IA generativa e altri tipi di IA a confronto.

L’intelligenza artificiale è la simulazione dell’intelligenza umana da parte di una macchina. Nonostante la mitizzazione fin dall’antichità e secoli di sforzi per creare macchine che potessero comportarsi come esseri umani, il primo vero esempio di apprendimento automatico risale al 1951, quando un programma di dama sviluppato dall’Università di Manchester imparò a giocare abbastanza bene da battere i giocatori umani. Questa è stata la prima forma di IA applicata al gioco.

Oggi l’IA è ovunque, soprattutto nei telefoni e nelle applicazioni mobili, dove esegue attività comuni come il riconoscimento facciale e vocale, il filtraggio dello spam, correzioni ortografiche e traduzioni.

Non esiste un solo tipo di intelligenza artificiale in grado di fare tutto. Proprio come utilizziamo diversi programmi informatici per l’elaborazione di testi, la contabilità e la composizione digitale, esistono diversi tipi di IA che funzionano in modo diverso per raggiungere obiettivi diversi. Le tipologie di IA in cui potresti imbatterti sono suddivise in tre categorie principali.

Questo tipo di intelligenza artificiale esegue attività specifiche, senza ulteriori capacità di apprendimento. Il riconoscimento delle immagini, i processori del linguaggio naturale e i generatori di immagini sono forme di intelligenza artificiale ristretta, così come Siri, l’Assistente Google e Alexa. Queste tecnologie sono in grado di comprendere e rispondere a comandi vocali, ma, ad esempio, non possono fornire diagnosi mediche accurate.

Come suggerisce il nome, queste macchine sono in grado di reagire solo a determinati stimoli, ad esempio il movimento di una pedina su una scacchiera virtuale. Non costruiscono ricordi a cui attingere in futuro come le macchine di IA con memoria limitata, ma sono elementi utili della vita digitale. Ad esempio, i filtri antispam e i sistemi di raccomandazione che rilevano il tuo comportamento e ti suggeriscono altri video da guardare o articoli da acquistare sono macchine reattive.

Questa tecnologia, che rappresenta il passo successivo nello sviluppo dell’IA dopo le macchine reattive, è in grado di immagazzinare conoscenze, imparare da esse ed eseguire nuove attività basate su quanto appreso. Questa tipologia di IA è utile per fare previsioni e viene utilizzata per anticipare le tendenze future nei più svariati ambiti, dalla finanza al meteo. È anche l’IA più diffusa oggi. Ad esempio, possiamo trovarla nei chatbot e nelle auto a guida autonoma.

Come altri sottoinsiemi dell’IA concepiti per scopi specifici, l’IA generativa include diversi tipi di modelli che sono stati sviluppati per produrre diversi tipi di contenuti.

La generazione di testo è la forma di intelligenza artificiale forse più discussa. Ad esempio, i modelli di IA dei chatbot hanno trovato ampia diffusione e appaiono spesso nelle notizie di attualità. Questi generatori di testo vengono usati per attività di ogni tipo, dalla correzione di bozze fino alla redazione di sondaggi e alla creazione di codice.

I generatori di IA come Adobe Firefly sono in grado di trasformare un prompt di testo in un’immagine e hanno svariati utilizzi nell’arte, nella creazione di contenuti e nel marketing. Addestrati su centinaia di milioni di immagini e didascalie, i generatori di immagini IA consentono a chiunque di descrivere il risultato desiderato e di generare rapidamente una nuova immagine basata su una descrizione testuale.

Nel campo dell’arte e del design, le persone possono utilizzare questa tecnologia per sperimentare nuove idee e immaginare i loro progetti in modo innovativo, senza dover dedicare ore di lavoro a ogni replica. Esperti di marketing e creator di contenuti indipendenti possono produrre rapidamente splendide immagini anche senza essere artisti esperti.

Così come i generatori di immagini vengono addestrati su enormi dataset di immagini, i generatori di musica IA vengono addestrati su musica e metadati. Sono in grado di individuare schemi nei generi musicali e nelle produzioni di artisti specifici per poi creare nuova musica basata su tali caratteristiche.

Questa forma di IA generativa combina la generazione di video, audio e immagini. Addestrati su dati che includono audio, video e testo, questi modelli possono essere utili nella produzione video per risparmiare tempo sul montaggio, sull’aggiunta di didascalie e sul ridimensionamento delle riprese per diversi output, e persino per generare nuovi contenuti video basati su prompt di testo.