stessa cosa?

Purtroppo, i computer di allora erano costosi e lenti. E invece di memorizzare i comandi, li eseguivano soltanto, impedendo così loro di apprendere e analizzare come previsto da Turing. Con il tempo, tuttavia, i computer sono cresciuti in capacità e memoria e contemporaneamente sono diminuiti in dimensioni e prezzo.

Alla fine del 2022, OpenAI ha rilasciato un prodotto rivoluzionario: ChatGPT , un chatbot AI specializzato in PNL. Quattro giorni dopo il lancio, hanno superato il milione di utenti e, un mese dopo, gli esperti hanno stimato che ChatGPT avesse accumulato circa 265 milioni di utenti unici.

Per riferimento, TikTok ha impiegato nove mesi per accumulare 100 milioni di utenti attivi mensili e Instagram quasi due anni e mezzo per arrivare a quel punto.

Le aziende di tutto il mondo stavano lottando per stare al passo con la crescente domanda di intelligenza artificiale. Ben presto, le principali aziende di tutti i settori annunciarono l’uso dell’intelligenza artificiale per semplificare i propri processi aziendali.

Ad esempio, poco dopo l'ascesa di ChatGPT, Microsoft ha annunciato di aver stretto una partnership con OpenAI e di aver accettato di investire 10 miliardi di dollari nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Altre grandi aziende hanno seguito l’esempio, e non tutte erano grandi aziende tecnologiche come Microsoft; alcuni non erano nemmeno del tutto tecnologici.

L’intelligenza artificiale nel settore tecnologico

Le aziende sono sempre alla ricerca di modi per ottenere un vantaggio rispetto ai concorrenti. L’intelligenza artificiale è uno strumento potente che può aiutare le aziende a fare proprio questo.

L’intelligenza artificiale può contribuire ad aumentare l’efficienza e le dimensioni del business, consentendo alle aziende di combinare cervelli umani e artificiali per massimizzare la produzione e il valore. Può anche essere personalizzato in base alle esigenze individuali di un'azienda e rappresenta un modo molto conveniente per semplificare un modello di business.

In che modo le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale?

Nell'aprile del 2023, EY ha intervistato oltre 250 leader nel settore tecnologico.

Anche G2 non è molto indietro.

Alcuni mesi fa, G2 ha rilasciato la nostra personale iterazione di un chatbot artificiale chiamato Monty . Molto semplicemente, Monty consente ai ricercatori di software di chiedere a che tipo di servizi sono interessati. Monty quindi, in pochi secondi, fornisce un elenco di suggerimenti.

Ecco un esempio di ricerca che qualcuno potrebbe effettuare:

Abbastanza bello, vero?

In questo caso, l’intelligenza artificiale sta semplificando i processi aziendali di G2. Secondo Tim Handorf, uno dei cofondatori di G2, l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei processi aziendali di G2 aiuta a " guidare gli utenti verso le soluzioni software ideali per le loro esigenze aziendali specifiche".

Tutto sommato, l’intelligenza artificiale è il futuro del business. È l’unione tra uomo e macchina che consente a un’azienda di espandersi, crescere e avere successo in modi mai realizzati prima.

Richard Baldwin, economista e professore al Geneva Graduate Institute in Svizzera, afferma: “L’intelligenza artificiale non ti toglierà il lavoro. È qualcuno che usa l’intelligenza artificiale che lo farà”.

Utilizzando l’intelligenza artificiale in modo efficace, noi come società vedremo un aumento della produttività e della produzione, tutto sommato inaugurando una nuova generazione costruita sulla base di un duro lavoro abbinato a processi semplificati disponibili solo attraverso l’intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale non è niente; è tutto

L’intelligenza artificiale ha un ampio spettro di potenzialità. Da un sistema educativo personalizzato che aumenta la difficoltà quando lo studente è pronto per il livello successivo fino a un sistema di intelligenza artificiale che trova Waldo più velocemente di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano, le capacità sono infinite.

Applicando il machine learning alla nostra società, vedremo risultati di crescita più positivi nel modo in cui utilizziamo la tecnologia, indipendentemente dal settore. Al giorno d'oggi, non è sufficiente utilizzare semplicemente l'intelligenza artificiale: è necessario abbracciarla.

Proprio come noi, l’intelligenza artificiale non smette mai di imparare. Scopri di più su come questi robot utilizzano l'apprendimento per rinforzo per affinare le proprie competenze.