L'intelligenza artificiale (IA) comprende molte tecnologie complesse ed emergenti 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 anche generare nuovi contenuti.
L'acronimo AI viene spesso utilizzato 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 in generale è un programma o un modello non umano che dimostra una vasta gamma di capacità creative e di risoluzione dei problemi. Un model è un'equazione matematica molto grande, che include un set di parametri e struttura necessari a una macchina per restituire un output.
Con l'IA generale, puoi eseguire diversi tipi di attività, come analizzare dati, tradurre testi, comporre musica, identificare malattie e molto altro ancora.
AI ristretto
Narrow AI è un sistema che può eseguire un sottoinsieme singolo o specifico di attività. Ad esempio, un computer che gioca a scacchi contro un avversario umano (da non confondere con il turco meccanico). L'AI stretta ha un insieme predefinito di parametri, vincoli e contesti che possono sembrare comprensibili, ma in realtà sono solo risposte a un'equazione.
Puoi vedere questa pratica con i sistemi di riconoscimento facciale, gli assistenti vocali e le previsioni meteo. Puoi usare modelli molto specifici per migliorare determinate funzionalità specifiche sui tuoi siti web e sulle 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. Puoi utilizzare un database precompilato per consigliare film in base alla pagina che stanno visitando. In alternativa, puoi utilizzare un modello di IA limitato 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 eseguire un'ampia varietà di attività, come la generazione, la classificazione o il riepilogo di 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 dei pattern e le previsioni. Alcuni degli strumenti di IA generativa più comuni includono:
Questi strumenti consentono di creare prosa scritta, esempi di codice e immagini. Possono aiutarti a pianificare le vacanze, attenuare o rendere più professionale il tono di un'email o classificare diversi insiemi di informazioni in categorie.
I casi d'uso sono infiniti, 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 apprende senza una programmazione esplicita. Mentre l'IA si impegna a generare intelligence, il machine learning consente ai computer di imparare dall'esperienza. L'ML è costituito da algoritmi per fare previsioni di 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 di un determinato giorno. In genere questa operazione può essere svolta da uno o più meteorologi, che potrebbero creare una rappresentazione dell'atmosfera e della superficie terrestre, calcolare e prevedere i modelli meteorologici e determinare una valutazione confrontando i dati attuali con il contesto storico.
Potremmo invece fornire a un modello ML un'enorme quantità di dati meteorologici, finché il modello non apprende la relazione matematica tra modelli meteorologici, dati storici e linee guida su ciò che rende il meteo buono o cattivo in un determinato giorno. Di fatto, lo abbiamo costruito 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 con l'IA
La creazione e l'utilizzo dell'IA implica diverse sfide. Di seguito sono riportati solo alcuni punti più importanti di ciò che dovresti prendere in considerazione.
Qualità e recency dei dati
I set di dati di grandi dimensioni utilizzati per addestrare vari modelli di IA sono spesso intrinsecamente 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 su attività specifiche e produrre risultati 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 AI è entusiasmante e ha molto potenziale. Tuttavia, in ultima analisi, i computer e gli algoritmi sono creati da esseri umani, addestrati su dati che potrebbero essere raccolti da 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 affrontare lo sviluppo della tecnologia IA con la mitigazione dei pregiudizi.
Esistono numerose considerazioni etiche sul copyright dei contenuti creati con l'IA; chi è il titolare dell'output, soprattutto se è fortemente influenzato da o copiato direttamente da materiale protetto da copyright?
Prima di generare nuovi contenuti e idee, prendi in considerazione le norme esistenti su come utilizzare il materiale che crei.
Sicurezza e privacy
Molti sviluppatori web hanno affermato che la privacy e la sicurezza sono le loro principali preoccupazioni nell'uso degli strumenti di IA. Ciò è particolarmente vero in contesti aziendali con requisiti di dati rigorosi, come i governi e le aziende sanitarie. L'esposizione dei dati utente a più terze parti con le API cloud è un problema. È importante che tutte le trasmissioni dati siano sicure e monitorate costantemente.
L'IA on-device potrebbe essere la chiave per affrontare questi casi d'uso. MediaPipe è una soluzione ancora in fase di sviluppo al problema, ma rimangono ancora molte attività di ricerca e sviluppo da fare.
Inizia a utilizzare l'IA sul web
Ora che hai familiarità con i vari tipi di intelligenza artificiale, puoi iniziare a considerare come utilizzare i modelli esistenti per aumentare la produttività e creare siti web e applicazioni web migliori.
Potresti usare l'IA per:
- Crea un completamento automatico migliore per la ricerca del tuo sito.
- Rilevare 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 in formato WYSIWYG con suggerimenti per la parola o la frase successiva.
- Fornisci una spiegazione intuitiva di un set di dati.
- E altre ancora…
I modelli di IA preaddestrati possono essere un ottimo modo per migliorare i nostri siti web, le nostre app web e la nostra produttività, senza dover comprendere appieno come creare i modelli matematici e raccogliere set di dati complessi su cui si basano gli strumenti di IA più popolari.
Potresti scoprire che la maggior parte dei modelli soddisfa subito le tue esigenze, senza ulteriori modifiche. L'ottimizzazione è il processo di accettazione di un modello già addestrato su un set di dati di grandi dimensioni e di ulteriore addestramento per soddisfare le tue 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 con le preferenze e le intenzioni umane.
- L'adattamento a basso ranking (LoRA) è un metodo efficiente da parametri per gli LLM che riduce il numero di parametri addestrabili, mantenendo le prestazioni del modello.