Cos'è l'IA generativa?
L'intelligenza artificiale generativa, nota anche come IA generativa, è un tipo di intelligenza artificiale (IA) in grado di creare nuovi contenuti e idee, tra cui conversazioni, storie, immagini, video e musica. Può imparare il linguaggio umano, i linguaggi di programmazione, l'arte, la chimica, la biologia o qualsiasi argomento complesso. Riutilizza le informazioni che già possiede per risolvere nuovi problemi.
Ad esempio, può imparare il vocabolario inglese e creare una poesia con le parole che elabora.
La tua organizzazione può utilizzare l'IA generativa per vari scopi, come chatbot, creazione di contenuti multimediali, sviluppo e progettazione di prodotti.
Esempi di IA generativa
L'IA generativa ha diversi casi d'uso in tutti i settori
Servizi finanziari
Le società di servizi finanziari utilizzano strumenti di IA generativa per servire meglio i propri clienti riducendo al contempo i costi:
- Gli istituti finanziari utilizzano i chatbot per generare consigli sui prodotti e rispondere alle richieste dei clienti, migliorando così il servizio clienti complessivo.
- Gli istituti di credito accelerano l'approvazione dei prestiti per i mercati finanziariamente svantaggiati, soprattutto nei Paesi in via di sviluppo.
- Le banche individuano rapidamente le frodi relative a reclami, carte di credito e prestiti.
- Le società di investimento utilizzano la potenza dell'IA generativa per fornire consulenza finanziaria sicura e personalizzata ai propri clienti a basso costo.
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Sanità e scienze biologiche
Uno dei casi d'uso dell'IA generativa più promettenti è l'accelerazione della scoperta e della ricerca di farmaci. L'IA generativa può creare nuove sequenze proteiche con proprietà specifiche per la progettazione di anticorpi, enzimi, vaccini e terapia genica.
Le aziende del settore sanitario e delle scienze scientifico usano gli strumenti di IA generativa per progettare sequenze geniche sintetiche per applicazioni nella biologia sintetica e nell'ingegneria metabolica. Ad esempio, possono creare nuovi percorsi biosintetici oppure ottimizzare l'espressione genica per scopi di bioproduzione.
Gli strumenti di IA generativa creano anche dati sintetici sui pazienti e sull'assistenza sanitaria. Questi dati possono essere utili per addestrare modelli di intelligenza artificiale, simulare studi clinici o studiare malattie rare senza accedere a grandi set di dati del mondo reale.
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Settore automobilistico e manifatturiero
Le aziende automobilistiche utilizzano la tecnologia di IA generativa per una moltitudine di scopi, dalla progettazione alle esperienze a bordo dei veicoli e all'assistenza clienti. Ad esempio, ottimizzano la progettazione delle parti meccaniche per ridurre la resistenza aerodinamica dei veicoli o adattano la progettazione degli assistenti personali.
Le aziende automobilistiche utilizzano gli strumenti di IA generativa per offrire un'assistenza clienti migliore fornendo risposte rapide alle domande più comuni dei clienti. L'IA generativa crea nuovi design di materiali, chip e componenti per ottimizzare i processi di produzione e ridurre i costi.
Un altro caso d'uso dell'IA generativa è la sintesi dei dati per testare le applicazioni. Ciò è particolarmente utile per i dati che spesso non sono inclusi nei set di dati di test (come difetti o casi limite).
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Telecomunicazioni
I casi d'uso dell'IA generativa nel settore delle telecomunicazioni si concentrano sulla reinvenzione dell'esperienza del cliente definita dalle interazioni cumulative degli abbonati in tutti i punti di contatto del percorso del cliente.
Ad esempio, le società di telecomunicazioni applicano l'IA generativa per migliorare il servizio clienti con agenti di conversazione in tempo reale simili agli esseri umani. Inoltre, possono reinventare le relazioni con i clienti, attraverso assistenti di vendita uno a uno personalizzati, e ottimizzare le prestazioni della rete, analizzando i dati di rete per suggerire possibili correzioni.
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Media e intrattenimento
Dalle animazioni alle sceneggiature e ai lungometraggi, i modelli di IA generativa producono contenuti innovativi a una frazione del costo e del tempo rispetto alla produzione tradizionale.
Altri casi d'uso dell'IA generativa nel settore includono:
- Gli artisti possono integrare e migliorare i propri album con musica generata dall'IA per creare esperienze completamente nuove.
