L'intelligenza artificiale (IA) comprende molte tecnologie complesse emergenti che una volta richiedevano input umano, ora possono essere eseguite da un computer. I computer possono eseguire funzioni avanzate, che storicamente venivano utilizzate per comprendere e consigliare informazioni. Ora, con l'IA, i computer possono persino generare nuovi contenuti.
L'acronimo AI viene spesso usato in modo intercambiabile per rappresentare i vari tipi di tecnologie che compongono il campo dell'IA.
Concetti comuni dell'IA
Esistono una serie di termini e concetti che definiscono l'intelligenza artificiale e il machine learning, che potresti trovare utili. Ecco alcuni modi in cui puoi lavorare con l'IA nella pratica, sul web
IA generale
In generale, l'IA è un programma o un modello non umano che dimostra un'ampia gamma di capacità di risoluzione dei problemi e creatività. Un model è un'equazione matematica molto grande, che include un insieme di parametri e la struttura necessari a una macchina per restituire un output.
Con l'IA generale, è possibile eseguire diversi tipi di attività, come analizzare dati, tradurre testi, comporre musica, identificare patologie e molto altro ancora.
IA ristretta
Narrow AI è un sistema che può eseguire un sottoinsieme di attività singolo o specifico. ad esempio un computer che gioca a scacchi contro un avversario umano (da non confondere con il meccanico Turk). L'IA ristretta ha un insieme predefinito di parametri, vincoli e contesti, che possono sembrare un'intuizione, ma in realtà sono solo risposte a un'equazione.
Questo può verificarsi con i sistemi di riconoscimento facciale, gli assistenti vocali e le previsioni meteo. Puoi usare modelli molto specifici per migliorare determinate funzionalità specifiche dei tuoi siti web e delle tue app.
Ad esempio, hai creato un sito dedicato ai film, dove gli utenti possono effettuare l'accesso, valutare i loro film preferiti e scoprirne di nuovi da guardare. Potresti utilizzare un database precompilato per consigliare film in base alla pagina che stanno visitando in quel momento. In alternativa, puoi usare un modello di IA ristretto che analizza il comportamento e le preferenze degli utenti per mostrare le informazioni più pertinenti per quel lettore.
IA generativa
Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello di IA di rete neurale con molti parametri che puoi utilizzare per eseguire 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. Questo va oltre la corrispondenza di pattern e le previsioni. Alcuni degli strumenti di IA generativa più comuni includono:
Questi strumenti consentono di creare prose scritte, esempi di codice e immagini. Possono aiutarti a pianificare una vacanza, attenuare o rendere professionale il tono delle email o classificare diversi insiemi di informazioni in categorie.
Esistono infiniti casi d'uso, sia per gli sviluppatori che per i non sviluppatori.
Machine learning (ML)
Il machine learning (ML) è una forma di IA in cui un computer impara senza programmazione esplicita. Se l'IA si impegna per generare intelligenza, il machine learning consente ai computer di apprendere dall'esperienza. L'ML è costituito da algoritmi per fare previsioni di set di dati.
Il 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 offra una valutazione del meteo di un determinato giorno. Tradizionalmente, questo processo potrebbe essere fatto da uno o più meteorologi che potrebbero creare una rappresentazione dell'atmosfera terrestre e della superficie, calcolare e prevedere i modelli meteorologici e determinare una valutazione confrontando i dati attuali con il contesto storico.
Invece, potremmo fornire a un modello ML un'enorme quantità di dati meteorologici, fino a quando il modello non apprende la relazione matematica tra modelli meteorologici, dati storici e linee guida su cosa rende il tempo buono o cattivo in un determinato giorno. Di fatto, l'abbiamo realizzato sul web.
Deep learning
Il deep learning (DL) è una classe di algoritmi 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.
Le sfide con l'IA
La creazione e l'utilizzo dell'IA presentano diverse sfide. Di seguito sono riportati alcuni aspetti importanti di ciò che dovresti prendere in considerazione.
Qualità e recency dei dati
I grandi set di dati utilizzati per addestrare vari modelli IA spesso sono intrinsecamente obsoleti subito dopo l'uso. Ciò significa che quando cerchi le informazioni più recenti, puoi trarre vantaggio dal prompt engineering per migliorare le prestazioni di un modello di IA su 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 lavorare con più strumenti o personalizzare il modello in base alle tue esigenze.
Preoccupazioni etiche e pregiudizi
La tecnologia IA è entusiasmante e ha un grande potenziale. Tuttavia, in ultima analisi, i computer e gli algoritmi sono costruiti da esseri umani, addestrati su dati che possono essere raccolti dagli esseri umani, e pertanto 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 approcciare lo sviluppo della tecnologia IA e che abbia come priorità la mitigazione dei pregiudizi.
Esistono numerose considerazioni etiche in merito al copyright dei contenuti creati con l'IA. Chi è il proprietario dei contenuti, soprattutto se è molto influenzato o copiato direttamente dal materiale protetto da copyright?
Prima di generare nuovi contenuti e idee, consulta le norme esistenti sull'utilizzo dei materiali che crei.
Sicurezza e privacy
Molti sviluppatori web hanno affermato che la privacy e la sicurezza sono le loro principali preoccupazioni nell'utilizzo degli strumenti di IA. Questo vale soprattutto 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 rappresenta un problema. È importante che la trasmissione dei dati sia sicura e monitorata continuamente.
L'IA on-device può essere la chiave per affrontare questi casi d'uso. MediaPipe è una soluzione ancora in fase di sviluppo per risolvere il problema, ma c'è ancora molto da fare per quanto riguarda la ricerca e lo sviluppo.
Inizia a utilizzare l'IA sul web
Ora che hai acquisito familiarità con i molti tipi di intelligenza artificiale, puoi iniziare a pensare a come utilizzare i modelli esistenti per aumentare la produttività e creare siti web e applicazioni web migliori.
Puoi utilizzare l'IA per:
- Crea un completamento automatico migliore per la ricerca del tuo sito.
- Rileva la presenza di oggetti comuni, come persone o animali domestici, con una videocamera smart
- Risolvi i commenti spam con un modello di linguaggio naturale.
- Migliora la tua produttività abilitando il completamento automatico per il tuo codice.
- Crea un'esperienza di scrittura WYSIWYG con suggerimenti per la parola o la frase successiva.
- Fornire una spiegazione di un set di dati rispettosa per le persone.
- E altre ancora…
I modelli di IA preaddestrati possono essere un ottimo modo per migliorare i nostri siti web, le app web e la produttività, senza dover conoscere a fondo i modelli matematici e raccogliere set di dati complessi che supportano gli strumenti IA più popolari.
La maggior parte dei modelli potrebbe soddisfare le tue esigenze immediatamente, senza ulteriori modifiche. L'ottimizzazione è il processo di addestramento di un modello, già addestrato su un set di dati di grandi dimensioni, e di ulteriore addestramento per soddisfare esigenze di utilizzo specifiche. Esistono varie tecniche per ottimizzare un modello:
- L'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF) è una tecnica che utilizza il feedback umano per migliorare l'allineamento di un modello alle preferenze e alle intenzioni umane.
- LoRA (Low-Rank Adjustion) è un metodo efficiente in base ai parametri per gli LLM che riduce il numero di parametri addestrabili, mantenendo al contempo le prestazioni del modello.