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Si tratta di un argomento di grande attualità. Eppure, da tempo occupa gli specialisti dell'elaborazione dati e dell'informatica. Qui un primo articolo sull'argomento. Volevo riprendere questo argomento, che è oggetto di molte discussioni. Ultimamente si è parlato molto di IA, soprattutto con la copertura mediatica di ChatGPT, che sembra cambiare la nostra percezione di ciò che un'intelligenza artificiale può raggiungere. Cercheremo di fare luce sulle reali possibilità e sul futuro di questo argomento. Scoprire una nuova modalità di interazione.
Hai... intelligenza?
Per comprendere appieno cosa sia l'IA oggi, è necessario innanzitutto averne una buona descrizione:
L'intelligenza artificiale (AI ) è un termine che descrive un sistema informatico in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come il riconoscimento vocale, la comprensione del linguaggio naturale e il processo decisionale. Esistono diversi tipi di IA, ciascuno progettato per svolgere funzioni specifiche.
- Riconoscimento vocale: questa forma di intelligenza artificiale è progettata per comprendere e trascrivere in testo le parole pronunciate. I sistemi di riconoscimento vocale sono utilizzati negli assistenti vocali come Siri e Alexa e nei sistemi di dettatura medica.
- Comprensione del linguaggio naturale: questa forma di IA è progettata per comprendere il linguaggio umano e rispondere in modo significativo. I modelli di comprensione del linguaggio naturale sono utilizzati nei chatbot, nei sistemi di assistenza clienti e nei sistemi di raccomandazione.
- Analisi dei dati: questa forma di IA è progettata per analizzare i dati ed estrarre informazioni utili. I sistemi di analisi dei dati sono utilizzati nelle applicazioni di marketing, nei sistemi di rilevamento delle frodi e nei sistemi di gestione della catena di approvvigionamento.
- Apprendimento automatico: questa forma di IA utilizza algoritmi per imparare dai dati e migliorare le prestazioni nel tempo. I sistemi di apprendimento automatico sono utilizzati per il riconoscimento delle immagini, la classificazione dei documenti e il rilevamento delle anomalie.
- Visione artificiale: questa forma di IA è progettata per comprendere e interagire con il mondo fisico utilizzando telecamere e sensori. I sistemi di visione artificiale sono utilizzati nei sistemi di sorveglianza, nei robot di servizio e nei sistemi di controllo qualità.
- Robot: questa forma di IA prevede l'uso di robot per eseguire compiti nel mondo fisico. I robot possono essere programmati per eseguire compiti complessi, come manipolare oggetti, camminare e guidare.
Nel confrontare i diversi tipi di IA, è importante notare che ogni tipo è progettato per svolgere funzioni specifiche e che nessun tipo è superiore all'altro in termini di prestazioni complessive. Tutto dipende dall'applicazione per la quale l'IA viene utilizzata.
L'IA viene regolarmente paragonata all'intelligenza "umana", ma questo non tiene conto del fatto che gli esseri umani, in quanto dotati di intelligenza, ne sono consapevoli e quindi dobbiamo verificare se una creatura o un'entità, come i sistemi informatici, possono soddisfare la condizione di "intelligenza" consapevole. A tal fine, facciamo regolarmente riferimento al test di Turing.
Il test di Turing è un test di riconoscimento dell'intelligenza che misura la capacità di un sistema informatico di imitare in modo convincente una conversazione umana. È stato progettato dal famoso matematico e informatico britannico Alan Turing nel 1950.
ChatGPT, come modello linguistico sviluppato da OpenAI, può certamente soddisfare il test di Turing per la conversazione. È in grado di comprendere domande complesse e di rispondere in modo coerente e plausibile. Tuttavia, non si tratta di un sistema autonomo dotato di vera intelligenza o consapevolezza, e funziona utilizzando algoritmi complessi per generare risposte basate sui dati di addestramento ricevuti. Breve video esplicativo:
È quindi possibile affermare che ChatGPT può "passare" il test di Turing nella misura in cui riesce a imitare in modo convincente la conversazione umana, ma non può essere considerato dotato di vera intelligenza o coscienza. e come abbiamo visto, la sua comprensione dell'ambiente si ferma all'anno 2021.
Esistono diversi modelli di intelligenza artificiale che possono essere paragonati a ChatGPT, a seconda della loro funzionalità e architettura. Ecco alcuni dei modelli più rilevanti:
Modelli di generazione del testo: come GPT-2 e GPT-3, che si basano sulla stessa architettura di ChatGPT e sono stati sviluppati da OpenAI.
Modelli di traduzione automatica: come Google Translate, che può tradurre automaticamente il testo da una lingua all'altra.
Modelli di riconoscimento vocale: come Siri e Alexa, progettati per comprendere e trascrivere in testo le parole pronunciate.
Modelli di comprensione del linguaggio naturale: come IBM Watson, progettati per comprendere e analizzare il linguaggio umano.
Modelli di riconoscimento delle immagini: come Google Photos, progettati per riconoscere oggetti e persone nelle immagini.
Nel confrontare questi modelli con ChatGPT, è importante notare che ciascuno di essi è stato progettato per svolgere funzioni specifiche e che possono essere utilizzati in modo complementare per svolgere compiti più complessi. Inoltre, le prestazioni di questi modelli possono variare a seconda dei dati di addestramento ricevuti e della loro architettura interna. Se consideriamo tutte queste IA separatamente, potremmo essere autorizzati a dire che se mettiamo insieme tutte queste diverse tecnologie, arriveremo a una "vera" intelligenza. La potenza di calcolo necessaria è oggi "distribuita", il che significa che non abbiamo ancora una nozione reale per stabilire un potenziale sfruttamento delle informazioni in modo proattivo (come farebbe un cervello umano). I grandi nomi della tecnologia globale hanno iniziato ad aggregare alcune AI; attualmente esistono aggregatori di diverse intelligenze artificiali che consentono agli sviluppatori e alle aziende di sfruttare più tecnologie AI in un'unica piattaforma. Spesso includono API (interfacce di programmazione delle applicazioni) che consentono agli sviluppatori di integrare facilmente diverse tecnologie di intelligenza artificiale nelle loro applicazioni e sistemi.
