> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://adrianoamalfi.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Di cosa parliamo quando parliamo di Intelligenza Artificiale? - URL: https://adrianoamalfi.com/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/ - Published: 2023-01-25T19:31:21.000Z - Updated: 2026-04-15T20:01:19.000Z - Description: L'intelligenza artificiale sta diventando una parte importante della nostra vita è importante che tutti abbiano una comprensione di base per comprendere come funziona e quali potrebbero essere le sue implicazioni. - Author: Adriano Amalfi - Tags: Intelligenza Artificiale L'intelligenza artificiale sta rapidamente diventando una parte importante della nostra vita quotidiana e delle nostre economie, è importante che tutti, non solo gli esperti di IA, abbiano una comprensione di base di cosa sia l'intelligenza artificiale, per comprendere come funziona e immaginare quali potrebbero essere le sue implicazioni per la società. ## Cos'è l'intelligenza artificiale (IA) Tendenzialmente si definisce Intelligenza Artificiale la disciplina che si occupa di **creare sistemi** capaci di compiere **compiti cognitivi** che richiedono intelligenza umana, come il **ragionamento**, il **riconoscimento del linguaggio**, l'**apprendimento** e la **percezione**. In generale IA include i sistemi che utilizzano **algoritmi di apprendimento automatico,** detti anche **di *Machine Learning***, che sono in grado di **apprendere** dai **dati**, per **costruire** **modelli** matematici utilizzati per fare **previsioni** su nuovi dati o per prendere **decisioni**. Una sottocategoria dell'apprendimento automatico e il ***Deep Learning***, che utilizza **reti neurali complesse** per analizzare e riconoscere i dati. ![](https://adrianoamalfi.com/content/images/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai-2.svg) Lollixzc, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons ## Tipologie di apprendimento automatico ![](https://adrianoamalfi.com/content/images/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai-3.webp) Ci sono diverse tipologie di algoritmi di *Machine Learning*, tra cui: - **Apprendimento supervisionato:** in questo tipo di algoritmo, i **dati sono etichettati** e utilizzati per "insegnare" al modello come fare una **previsione** o prendere una **decisione**. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento supervisionato può essere utilizzato per costruire un modello che **riconosce le immagini** di gatti e cani, utilizzando un set di **immagini etichettate** come "gatti" e "cani". - **Apprendimento non supervisionato**: in questo tipo di algoritmo, i **dati non sono etichettati** e il modello deve trovare la **struttura** o le **relazioni** nei dati da solo. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento non supervisionato può essere utilizzato per **raggruppare clienti** in base alle **loro caratteristiche** o per ridurre la dimensione di un dataset. - **Apprendimento per rinforzo**: in questo tipo di algoritmo, il **modello interagisce** con un ambiente e riceve un **segnale di *feedback*** sotto forma di un premio o di una penalità. Il modello utilizza queste informazioni per **migliorare le sue decisioni**. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può essere utilizzato per **addestrare un robot** a camminare o un agente a giocare a un gioco. ## Deep Learning e reti neurali Le reti neurali sono un tipo di modello che si ispira al **funzionamento del cervello** umano. Rientrano nella sottocategoria AI **Deep Learning** ed in sintesi consistono in un insieme di **neuroni artificiali** che sono **connessi** tra loro e **lavorano insieme** per riconoscere modelli, simulare relazioni e prendere decisioni. ![](https://adrianoamalfi.com/content/images/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai-4.svg) Neural network with one layer, reference image create by Chrislb - Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=39564293 ## La rete neurale Transformer Un'esempio di rete neurale é ***Transformer***: un tipo di algoritmo di **apprendimento automatico** basato su una architettura di **Rete Neurale Artificiale (RNA)** che è stata sviluppata per il **processamento del linguaggio naturale (NLP)**. È stata presentata nel 2017 in un articolo scientifico intitolato "**Attention Is All You Need**" (L'attenzione è tutto ciò di cui hai bisogno). [Attention is