Evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa e delle sue applicazioni

Come altre forme di intelligenza artificiale, l’IA generativa impara come intraprendere azioni dai dati passati. Crea contenuti nuovi di zecca: un testo, un'immagine o persino un codice informatico basato su tale formazione, invece di classificare o identificare semplicemente i dati come altre IA.

Nel mondo odierno dell'intelligenza artificiale in rapida evoluzione, l'intelligenza artificiale generativa è diventata centrale e ha catturato l'attenzione sia degli appassionati di tecnologia che dei professionisti del settore.

Con l'avvento di potenti algoritmi e tecniche avanzate di apprendimento automatico, applicazioni come ChatGPT sono diventate l'argomento più discusso, generando titoli e innescando conversazioni in tutto il mondo.

L’intelligenza artificiale generativa si riferisce al campo dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di contenuti nuovi e originali piuttosto che sulla semplice analisi dei dati esistenti. Consente alle macchine di generare output realistici e creativi, come testo, immagini e persino musica, che imitano il comportamento e la creatività di tipo umano.

Questa tecnologia innovativa ha aperto un mondo di possibilità in vari settori, tra cui la creazione di contenuti, assistenti virtuali, giochi e molto altro.

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

Come altre forme di intelligenza artificiale, l’IA generativa impara come intraprendere azioni dai dati passati. Crea contenuti nuovi di zecca: un testo, un'immagine o persino un codice informatico basato su tale formazione, invece di classificare o identificare semplicemente i dati come altre IA.

Tutti hanno giorni in cui semplicemente non hanno voglia di scrivere un'altra email, un articolo o una riga di codice. L'intelligenza artificiale generativa è lì per supportare il tuo processo creativo.

Utilizzando algoritmi di apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato, l’intelligenza artificiale generativa elabora enormi quantità di dati per generare i propri risultati. Un esempio è come con modelli linguistici di grandi dimensioni, i programmi informatici ora possono facilmente comprendere testi e generare nuovi contenuti.

La rete neurale che è al centro dell’intelligenza artificiale generativa può cogliere i tratti di un’immagine o di un testo specifico e quindi esercitarli quando necessario.

ChatGPT di OpenAI è il più noto di questi modelli linguistici di intelligenza artificiale generativa più espansivi. Dato qualsiasi suggerimento testuale, come una frase o una frase, ChatGPT restituisce il testo più logico successivo nella sequenza in linguaggio naturale.

Gli sviluppatori possono programmare ChatGPT mostrando solo alcuni esempi o istruzioni. La maggior parte delle persone che hanno interagito con ChatGPT sono rimaste affascinate dalla sua capacità di scrivere un linguaggio coerente e di alta qualità.

Come funziona l’intelligenza artificiale generativa?

L’intelligenza artificiale generativa utilizza l’apprendimento automatico per elaborare un’enorme quantità di dati visivi o testuali, molti dei quali vengono recuperati da Internet, e quindi determinare quali cose hanno maggiori probabilità di apparire vicino ad altre cose.

Gran parte del lavoro di programmazione dell'IA generativa è dedicato alla creazione di algoritmi in grado di distinguere le "cose" di interesse per i creatori dell'IA: parole e frasi nel caso di chatbot come ChatGPT o elementi visivi per DALL-E.

Ma fondamentalmente, l’intelligenza artificiale generativa crea il suo output valutando un enorme corpus di dati su cui è stata addestrata, quindi rispondendo alle richieste con qualcosa che rientra nel regno della probabilità determinata da quel corpus.

Storia dell'intelligenza artificiale generativa

L’entusiasmante viaggio dell’IA generativa può essere ritrovato negli anni ’50 e ’60, quando i pionieri dell’intelligenza artificiale iniziarono a indagare le possibilità di quest’area in via di sviluppo. I ricercatori sull’intelligenza artificiale inizialmente si sono concentrati sulla creazione di sistemi basati su regole in grado di replicare il pensiero umano e i processi decisionali.

L’idea dei modelli generativi, tuttavia, ha iniziato a prendere forma nel tempo e ha rivoluzionato numerosi settori, tra cui il riconoscimento vocale, l’elaborazione delle immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Nuovi modelli generativi come le reti bayesiane e i modelli di Markov divennero disponibili all’inizio del millennio, facendo avanzare significativamente la robotica e la visione artificiale. L’invenzione dell’apprendimento profondo e il successivo progresso, tuttavia, hanno alzato il livello dell’intelligenza artificiale generativa.

La tecnologia delle reti neurali profonde ha consentito a ricercatori e creatori di compiere progressi significativi nell’intelligenza artificiale generativa. Lo sviluppo delle reti generative avversarie (GAN) nel 2014, che hanno prodotto immagini, film e persino suoni straordinariamente realistici che somigliavano a contenuti autentici generati dall’uomo, ha rappresentato una pietra miliare significativa.

Oggi, l’intelligenza artificiale generativa viene utilizzata in un’enorme varietà di applicazioni in molti settori diversi. È andato oltre ciò che è considerata arte e creatività tradizionale, consentendo la creazione di composizioni musicali affascinanti e opere d'arte accattivanti.

Inoltre, ha consentito alle aziende di creare prodotti freschi, migliorare i risultati sanitari e modificare completamente il modo in cui utilizziamo la tecnologia. Il campo dell’intelligenza artificiale generativa è destinato a crescere ancora di più con lo sviluppo della tecnologia e l’aumento della disponibilità dei dati, aprendo innumerevoli opportunità di creatività e scoperta.

Usi dei modelli generativi

1. Generazione del testo

Questa è l’applicazione dell’IA generativa che è maggiormente responsabile della crescente accettazione dell’IA nella creazione di contenuti. Sia gli individui che le aziende utilizzano spesso tecnologie di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT.

Il tempo e lo sforzo necessari per produrre nuovi contenuti vengono ridotti dalla generazione di testo utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativa. Ciò è particolarmente utile per le attività di marketing in cui le organizzazioni devono produrre rapidamente ed efficacemente grandi quantità di contenuti.

Inoltre, questi strumenti possono anche aiutare a creare report basati su testo ed eseguire calcoli aziendali complessi. L'immagine sopra mostra un esempio di utilizzo di chatGPT per calcolare il ritorno sulla spesa pubblicitaria tramite un messaggio. Allo stesso modo, puoi usarlo per rapporti e calcoli aziendali.

2. Analisi del sentiment

L'analisi del sentiment è un altro uso dell'intelligenza artificiale generativa, che prevede l'analisi del testo per determinare il sentimento o l'emozione dell'utente. Questo può essere utile per le aziende che desiderano monitorare il sentiment dei clienti nei confronti dei loro prodotti o servizi.

L’analisi del sentiment può essere utilizzata anche nel monitoraggio dei social media, nelle ricerche di mercato e altro ancora. Prendi un esempio di uno strumento di intelligenza artificiale generativa che aiuta ad analizzare il sentimento dietro qualsiasi testo scritto. Analizza la sintassi e il contesto del testo per fornire se il sentimento è positivo o negativo.

3. Generazione e miglioramento delle immagini

Puoi utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per la generazione e il miglioramento delle immagini. Tali strumenti di intelligenza artificiale generativa utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per creare di tutto, dall’arte astratta ai paesaggi fotorealistici. Inoltre, possono anche migliorare le immagini migliorando la qualità dell'immagine, ad esempio rimuovendo il rumore o migliorando il bilanciamento del colore.

4. Creazione video

Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, gli strumenti di intelligenza artificiale generativa possono anche creare video basati su istruzioni di testo o input di dati. La funzionalità di creazione video è particolarmente utile per le attività pubblicitarie, di intrattenimento e di istruzione. Gli esperti di marketing possono anche utilizzare strumenti basati su modelli di intelligenza artificiale per creare di tutto, dai brevi annunci pubblicitari ai lungometraggi.

5. Generazione del codice

La generazione di codice è un altro utilizzo entusiasmante di questa meravigliosa tecnologia. I modelli di intelligenza artificiale generativa come GPT-3 possono essere addestrati su grandi quantità di codice da vari linguaggi di programmazione per creare nuovo codice.

La generazione di codice assistita dall'intelligenza artificiale può essere utilizzata per automatizzare il processo di creazione di modelli di siti Web, creazione di client API o persino sviluppo di intere applicazioni software. In definitiva, il codice generato da un modello di intelligenza artificiale generativa può accelerare il processo di sviluppo e ridurre la necessità di codifica manuale.

Un semplice esempio è Playground di Open AI che consente di creare comandi programmabili tramite istruzioni di testo.

6. Conversione da parlato a parlato

La conversione da voce a voce è una caratteristica di grande impatto della maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale generativa. Implica la conversione di un linguaggio naturale in un altro in tempo reale. Ciò può essere utile per varie applicazioni, come la traduzione e l'interpretazione linguistica.

7. Generazione di sintesi vocale

La generazione di sintesi vocale si riferisce alla conversione del testo scritto in audio parlato utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale. Questa funzionalità può automatizzare attività come la creazione di audiolibri, la creazione di assistenti vocali e altro ancora.

8. Generazione audio

Utilizzando modelli di machine e deep learning, puoi utilizzare l'intelligenza artificiale generativa per creare nuovi contenuti audio. Con pochi clic, puoi utilizzare i modelli di intelligenza artificiale per creare qualsiasi cosa, dalla musica agli effetti sonori alle voci fuori campo.

9. Generazione e incremento dei dati sintetici

La generazione di dati sintetici prevede la creazione di dati univoci dall'input del set di dati originale. Ciò è utile quando non ci sono dati sufficienti per addestrare un modello di machine learning o quando è difficile ottenere nuovi dati.

I dati sintetici possono generare immagini di oggetti che non esistono nel mondo reale, come un nuovo tipo di automobile o una creatura immaginaria.

Ad esempio, Dall-E utilizza più modelli, tra cui un trasformatore, un modello di rappresentazione latente e CLIP, per tradurre frasi inglesi in codice. Inoltre, questo codice genera immagini e classifica le immagini esistenti in base a quanto strettamente si riferiscono alla frase specificata.

Dati per potenziare la tua IA generativa

I modelli fondamentali utilizzati per generare un’intelligenza artificiale generativa e gli output che creano necessitano del contributo umano per garantire la qualità e l’accuratezza dei loro risultati, indipendentemente dal fatto che li si utilizzi per modificare la propria attività o creare strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Inoltre, le soluzioni di intelligenza artificiale generativa necessitano dell’esperienza umana per creare soluzioni specifiche per dominio come applicazioni per i settori legale, medico e finanziario.

TagX può aiutarti a garantire che le tue soluzioni di intelligenza artificiale generativa dispongano dei dati di alta qualità necessari per fornire la migliore esperienza ai tuoi clienti.

Dalla raccolta di dati di qualsiasi tipo; parlato, testo, immagini e video: per annotare dati su larga scala, forniamo soluzioni che aiutano a gestire i pregiudizi utilizzando un gruppo eterogeneo di contributori associati al tuo dominio. Forniamo inoltre una garanzia al 100% sulla qualità dei nostri dati per assicurarci di soddisfare gli standard di qualità della tua organizzazione.