Che cos'è l'intelligenza artificiale?

Alexandra Klepper
Alexandra Klepper

L'intelligenza artificiale (IA) comprende molte tecnologie emergenti complesse che un tempo richiedevano l'intervento umano e ora possono essere eseguite da un computer. I computer possono eseguire funzioni avanzate, che in passato venivano utilizzate per comprendere e consigliare informazioni. Ora, con l'IA, i computer possono persino generare nuovi contenuti.

L'acronimo IA viene spesso utilizzato in modo intercambiabile per rappresentare vari tipi di tecnologie che costituiscono il campo dell'IA.

Concetti comuni di IA

Esistono diversi termini e concetti che definiscono l'intelligenza artificiale e il machine learning e che potresti trovare utili. Ecco alcuni modi in cui puoi utilizzare l'IA in pratica sul web

IA generale

In generale, l'IA generale è un programma o un modello non umano che dimostra un'ampia gamma di creatività e capacità di risolvere i problemi. Un modello è un'equazione matematica molto grande, che include un insieme di parametri e struttura necessari per consentire a una macchina di restituire un output.

Con l'IA generica, puoi eseguire più tipi di attività, ad esempio analizzare i dati, tradurre il testo, comporre musica, identificare malattie e molto altro ancora.

IA ristretta

L'AI ristretta è un sistema in grado di eseguire un sottoinsieme singolo o specifico di attività. Ad esempio, un computer che gioca a scacchi contro un avversario umano (da non confondere con Mechanical Turk). L'IA ristretta ha un insieme predefinito di parametri, vincoli e contesti, che possono sembrare comprensibili, ma in realtà sono solo risposte a un'equazione.

Puoi vedere questo approccio in azione con sistemi di riconoscimento facciale, assistenti vocali e previsioni meteo. Potresti utilizzare modelli altamente specifici per migliorare determinate funzionalità specifiche sui tuoi siti web e nelle tue app.

Ad esempio, hai creato un sito dedicato ai film, in cui gli utenti possono accedere, valutare i loro film preferiti e scoprirne di nuovi da guardare. Potresti utilizzare un database precompilato per consigliare film in base alla pagina corrente che l'utente sta visitando. In alternativa, puoi utilizzare un modello di IA ristretta che analizza il comportamento e le preferenze degli utenti per mostrare le informazioni più pertinenti per quel lettore.

AI generativa

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello di IA di rete neurale con molti parametri che puoi utilizzare per svolgere un'ampia gamma di attività, come generare, classificare o riassumere testo o immagini.

L'IA generativa risponde all'input e crea contenuti basati sul contesto e sulla memoria di un LLM. Ciò va oltre la corrispondenza dei pattern e le previsioni. Ecco alcuni degli strumenti di IA generativa più comuni:

Questi strumenti possono creare prosa scritta, esempi di codice e immagini. Possono aiutarti a pianificare una vacanza, ammorbidire o rendere professionale il tono di un'email o classificare in categorie diversi insiemi di informazioni.

Esistono infiniti casi d'uso, per sviluppatori e non.

IA lato client, lato server e ibrida

Sebbene la maggior parte delle funzionalità di IA sul web si basi su server, l'IA lato client viene eseguita direttamente nel browser dell'utente. Ciò offre vantaggi come bassa latenza, costi lato server ridotti, nessun requisito di chiave API, maggiore privacy degli utenti e accesso offline. Puoi implementare l'IA lato client che funziona su più browser con le librerie JavaScript, tra cui Transformers.js, TensorFlow.js e MediaPipe.

L'IA lato server comprende i servizi di IA basati su cloud. Pensa a Gemini 1.5 Pro eseguito su un cloud. Questi modelli tendono ad essere molto più grandi e potenti. Ciò è particolarmente vero per i modelli linguistici di grandi dimensioni.

Per IA ibrida si intende qualsiasi soluzione che includa sia un componente client sia un componente server. Ad esempio, puoi utilizzare un modello lato client per eseguire un'attività e passare a un modello lato server quando l'attività non può essere completata sul dispositivo.

È possibile che un modello lato client piccolo e ottimizzato abbia un rendimento migliore rispetto a un corrispondente lato server più grande, soprattutto se ottimizzato per le prestazioni. Valuta il tuo caso d'uso per determinare la soluzione più adatta a te.