all you need: Discovering the Transformer paperDetailed implementation of a Transformer model in Tensorflow![](https://cdn-static-1.medium.com/_/fp/icons/Medium-Avatar-500x500.svg)Towards Data ScienceEduardo Muñoz![](https://miro.medium.com/max/640/1*jV9SQddZ54IQmB1TQwCa9w.jpeg)](https://towardsdatascience.com/attention-is-all-you-need-discovering-the-transformer-paper-73e5ff5e0634?ref=adrianoamalfi.com) La principale caratteristica della Transformer è l'**utilizzo dell'attenzione**, un meccanismo che permette alla rete neurale di **concentrarsi su parti specifiche** del testo durante il processo di generazione del linguaggio. Questo rende la Transformer **particolarmente efficace** per compiti come la **traduzione** automatica, la **sintesi** del testo e la **generazione** di testo. ## L'Intelligenza Artificiale Generativa L'IA generativa si concentra sulla **generazione di nuovi dati**, come **immagini**, **testo**, **suoni** e **video**, invece di semplicemente riconoscerli o classificarli. ![](https://adrianoamalfi.com/content/images/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai-5.webp) Foto di [Possessed Photography](https://unsplash.com/@possessedphotography?utm%5Fsource=unsplash&utm%5Fmedium=referral&utm%5Fcontent=creditCopyText) su [Unsplash](https://unsplash.com/it/foto/U3sOwViXhkY?utm%5Fsource=unsplash&utm%5Fmedium=referral&utm%5Fcontent=creditCopyText) I modelli generativi più comuni utilizzati sono: - **Generative Adversarial Networks (GAN)**: utilizzano un meccanismo di apprendimento basato su due reti neurali, una generatrice e un discriminatore, che lavorano insieme per generare nuovi dati simili a quelli del dataset di addestramento. - **Generative Pre-trained Transformer (GPT)**: utilizzano un'architettura di trasformazione generativa pre-addestrata, che consiste in una serie di strati di attenzione (Transformer) per imparare a generare testo in modo plausibile. ## ChatGPT la rockstar dell'AI ChatGPT è un **modello generativo** basato sull'architettura del **GPT**, utilizza una tecnica chiamata "**pre-training**", in cui viene addestrato su un grande quantita di testo prima di essere del "**fine-tuning**" per un compito specifico. Durante il pre-addestramento, il modello **impara a comprendere** il linguaggio naturale e a **riconoscere schemi e relazioni** tra le parole. ![](https://adrianoamalfi.com/content/images/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai/di-cosa-parliamo-quando-parliamo-di-ai-6.webp) Una volta pre-addestrato, il modello può essere **fine-tunato su un dataset** specifico per un **compito specifico**, come la generazione di **risposte** alle domande. Durante questo processo, i **pesi del modello vengono regolati** per **adattarsi** al nuovo compito. Il modello utilizza una **rete neurale Transformer** e la tecnica **dell'attenzione**, che gli permette di prestare attenzione solo alle parti dell'input che sono rilevanti per generare una risposta. Quindi Chat-G-P-T sta per: - **Chat**: Perché lo scopo è di creare un'AI che sia in grado di **dialogare** in modo naturale - **G: Generative** perchè rientra nelle **intelligenze artificiali generativa** - **P: Pre-Trained** perché untilizza la tecnica del **pre-training** e **fine-tuning** successivo - **T: Transformer** perché utilizza **reti neurali Transformer** per prestare **attenzione** solo agli elementi rilevanti In pratica per generare una risposta, **ChatGPT** utilizza quello che ha i**mparato durante il pre-addestramento** e fine-tuning per **analizzare l'input** dell'utente in linguaggio naturale e **generare una risposta** tramite la sua **capacitá di prestare attenzione** solo agli elementi importanti della domanda e la **capacitá di generare** testo in modo plausibile. ### 📣 Le ****opinioni** espresse sono ****personali** e non riflettono necessariamente le posizioni o le politiche dell'azienda o dell'ente per cui lavoro. Si prega di fare la propria valutazione critica del contenuto e di non considerare le informazioni fornite come consiglio professionale. 🤖 Il ****contenuto** di questo post è stato generato con l'aiuto dell'****intelligenza artificiale** di [OpenAI's GPT-3](https://openai.com/blog/chatgpt/?ref=adrianoamalfi.com). Si prega di notare che le informazioni fornite possono non essere complete o accurate. Si raccomanda di fare ulteriori ricerche prima di prendere decisioni importanti basate sul contenuto di questo post ##