Nelle ultime settimane si parla sempre di più di Intelligenza Artificiale Generativa.
Sono stati pubblicati diversi articoli che riportano come questa nuova tecnologia sia in grado di riprodurre quadri o creare foto di persone che non esistono realmente.
L’Intelligenza Artificiale Generativa è un tipo di apprendimento automatico in grado di generare nuovi dati, simili a quelli esistenti.
L’obiettivo principale è quello di fornire informazioni utili e funzionali sia al mondo accademico che alle industrie.
Occorrono grandi set di dati per addestrare questi modelli, al fine di replicare nuove immagini, testi e video.
I modelli di Generative AI possono essere utilizzati per un’ampia gamma di scopi, tra cui:
- La creazione di nuovi contenuti
Come detto, l’IA Generativa può essere utilizzata per creare immagini, video, audio e testi simili a quelli già esistenti. - La produzione di informazioni mancanti nei dataset
Tramite l’IA Generativa si possono generare i frame mancanti in un video, completare immagini parziali, o aggiungere informazioni pertinenti a dataset di produzione. - La sperimentazione
L’IA Generativa consente di creare dati di simulazione per testare nuove idee o ipotesi in campi come la scienza, l’ingegneria, la finanza, la produzione di nuovi prodotti, ecc. - La personalizzazione
Grazie all’IA Generativa si possono produrre contenuti personalizzati per un individuo o un gruppo di persone (immagini di prodotto, storie, ecc.). - La creazione di nuove opportunità
L’IA Generativa apre nuove opportunità in campi come l’arte, l’intrattenimento, la medicina e la finanza, permettendo di creare nuovi contenuti e rendendo più efficienti le attività.
Questa tecnologia ha il potenziale per rivoluzionare una vasta gamma di industrie: dall’arte all’intrattenimento, dalla sanità alla finanza, dalla produzione al marketing.
Generative AI: tipologie
Ci sono diversi approcci e differenti tipologie che possiamo sfruttare per creare modelli di IA Generativa.
Uno dei principali e più popolari sistemi è la GAN (Generative Adversarial Network o Rete Generativa Avversaria).
La GAN consiste nel creare due reti neurali: una chiamata generatore e una discriminatore.
Il generatore è addestrato per creare nuovi dati, mentre il discriminatore per distinguere i dati generati da quelli reali.
Il generatore utilizza un processo casuale per creare nuove informazioni, come immagini, video o testo.
Il discriminatore le classifica per determinare se siano vere o false.
Inizialmente, il generatore produce dati che non sono realistici, e il discriminatore può facilmente riconoscerli.
Durante il processo di addestramento, il generatore e il discriminatore continuano però a migliorare le loro prestazioni.
Il generatore diventa sempre più bravo a creare dati che sembrano reali, mentre il discriminatore a riconoscere i dati generati.
Alla fine, il generatore è in grado di creare dati che il discriminatore non riesce a distinguere da quelli reali.
La GAN è una tecnologia potente perché è in grado di fornire dati realistici che possono essere utilizzati per un’ampia gamma di scopi, come la creazione di contenuti, il riempimento dei dati mancanti, la sperimentazione e la personalizzazione.
Tuttavia, l’addestramento GAN può essere complicato, e richiede una grande quantità di dati.
Inoltre, vi sono preoccupazioni riguardo alla sua possibilità di generare contenuti falsi e disinformazione.
Un altro tipo popolare di IA Generativa è il Variational autoencoder o VAE.
I VAE utilizzano una tecnica chiamata “apprendimento non supervisionato” per imparare una rappresentazione compatta dei dati.
La rappresentazione compatta dei dati è una rappresentazione delle informazioni contenute nei dati originari che richiede meno risorse per essere memorizzata o trasmessa rispetto a quella originale.
In altre parole, è una rappresentazione più efficiente dei dati, che conserva le informazioni più importanti e descrittive, eliminando quelle meno significative.
In un’applicazione di un VAE, l’encoder utilizza una rete neurale per mappare i dati di ingresso in una rappresentazione compatta chiamata codice latente.
Il codice latente contiene le informazioni più importanti e descrittive in un formato più efficiente rispetto alla rappresentazione originale.
Il codice latente è poi utilizzato dal decoder per generare una rappresentazione dei dati di uscita simile a quella originale, ma con una minore quantità di informazioni, ovvero una rappresentazione compatta.
In questo modo, il Variational autoencoder è in grado di generare nuovi dati simili a quelli esistenti, utilizzando solo una piccola parte delle informazioni contenute nei dati di addestramento.
Ad esempio, un VAE addestrato su immagini di volti umani può essere usato per creare nuove immagini di volti simili a quelli presenti nei dati di addestramento, ma con piccole variazioni nei tratti (come colore dei capelli, forma degli occhi e espressione facciale).
Un VAE, a differenza del GAN, non viene progettato per generare nuovi dati indistinguibili da quelli reali, bensì per creare nuovi dati simili a quelli di addestramento in modo più controllato.
Anche in questo caso sono reti neurali, e sono due divise in un codificatore e un decodificatore.
Un altro modello è l’IA Generativa Autoregressiva o AR-GAN.
L’AR-GAN utilizza una tecnica chiamata apprendimento autoregressivo per creare nuovi dati.