Machine learning (ML)

Il machine learning (ML) è una forma di IA in cui un computer apprende senza programmazione esplicita. Mentre l'IA si impegna a generare intelligenza, il ML consente ai computer di apprendere dall'esperienza. Il ML è costituito da algoritmi per fare predizioni sui set di dati.

L'ML è il processo di addestramento di un modello per fare previsioni utili o generare contenuti dai dati.

Ad esempio, supponiamo di voler creare un sito web che valuti il meteo in un determinato giorno. Tradizionalmente, questa operazione può essere eseguita da uno o più meteorologi, che possono creare una rappresentazione dell'atmosfera e della superficie della Terra, calcolare e predire i modelli meteorologici e determinare una classificazione confrontando i dati attuali con il contesto storico.

Potremmo invece fornire a un modello di ML una quantità enorme di dati meteorologici, finché il modello non impara la relazione matematica tra modelli meteorologici, dati storici e linee guida su cosa rende il tempo buono o cattivo in un determinato giorno. In effetti, lo abbiamo creato sul web.

Deep learning

Il deep learning (DL) è una classe di algoritmi di ML. Un esempio sono le reti neurali profonde (DNN), che tentano di modellare il modo in cui si ritiene che il cervello umano elabori le informazioni.

Sfide dell'IA

Esistono diverse sfide nella creazione e nell'utilizzo dell'IA. Di seguito sono riportati solo alcuni aspetti da prendere in considerazione.

Qualità e attualità dei dati

I set di dati di grandi dimensioni utilizzati per addestrare vari modelli di IA sono spesso, per loro natura, obsoleti poco dopo l'utilizzo. Ciò significa che, quando cerchi le informazioni più recenti, puoi trarre vantaggio dal prompt engineering per migliorare le prestazioni di un modello di IA in attività specifiche e produrre output migliori.

I set di dati possono essere incompleti o troppo piccoli per supportare efficacemente alcuni casi d'uso. Può essere utile provare a utilizzare più strumenti o personalizzare il modello in base alle tue esigenze.

Preoccupazioni relative a etica e bias

La tecnologia IA è entusiasmante e ha un grande potenziale. Tuttavia, alla fine, computer e algoritmi sono creati da persone, addestrati su dati che possono essere raccolti da persone e, di conseguenza, sono soggetti a diverse sfide. Ad esempio, i modelli possono apprendere e amplificare i pregiudizi umani e gli stereotipi dannosi, con un impatto diretto sull'output. È importante affrontare la creazione di una tecnologia di IA dando priorità alla mitigazione dei bias.

Esistono numerosi aspetti etici relativi al copyright dei contenuti creati con l'IA: chi possiede l'output, soprattutto se è fortemente influenzato o copiato direttamente da materiale protetto da copyright?

Prima di generare nuovi contenuti e nuove idee, consulta le norme esistenti su come utilizzare il materiale che crei.

Sicurezza e privacy

Molti sviluppatori web hanno dichiarato che la privacy e la sicurezza sono le loro principali preoccupazioni nell'utilizzo degli strumenti di IA. Questo è particolarmente vero in contesti aziendali con requisiti di dati rigorosi, come governi e aziende sanitarie. L'esposizione dei dati utente a più terze parti con le API cloud è un problema. È importante che qualsiasi trasmissione di dati sia sicura e monitorata continuamente.

L'AI lato client potrebbe essere la chiave per gestire questi casi d'uso. C'è ancora molto da fare in termini di ricerca e sviluppo.

Inizia a utilizzare l'IA sul web

Ora che hai familiarità con i numerosi tipi di intelligenza artificiale, puoi iniziare a valutare come utilizzare i modelli esistenti per aumentare la produttività e creare siti web e applicazioni web migliori.

Potresti utilizzare l'IA per:

I modelli di IA preaddestrati possono essere un ottimo modo per migliorare i nostri siti web, le app web e la produttività, senza bisogno di comprendere appieno come creare i modelli matematici e raccogliere set di dati complessi alla base degli strumenti di IA più diffusi.

Potresti scoprire che la maggior parte dei modelli soddisfa immediatamente le tue esigenze, senza ulteriori modifiche. L'ottimizzazione è il processo di addestramento ulteriore di un modello già addestrato su un set di dati di grandi dimensioni per soddisfare le tue esigenze di utilizzo specifiche. Esistono diversi modi per ottimizzare un modello: