Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

ChatGPT, Bing AI e Google Bard sono alcuni dei nomi più riconoscibili nel mondo dell'intelligenza artificiale di consumo . Tutti e tre i prodotti hanno una cosa in comune: sono tutti prodotti di intelligenza artificiale generativa.

Ma cos’è esattamente l’intelligenza artificiale generativa e cosa ha scatenato la recente passione per questo campo?

Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?

L'intelligenza artificiale generativa, abbreviazione di "Generative Artificial Intelligence", è un tipo di sistema di intelligenza artificiale in grado di generare contenuti unici o originali come testo, audio, video o immagini su richiesta. A differenza di alcuni sistemi di intelligenza artificiale tradizionali progettati per compiti quali la classificazione o l’analisi dei dati, i modelli di intelligenza artificiale generativa si preoccupano maggiormente di generare risultati nuovi o innovativi in ​​base alle istruzioni fornite.

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa possa sembrare una nuova tecnologia, in realtà esiste da decenni. Diverse versioni e forme esistono almeno dall’inizio degli anni 60. L’intelligenza artificiale è un campo vasto e l’intelligenza artificiale generativa è solo una sottosezione.

Uno degli aspetti più interessanti dell'utilizzo di uno strumento di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT o Bard AI di Google è la loro capacità di generare contenuti su misura per le tue esigenze. Chiedi a ChatGPT di scrivere una poesia nello stile di William Shakespeare e otterrai qualcosa di molto simile all'opera di Shakespeare. Chiedigli di creare un discorso nello stile di Donald Trump e ottieni qualcosa che imita in modo impressionante il tono dell'ex presidente degli Stati Uniti. Allora come può l’intelligenza artificiale creare un’impresa così affascinante?

Come funziona l'intelligenza artificiale generativa

Il meccanismo di funzionamento di un modello di AI generativa prevede la complessa interazione di molte diverse tecniche e algoritmi di Deep Learning . I dettagli esatti di come funziona un modello di intelligenza artificiale generativa dipendono dai suoi obiettivi e dall'architettura sottostante. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale generativa per la creazione di clip audio avrà meccanismi operativi diversi rispetto a quelli utilizzati per creare video o testo.

Tuttavia, nella loro essenza, la maggior parte, se non tutti, i modelli di IA generativa funzionano in modo simile a un livello di base. Imparano da grandi quantità di dati, acquisiscono modelli e tipi di dati e quindi utilizzano questi modelli acquisiti per riprodurre modelli simili a ciò che hanno appreso nei dati di addestramento.

Puoi pensare agli strumenti di intelligenza artificiale generativa come a un compositore. Immagina che questo compositore ascolti innumerevoli canzoni e studi l'armonia, la melodia, il ritmo e la struttura di diversi generi musicali. In altre parole, questo compositore ha una vasta conoscenza di molti generi musicali. Con questa conoscenza, il compositore può creare brani musicali originali o unici ispirati a ciò che ha appreso.

Quindi, se hanno imparato molto sulla musica pop, puoi chiedere loro di comporre una canzone pop e non avranno problemi a farlo. La musica composta dimostrerà quindi la comprensione del compositore della musica pop in base a ciò che ha imparato. Allo stesso modo, i prodotti di intelligenza artificiale generativa dimostrano la comprensione da parte del modello di intelligenza artificiale dei concetti sottostanti appresi dai suoi dati di addestramento.

Pertanto, se desideri creare un modello di intelligenza artificiale generativa che generi immagini di auto, devi fornire al modello un enorme set di dati di immagini di auto. Per creare un modello impressionante, devi fornirlo con le immagini di tutte le marche e modelli di auto che ti vengono in mente. Con una formazione sufficiente, l'algoritmo imparerà l'aspetto di ciascuna marca o modello di auto e potrà creare un'immagine di quasi tutte le auto a cui puoi pensare su richiesta.

