Dalla teoria alla sorprendente realtà, il panorama in evoluzione della tecnologia ha portato una rivoluzione significativa attraverso l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) alle attività quotidiane. Modelli di linguaggio ampiamente noti, come il famoso ChatGPT, hanno introdotto l’AI nel mainstream, offrendo una vasta gamma di applicazioni preziose per gli utenti di tutto il mondo. Il percorso di questa tecnologia trasformativa ha compiuto diversi passi formativi dai suoi inizi negli anni ’60 alla sua massiccia crescita alla fine del 2022.
La base di tali avanzamenti dell’AI si basa sulle reti neurali – algoritmi informatici strutturati per apprendere in modo simile al cervello umano. Concepito intorno agli anni ’40, il concetto principale prevede lo stoccaggio dei dati all’interno di equazioni ponderate. Miglioramenti significativi a questa idea fondamentale sono stati apportati negli anni ’80 con l’introduzione degli algoritmi di backpropagation, che hanno permesso l’addestramento efficace di reti complesse a più strati. Mentre questo campo di ricerca progrediva rapidamente, le reti neurali diventavano più complesse e stratificate, possedendo l’enigmatica capacità di rilevare pattern intricati e formulare previsioni accurate da insiemi di dati estesi.
La potenza di calcolo necessaria per gestire i massicci insiemi di dati e gli algoritmi complessi ha ricevuto un impulso non solo dalle unità di elaborazione centrali (CPU), ma anche dalle unità di elaborazione grafica (GPU), il cui sviluppo è stato notevolmente spinto dall’industria dei videogiochi. A differenza delle CPU che gestiscono poche operazioni in sequenza, le GPU eccellono nell’esecuzione di milioni di operazioni in parallelo, rendendole ideali per addestrare rapidamente gli algoritmi di AI.
Accelerando inaspettatamente il progresso dell’AI, nel 2014 sono emersi i Generative Adversarial Networks (GANs), una nuova creazione di Ian Goodfellow. Composti da due reti neurali in competizione – il generatore, che cerca di creare dati indistinguibili dalla realtà, e il discriminatore, che mira a differenziare tra input reali e sintetici – questi sistemi si perfezionavano reciprocamente iterativamente, portando alla creazione di contenuti altamente realistici.
E poi sono arrivate le Trasformers, rivoluzionarie architetture di modelli di deep learning introdotte nel 2017. Questi sistemi si concentravano in modo unico sul concetto che “l’Attenzione è Tutto ciò di cui hai Bisogno”, impiegando un meccanismo che valuta l’importanza relativa delle varie parole all’interno di un testo. La chiave della loro efficienza nel comprendere e elaborare vaste quantità di dati di linguaggio naturale risiede nel loro metodo di elaborazione non sequenziale, originariamente trascurato per il suo potenziale nella generazione di linguaggio AI.
Con l’integrazione dei dati Internet elaborati da modelli così potenti, l’AI è stata accolta dagli utenti, portando a un cambiamento permanente nella comunicazione informatica e nella generazione di idee. La vera svolta sta nell’interazione naturale con l’AI, che migliora le interazioni e la creazione di contenuti in un linguaggio universalmente comprensibile. Ciò che accadrà in futuro rimane una domanda entusiasmante per i futuri balzi tecnologici.
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