- Le organizzazioni dei media possono utilizzare l'IA generativa per migliorare l'esperienza del pubblico offrendo contenuti e annunci personalizzati per aumentare i ricavi.
- Le società di gaming utilizzano l'IA generativa per creare nuovi giochi e consentire ai giocatori di creare avatar.
Vantaggi dell'IA generativa
Secondo Goldman Sachs, l'IA generativa potrebbe determinare un aumento del 7% (o quasi 7 bilioni di dollari) del PIL globale e incrementare la crescita della produttività di 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni. Di seguito vengono esposti altri vantaggi dell'IA generativa.
Come si è evoluta la tecnologia dell'IA generativa?
I modelli generativi primitivi vengono utilizzati da decenni in statistica per aiutare l'analisi dei dati numerici. Le reti neurali e il deep learning sono stati i precursori recenti della moderna IA generativa. Gli autoencoder variazionali, sviluppati nel 2013, sono stati i primi modelli generativi di deep learning in grado di generare immagini e discorsi realistici.
VAE
Gli autoencoder variazionali (VAE) hanno introdotto la possibilità di creare nuove varianti di più tipi di dati. Ciò ha portato alla rapida nascita di altri modelli di IA generativa come le reti generative contraddittorie e i modelli di diffusione. Queste innovazioni erano incentrate sulla generazione di dati che assomigliavano sempre più a dati reali, nonostante fossero creati artificialmente.
Trasformatori
Nel 2017, si è verificato un ulteriore cambiamento nella ricerca sull'intelligenza artificiale con l'introduzione dei trasformatori. I trasformatori hanno integrato perfettamente l'architettura dell'encoder e del decoder con un meccanismo di attenzione. Hanno semplificato il processo di formazione dei modelli linguistici con livelli di efficienza e versatilità eccezionali. Modelli significativi come il GPT si sono affermati come modelli fondamentali in grado di effettuare il preaddestramento su ampi corpora di testo grezzo e di essere perfezionati per compiti diversi.
I trasformatori hanno cambiato le possibilità di elaborazione del linguaggio naturale. Hanno potenziato le capacità generative per attività che vanno dalla traduzione e il riassunto alla risposta alle domande.
Il futuro
Molti modelli di IA generativa continuano a fare passi da gigante e hanno trovato applicazioni in diversi settori. Le innovazioni recenti si concentrano sul perfezionamento dei modelli per utilizzarli con dati proprietari. I ricercatori desiderano anche creare testi, immagini, video e discorsi che siano sempre più simili a quelli umani.
Come funziona l'IA generativa?
Come tutte le tipologie di intelligenza artificiale, l'IA generativa funziona utilizzando modelli di machine learning, ovvero modelli di grandi dimensioni che vengono pre-addestrati su enormi quantità di dati.
Modelli di fondazione
I modelli di fondazione (FM) sono modelli di machine learning addestrati su un ampio spettro di dati generalizzati e non etichettati. Sono in grado di eseguire un'ampia varietà di attività generali.
Gli FM sono il risultato degli ultimi progressi di una tecnologia che si evolve da decenni. In generale, un FM utilizza schemi e relazioni appresi per prevedere l'elemento successivo in una sequenza.
Ad esempio, con la generazione di immagini, il modello analizza l'immagine e ne crea una versione più nitida e definita. Allo stesso modo, con il testo, il modello prevede la parola successiva in una stringa di testo in base alle parole precedenti e al loro contesto. Seleziona quindi la parola successiva utilizzando tecniche di distribuzione delle probabilità.
Modelli linguistici di grandi dimensioni
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono una classe di FM. Ad esempio, i modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI sono LLM. Gli LLM si concentrano in modo specifico su compiti basati sul linguaggio, quali il riassunto, la generazione di testi, la classificazione, la conversazione aperta e l'estrazione di informazioni.
Ulteriori informazioni su GPT »
Ciò che rende speciali gli LLM è la loro capacità di svolgere più attività. Possono farlo perché contengono molti parametri che li rendono capaci di apprendere concetti avanzati.
Un LLM come GPT-3 può considerare miliardi di parametri e ha la capacità di generare contenuti a partire da input molto limitati. Attraverso la loro esposizione di pre-addestramento ai dati su scala Internet in tutte le loro varie forme e miriadi di modelli, gli LLM imparano ad applicare le proprie conoscenze in un'ampia gamma di contesti.
Come funzionano i modelli di IA generativa?
I modelli di machine learning tradizionali erano discriminatori o focalizzati sulla classificazione dei punti di dati. Cercavano di determinare la relazione tra fattori noti e sconosciuti. Ad esempio, osservano le immagini (dati noti come la disposizione dei pixel, le linee, i colori e la forma) e le mappano in parole (il fattore sconosciuto). Matematicamente, i modelli funzionavano identificando equazioni in grado di mappare numericamente fattori sconosciuti e noti come variabili x e y. I modelli generativi fanno un ulteriore passo avanti. Invece di prevedere un'etichetta in base ad alcune caratteristiche, cercano di prevederle in base a una determinata etichetta. Matematicamente, la modellazione generativa calcola la probabilità che x e y si verifichino insieme. Impara la distribuzione delle diverse caratteristiche dei dati e le loro relazioni. Ad esempio, i modelli generativi analizzano le immagini degli animali per registrare variabili come diverse forme delle orecchie, forme degli occhi, caratteristiche della coda e modelli della pelle. Imparano le caratteristiche e le loro relazioni per capire che aspetto hanno i diversi animali in generale. Possono quindi ricreare nuove immagini di animali che non erano nel set di addestramento. Di seguito vengono fornite alcune ampie categorie di modelli di IA generativa.
Modelli di diffusione
I modelli di diffusione creano nuovi dati apportando iterativamente modifiche casuali controllate a un campione di dati iniziale. Iniziano con i dati originali e aggiungono leggere modifiche (rumore), rendendoli progressivamente meno simili all'originale. Questo rumore viene controllato attentamente per garantire che i dati generati rimangano coerenti e realistici.
Dopo aver aggiunto rumore in diverse iterazioni, il modello di diffusione inverte il processo. La riduzione del rumore inversa rimuove gradualmente il rumore per produrre un nuovo campione di dati simile all'originale.
Reti generative contraddittorie
La rete antagonistica generativa (GAN) è un altro modello di IA generativa basato sul concetto del modello di diffusione.
Le reti generative contraddittorie funzionano addestrando due reti neurali in modo competitivo. La prima rete, nota come “generatore”, genera campioni di dati falsi aggiungendo rumore casuale. La seconda rete, chiamata “discriminatoria”, cerca di distinguere i dati reali dai dati falsi prodotti dal generatore.
Durante l'addestramento, il generatore migliora continuamente la sua capacità di creare dati realistici, mentre il discriminatore diventa più bravo a distinguere il vero dal falso. Questo processo contraddittorio continua fino a quando il generatore non produce dati così convincenti che il discriminatore non riesce a distinguerli dai dati reali.
Le reti generative contraddittorie sono ampiamente utilizzate nella generazione di immagini realistiche, nel trasferimento di stili e nelle attività di aumento dei dati.
Autoencoder variazionali
Gli autoencoder variazionali (VAE) apprendono una rappresentazione compatta dei dati chiamata “spazio latente”. Lo spazio latente è una rappresentazione matematica dei dati. Puoi immaginarlo come un codice univoco che rappresenta i dati in base a tutti i suoi attributi. Ad esempio, nello studio dei volti, lo spazio latente contiene numeri che rappresentano la forma degli occhi, la forma del naso, gli zigomi e le orecchie.
I VAE utilizzano due reti neurali: encoder e decoder. La rete neurale del codificatore mappa i dati di input su una media e una varianza per ogni dimensione dello spazio latente e genera un campione casuale da una distribuzione gaussiana (normale). Questo esempio è un punto nello spazio latente e rappresenta una versione compressa e semplificata dei dati di input.
La rete neurale del decodificatore prende questo punto campionato dallo spazio latente e lo ricostruisce in dati simili all'input originale. Le funzioni matematiche vengono utilizzate per misurare la corrispondenza dei dati ricostruiti rispetto ai dati originali.
Modelli basati su trasformatori
Il modello di IA generativa basato su trasformatori si basa sui concetti di codificatore e decodificatore dei VAE. I modelli basati su trasformatori aggiungono più livelli al codificatore per migliorare le prestazioni nelle attività basate su testo come comprensione, traduzione e scrittura creativa.
I modelli basati su trasformatori usano un meccanismo di auto-attenzione. Valutano l'importanza delle diverse parti di una sequenza di input durante l'elaborazione di ciascun elemento della sequenza.
Un'altra funzionalità fondamentale di questi modelli di IA è l'implementazione di embedding contestuali. La codifica di un elemento della sequenza dipende non solo dall'elemento stesso ma anche dal suo contesto all'interno della sequenza.
Come funzionano i modelli basati su trasformatori
Per capire come funzionano i modelli basati su trasformatori, bisogna immaginare una frase come una sequenza di parole.
L'auto-attenzione aiuta il modello a concentrarsi sulle parole pertinenti mentre elabora ogni parola. Per catturare diversi tipi di relazioni tra le parole, il modello generativo basato su trasformatori usa più livelli di codifica, chiamati “teste di attenzione”. Ogni testa impara a prestare attenzione a diverse parti della sequenza di input, consentendo al modello di considerare contemporaneamente vari aspetti dei dati.
Ogni livello perfeziona anche gli embedding contestuali, rendendoli più informativi e catturando tutto, dalla sintassi grammaticale ai significati semantici complessi.
Formazione sull'IA generativa per principianti
La formazione sull'IA generativa inizia con la comprensione dei concetti fondamentali del machine learning. I corsisti esplorano anche le reti neurali e l'architettura dell'IA. L'esperienza pratica con le librerie Python come TensorFlow o PyTorch è essenziale per implementare e sperimentare diversi modelli. È inoltre necessario acquisire competenze di valutazione e ottimizzazione dei modelli, nonché di progettazione dei prompt.
Una laurea in intelligenza artificiale o machine learning garantisce una formazione approfondita. Prendi in considerazione corsi brevi e certificazioni online per lo sviluppo professionale. La formazione sull'IA generativa su AWS include certificazioni rilasciate da esperti AWS su argomenti quali:
- Introduzione all'IA generativa
- IA generativa per dirigenti
- Elementi essenziali dell'IA generativa per le aziende
Quali sono i limiti dell'IA generativa?
Nonostante i loro progressi, i sistemi di IA generativa a volte producono informazioni imprecise o fuorvianti. Si basano su modelli e dati su cui sono stati addestrati e di cui possono riflettere distorsioni o imprecisioni. Altre preoccupazioni relative ai dati di addestramento includono gli aspetti elencati di seguito.
Sicurezza
I problemi di privacy e sicurezza dei dati sorgono se si utilizzano dati proprietari per personalizzare i modelli di IA generativa. È necessario impegnarsi per garantire che gli strumenti di IA generativa generino risposte in grado di limitare l'accesso non autorizzato ai dati proprietari. I problemi di sicurezza sorgono anche in caso di mancanza di responsabilità e trasparenza nel modo in cui i modelli di IA prendono le decisioni.
Scopri l'approccio sicuro all'IA generativa con AWS
Creatività
Sebbene l'IA generativa possa produrre contenuti creativi, spesso manca di vera originalità. La creatività dell'IA è limitata dai dati utilizzati per l'addestramento, portando a risultati che possono sembrare ripetitivi o derivati. La creatività umana, che implica una comprensione più profonda e una risonanza emotiva, rimane difficile da replicare completamente da parte dell'IA.
Costo
L'addestramento e l'esecuzione di modelli di IA generativa richiedono notevoli risorse computazionali. I modelli di IA generativa basati sul cloud sono più accessibili e convenienti rispetto al tentativo di creare nuovi modelli da zero.
Spiegabilità
A causa della loro natura complessa e poco chiara, i modelli di IA generativa sono spesso considerati scatole nere. Comprendere come questi modelli arrivino a specifici output è difficile. Migliorare l'interpretabilità e la trasparenza è essenziale per aumentare la fiducia nei loro confronti e aumentarne l'adozione.
Quali sono le best practice per l'adozione dell'IA generativa?
Se la tua organizzazione desidera implementare soluzioni di IA generativa, valuta l'utilizzo delle seguenti best practice per migliorare i tuoi sforzi.
In che modo AWS può essere utile per l'IA generativa?
Amazon Web Services (AWS) semplifica la creazione e la scalabilità di applicazioni di IA generativa per i tuoi dati, casi d'uso e clienti. L'IA generativa su AWS offre sicurezza e privacy di livello aziendale, accesso a modelli di fondazione leader del settore, applicazioni basate sull'IA generativa e un approccio incentrato sui dati.