In questo tipo di modello, la rete neurale è addestrata per generare un singolo punto dei dati in base ai punti precedenti, utilizzando un processo sequenziale.
Un esempio di utilizzo di questo tipo di modello potrebbe essere la generazione di un testo, in cui la rete neurale è addestrata su un grande corpus e utilizza il testo precedente per generare il successivo.
In questo modo, l’IA Generativa Autoregressiva è in grado di creare testi plausibili e coerenti, basati su un modello di linguaggio appreso dai dati di addestramento.
Un ulteriore modello di Generative AI sono i modelli Transformer.
Sono una classe di modelli di Intelligenza Artificiale Generativa che utilizzano una tecnica chiamata “self-attention” per creare nuovi dati.
La tecnologia Transformer è stata originariamente sviluppata per il processamento del linguaggio naturale (NLP) e successivamente estesa ad altri campi.
In questo caso, il generatore è una rete neurale che utilizza un processo basato sull’attenzione per creare nuovi dati, utilizzando come input i dati precedenti.
Ad esempio, un modello Transformer addestrato su un grande corpo di testo può essere usato per generare nuovi testi, completare frasi, o rispondere alle domande.
Generative AI: vantaggi
L’IA Generativa ha il potenziale per rivoluzionare un’ampia gamma di settori.
Ad esempio, nell’industria dell’intrattenimento l’IA Generativa potrebbe essere utilizzata per produrre nuovi film, programmi televisivi e videogiochi simili per stile e contenuto a quelli esistenti.
Nell’industria sanitaria, tramite l’IA Generativa si potrebbero creare nuove immagini mediche simili a quelle reali, che potrebbero rivelarsi utili per formare medici e radiologi.
Nell’industria finanziaria l’IA Generativa potrebbe essere utilizzata per generare nuovi dati finanziari simili a quelli reali, che potrebbero essere usati per formare trader finanziari e prevedere i prezzi delle azioni.
L’IA Generativa offre quindi diversi vantaggi rispetto ad altre forme di Intelligenza Artificiale:
- Automazione della creazione di contenuti
Possiamo sfruttarla per avere una maggiore velocità, efficienza e scalabilità nel produrre contenuti come immagini, video, audio e testo. - Personalizzazione dei contenuti
Possiamo creare contenuti personalizzati (come immagini di volti umani o testi scritti in un determinato stile o tono), contenuti adatti a un pubblico specifico, o personalizzare l’esperienza degli utenti. - Risparmio di costi
Possiamo ridurre i costi di produzione dei contenuti automatizzando alcuni processi. - Generazione di dati
Possiamo generare dati sintetici da utilizzare per addestrare altri modelli di Intelligenza Artificiale o testare nuove tecnologie. - Possibilità di creare nuovi dati
Possiamo creare nuovi contenuti che non esistono nei dati di addestramento e migliorare l’apprendimento di altri algoritmi. - Sviluppo di nuove applicazioni
Possiamo sviluppare nuove applicazioni in campi come la medicina, l’ingegneria, l’arte, l’intrattenimento, ecc.
Tutto ciò può portare a maggiore efficienza, velocità e scalabilità nella produzione, nonché a nuove opportunità.
L’IA Generativa offre una maggiore flessibilità nella generazione di dati, che possono essere usati per addestrare altri modelli di Intelligenza Artificiale o testare nuove tecnologie.
Generative AI: criticità
Ci sono però alcuni svantaggi, difficoltà e criticità legati all’IA Generativa che dobbiamo considerare:
- Bias nei dati
L’IA Generativa dipende dai dati di addestramento utilizzati per generare nuovi dati. Se i primi contengono bias, l’IA generativa può creare nuovi dati che rispecchiano tali bias. - Qualità dei dati
La qualità dei dati di addestramento è fondamentale per generare dati plausibili e realistici. Se i primi sono incompleti o di scarsa qualità, l’IA Generativa può creare dati non plausibili e non realistici.
- Difficoltà di controllo
Una volta generati, i nuovi dati possono essere difficili da controllare o modificare. Ciò può rendere difficile o impossibile correggerne eventuali errori o bias. - Rischio di creare dati dannosi
L’IA Generativa può essere utilizzata per creare contenuti dannosi, come immagini o testi offensivi, o informazioni false. - Costi di elaborazione
Generare dati con l’IA Generativa richiede risorse di elaborazione elevate, soprattutto per i modelli più avanzati come i Transformer. - Assenza di creatività
L’IA Generativa, a differenza di noi esseri umani, non possiede la capacità di essere creativa, perché crea i dati basandosi solo sull’addestramento ricevuto. Ciò può portare a una mancanza di originalità nei dati generati e a una ripetizione dei modelli esistenti.
Ci sono poi preoccupazioni che l’IA Generativa possa essere utilizzata per creare notizie false e nuove forme di crimini informatici.
Conclusioni
L’Intelligenza Artificiale Generativa ha un grande potenziale.
Tuttavia, è importante essere consapevoli delle possibili criticità legate alla sua applicazione.
Come abbiamo visto, le tecnologie sono solo lo strumento che ci permette di raggiungere gli obiettivi.
Per sfruttare al meglio il potere dell’IA Generativa sono necessarie grandi competenze.
Solo con un percorso ben strutturato e organizzato possiamo ottenere reali vantaggi.
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