Modelli di intelligenza artificiale generativa più diffusi

Esistono centinaia di modelli di intelligenza artificiale generativa attualmente in fase di sviluppo o implementazione nel mercato dell’intelligenza artificiale consumer. Alcuni modelli popolari che dovresti conoscere includono:

1. Trasformatore generativo pre-addestrato (GPT)

ChatGPT 4 risponde alla domanda sui dati di giugno 2023

GPT, sviluppato da OpenAI, è uno dei nomi più riconoscibili nello spazio dell'intelligenza artificiale generativa. La popolarità dipende dalla sua efficacia come modello di intelligenza artificiale conversazionale e dal successo virale del chatbot ChatGPT, che utilizza GPT come tecnologia di base. È un modello linguistico di grandi dimensioni progettato per produrre testo simile a quello umano quando richiesto. Tipico di qualsiasi modello di intelligenza artificiale generativa, tutte le istanze del modello GPT sono state addestrate su una grande quantità di dati di testo diversi.

2. Modello linguistico dei percorsi (PaLM)

PaLM è un potente modello di intelligenza artificiale generativa in grado di eseguire molte attività come scrittura creativa, generazione di codice, traduzione linguistica e molte altre attività di linguaggio naturale basate su testo. Come GPT, PaLM viene addestrato su un ampio corpus di testi provenienti da varie fonti sul Web. Questo è il modello di intelligenza artificiale che alimenta l'intelligenza artificiale Bard di Google.

3. Modello del linguaggio musicale (MusicLM)

MusicLM è un altro modello di intelligenza artificiale generativa di Google. È progettato per creare musica "ad alta fedeltà" da semplici istruzioni di testo. Addestrato su migliaia di brani di vari generi, il modello di nuova generazione può generare musica unica utilizzando semplici descrizioni della musica di cui hai bisogno come input.

4. DALL-E

DALL-E è il modello di generazione di immagini AI di OpenAI progettato per generare una varietà di stili di immagine unici da istruzioni di testo. Si tratta di un'implementazione multimodale del modello GPT, addestrata su molte coppie testo-immagine provenienti da varie fonti su Internet.

Oltre ai modelli di intelligenza artificiale generativa, troverai supportati anche prodotti di intelligenza artificiale generativa come Midjourney, DALL-E imager, Stable Diffusion imager, Hugging Chat e molti altri straordinari prodotti di intelligenza artificiale.

Perché l’intelligenza artificiale generativa sta esplodendo in popolarità?

Il 30 novembre 2022, il CEO di OpenAI Sam Altman ha annunciato il lancio di ChatGPT in un tweet.

5 giorni dopo, ChatGPT ha attirato il suo primo milione di utenti; un ritmo senza precedenti per qualsiasi app, rendendo ChatGPT l'app in più rapida crescita di tutti i tempi. Sebbene ChatGPT non sia stato il primo prodotto di intelligenza artificiale generativa, la sua comparsa nel panorama dei prodotti di intelligenza artificiale ha portato l'intelligenza artificiale generativa nella coscienza pubblica più di qualsiasi altro prodotto tecnologico precedente.

Sebbene ChatGPT abbia guidato l'hype attorno all'intelligenza artificiale generativa, non lo ha fatto da solo. Il 2022 sarà ricordato come l’anno in cui gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono diventati mainstream. Dai chatbot di intelligenza artificiale conversazionale ai generatori di codice e di arte, la seconda metà del 2022 è la prima volta che molti strumenti di intelligenza artificiale con un appeal di massa e un uso pratico quotidiano vengono immessi sul mercato. Con questi strumenti, la tecnologia sottostante è diventata popolare (AI generativa).

Strumenti di intelligenza artificiale generativa come Bing AI, Google Bard, DALL-E, ChatGPT e Midjourney sono stati continuamente intrecciati nel tessuto della nostra vita quotidiana, presentandoci continuamente le loro straordinarie creazioni. . Che si tratti dei post accattivanti creati da ChatGPT o delle immagini sorprendentemente realistiche disegnate da Midjourney, l'intelligenza artificiale generativa è diventata la nostra compagna sempre presente, giorno dopo giorno. Questa è l’origine della recente popolarità dell’intelligenza artificiale generativa.