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Il mondo delle nuove tecnologie è in costante sviluppo. Pochi mesi solari all’interno di realtà quali Web3, Blockchain e Cybersecurity sembrano un’eternità: migliorie, aggiornamenti e upgrade sono all’ordine del giorno e non c’è mai limite al progresso. Tuttavia, il settore più chiacchierato nel secondo semestre dell’anno che che giunge al termine sarà il protagonista del 2023. Parliamo di intelligenza artificiale e più precisamente di una specifica area che sta attraendo esperti, studiosi e semplici curiosi.
Generative AI
Cosa distingue l’intelligenza artificiale (AI) dall’intelligenza artificiale generativa (Gen-AI)? L'Intelligenza Artificiale è una definizione ampia che si riferisce a tutte quelle tecnologie capaci di un comportamento intelligente. Con ciò intendiamo semplici algoritmi in grado di ordinare i dati fino a sistemi più avanzati in grado di imitare processi di calcolo e pensiero simili a quelli umani.
L'AI generativa è invece un tipo specifico di intelligenza artificiale focalizzata sulla generazione di nuovi contenuti, come testo, immagini o musica. Tali sistemi intelligenti vengono addestrati su set di dati (datasets) di grandi dimensioni e utilizzano algoritmi di machine learning (apprendimento automatico) per generare nuovi contenuti simili ai dati di addestramento. I casi d’uso sono molteplici, quali la creazione di arte, musica o persino generazione di testo per i chatbot. Questi progressi in ambito AI sono generalmente raggiunti attraverso l’uso del machine learning (ML), in particolare grazie a uno specifico metodo.
Rete generativa avversaria
Una rete generativa avversaria – più comunemente conosciuta come GAN, generative adversarial network – è una classe di metodi di apprendimento automatico, in cui due (o più) reti neurali vengono addestrate con dataset di grandi dimensioni e, nel tempo, imparano a generare dei contenuti simili ma originali basati sui dataset di addestramento. Le GAN sono solo uno dei tanti metodi per creare dei modelli generativi ma molti degli applicativi oggi più popolari si basano o ispirano alla classe GAN.
Diamo uno sguardo agli applicativi più promettenti.
Text-to-Image
Sicuramente è il caso d’uso più discusso al momento. Grazie a questi generatori di immagini, possiamo creare dei capolavori con semplici istruzioni testuali (generalmente chiamate prompt). Com’è possibile? Gli algoritmi sono stati addestrati con milioni di immagini, quadri, disegni, a partire dall’arte contemporanea fino a stili risalenti secoli orsono. Per esempio, possiamo dire all’AI di generare “un castello su una collina” e in pochi secondi avremo una rappresentazione grafica del suddetto prompt:
Questa immagine è stata generata da Dall-E 2, un algoritmo di AI presentato a inizio 2021 da OpenAI, un’organizzazione non a scopo di lucro di ricerca sull’intelligenza artificiale, fondata da Sam Altman ed Elon Musk. In questo caso, non abbiamo fornito dettagli particolari all’algoritmo, quali per esempio uno stile. Se il nostro prompt è più specifico, “un castello su una collina nello stile di Hieronymus Bosch”, ecco che Dall-E 2 crea un’immagine che possa più avvicinarsi allo stile del celebre pittore fiammingo:
Da notare come i colori di questa nuova rappresentazione siano più spenti e cupi, in linea proprio con lo stile di Bosch.
Dall-E è solo uno dei tanti generatori di immagini presenti sul mercato. Da pochi mesi, altri servizi quali Nightcafé o Midjourney, si sono imposti tra i generatori text-to-image (lett. testo a immagine) più cliccati. Anche noi siamo stati contagiati da questo movimento (la copertina di oggi è infatti generata con l'intelligenza artificiale).
Nonostante i recenti dibattiti sull'etica della Gen-AI, molti artisti hanno paragonato l’innovazione dell’arte generativa alla nascita della fotografia. Ogni grande scoperta innovativa è accolta con dubbi e incertezze ma, al di là delle diatribe, sappiamo che questo è solo l’inizio e nel 2023 sentiremo parlare ancor di più di Gen-AI.
Music Generator
Anche se non hanno ancora avuto lo stesso impatto degli applicativi text-to-image, i generatori musicali sono in forte crescita. Basta fare una veloce ricerca su Google per scoprire la quantità di applicazioni mobile o basate su browser. Il funzionamento è simile alla generazione di immagini. Gli algoritmi sono addestrati con dataset di grandi dimensioni, contenenti ore e ore di musica di ogni genere ed epoca. Dando delle istruzioni all’AI, l’applicazione genererà una traccia musicale inedita. Come per la creazione di immagini, questi strumenti possono essere utili agli stessi musicisti professionisti: per esempio, ho in mente un ritmo funky ma non riesco a trovare l’idea iniziale che dia la spinta al mio processo creativo. Apro uno dei servizi disponibili, quali Amper Music o Amadeus Code, chiedo all’algoritmo un ritmo funky ed ecco che in pochi minuti ho delle idee dalle quali poter sviluppare un nuovo brano musicale.
Chat GPT-3
Questo, a livello cronologico, è forse uno degli ultimi modelli ad aver scalato l’interesse mediatico. Che cos’è Chat GPT-3? E’ un prototipo di chatbot basato su intelligenza artificiale. Attraverso machine learning e deep learning, OpenAI, la stessa organizzazione dietro Dall-E, ha creato un’AI capace di conversare in maniera molto simile a un essere umano. Chat GPT-3 è infatti basato su GPT-3, la terza generazione del Chat Generative Pre-trained Transformer, un modello linguistico che si basa su 175 miliardi di parametri. Grazie alla sua vasta conoscenza, il chatbot viene già ampiamente utilizzato per avere informazioni specifiche su alcuni argomenti, generare articoli specializzati, scrivere codici in svariati linguaggi di programmazione. La sua utilità e il suo potenziale sono ancora da scoprire e anche un grande colosso come Google sta sviluppando i suoi modelli linguistici attraverso il progetto LaMDA, Language Model for Dialogue Applications, un potente algoritmo per la comprensione del linguaggio naturale.
Insomma, la ricerca scientifica non si ferma mai e il 2023 potrebbe essere l’anno dell’intelligenza artificiale.
Il futuro è AI
Nel corso degli anni, il volume dei dati disponibili è aumentato vertiginosamente, soprattutto grazie all'espansione dell'IoT (Internet of Things). Il mercato dei dati cresce quindi a dismisura ed è, secondo le ultime stime, destinato a raggiungere un valore di $103 miliardi entro il 2027. Di seguito, alcune pillole sui dati:
- Le aziende generano circa 2,000,000,000,000,000,000 di byte di dati al giorno.
- Il 97.2% delle organizzazioni investe in AI e Big Data.
Nonostante i numeri parlino da sé, le aziende fanno fatica a seguire l'incessante creazione di nuovi dati:
- Circa il 95% delle aziende dichiara l'incapacità di comprendere e gestire dati non strutturati.
- Solo il 26% circa delle aziende afferma di aver raggiunto una cultura basata sui dati.
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Fonti:
https://blog.google/technology/ai/lamda/
https://openai.com/dall-e-2/
https://creator.nightcafe.studio/
https://chat.openai.com/chat