Ecco alcuni esempi di popolari aggregatori di IA:
Google Cloud AI Platform: una piattaforma di sviluppo dell'IA che fornisce servizi per l'apprendimento automatico, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e altre aree dell'IA.
Amazon SageMaker: una piattaforma di sviluppo dell'IA che semplifica la creazione, l'addestramento e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico.
Microsoft Azure AI: piattaforma di sviluppo AI che fornisce servizi per l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e altre aree dell'AI.
IBM Watson AI: piattaforma di sviluppo AI che fornisce servizi per l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale, il riconoscimento delle immagini e altre aree dell'AI.
Utilizzando un aggregatore di IA, gli sviluppatori e le aziende possono accedere a una serie di tecnologie di IA in un unico luogo e possono facilmente integrarle nelle loro applicazioni e sistemi per migliorarne la funzionalità e le prestazioni.
ChatGPT ha recentemente stretto una partnership con Microsoft, che includerà l'intelligenza artificiale conversazionale nel sito Microsoft 365 (a partire dal sito Teams) e nel suo motore di ricerca Bing.
Sophia, un robot con intelligenza artificiale analitica vocale (non ancora collegato a una rete globale):
Come si può notare, questo si avvicina a una vera e propria interazione con un'immagine "umana" della macchina. Tuttavia, va notato che Sophia non può (ancora) muoversi camminando. Non ha quindi autonomia di movimento. Tuttavia, possiamo notare che in questo campo altri sviluppi della robotica stanno progredendo molto rapidamente, in particolare Boston Dynamics:
Come possiamo vedere, la combinazione di robotica e IA entrerà a far parte della nostra vita quotidiana nei prossimi anni. I robot potrebbero comprendere e rispondere meglio ai comandi e alle richieste dell'uomo, come ad esempio fornire assistenza a persone con difficoltà fisiche, potendo così svolgere diversi compiti per aiutare la popolazione "umana". Inoltre, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, i robot potrebbero anche imparare dall'interazione con gli esseri umani e adattarsi al loro comportamento, il che potrebbe renderli più flessibili e facili da usare. Tuttavia, è importante notare che la ricerca e lo sviluppo nel campo dell'IA e dei robot sono ancora nelle fasi iniziali e ci sono ancora molte sfide da superare prima di raggiungere un livello di interazione senza soluzione di continuità tra robot e umani. In particolare, nell'area dell'ottimizzazione elettronica, dell'autonomia energetica e della capacità di evitare conflitti di interesse sulle interpretazioni dei comandi. Questa è senza dubbio la peculiarità delle cosiddette IA "programmate" e di quelle che in futuro potrebbero essere in grado di modificare la loro programmazione, in un possibile problema di valori (conflitto di sicurezza tra le altre basi di confronto). Ci sono riferimenti, in film di fantasia, come "Io, Robot":
Per riassumere... l'AI è buona... o no?
È una domanda che molti si pongono: ci stiamo spingendo troppo in là nella ricerca? Gli esempi di benefici che l'intelligenza artificiale apporta alla nostra vita quotidiana sembrano dare un approccio ancora molto legato a un lavoro cosiddetto "informatico". Questo porterà a un cambiamento nel comportamento umano (ad esempio, la sostituzione di posti di lavoro da parte dell'IA)? Ci stiamo avvicinando a un nuovo modo di interagire e lavorare, con strumenti tecnologici. E come per ogni cambiamento, questo richiederà un'abilità che gli esseri umani hanno ancora: l'adattamento. Un altro valore che le macchine non possono avere coscientemente: le emozioni (che restano proprietà di tutti gli esseri viventi coscienti). Possiamo programmare un'emozione? Possiamo rappresentarlo sul volto di questi robot cosiddetti "umanoidi", ma che dire della sensazione? Vedremo macchine con sentimenti? Queste sono alcune delle domande che per il momento rimangono senza risposta. Ciò che rimane importante è il controllo che possiamo avere su questi diversi strumenti e sul loro utilizzo da parte di tutte le persone online. Per completare questo articolo, mi sono permesso di proporre un elenco di IA online in grado di soddisfare esigenze specifiche:
1. Krisp: elimina le voci di sottofondo, i rumori e l'eco durante le chiamate.
Link: https: //krisp.ai/
2. Beatoven: creare musica unica senza diritti d'autore.
Link: https ://www.beatoven.ai/
3. Cleanvoice: rimuove suoni estranei, balbuzie e suoni della bocca dai podcast.
Link: https: //cleanvoice.ai/
4. Podcastle: consente di registrare podcast di qualità da studio direttamente da un singolo computer.
Link: https: //podcastle.ai/
5. Flair: generare servizi fotografici dei vostri prodotti.
Link: https: //flair.ai/
6. Illustroke: crea immagini vettoriali a partire da suggerimenti.
Link: https: //illustroke.com/
7. Patterned: genera modelli liberi da diritti d'autore.
Link: https: //www.patterned.ai/
8. Stockimg: un'altra intelligenza artificiale per la generazione di immagini.
Link: https: //stockimg.ai/
9. Copy: genera contenuti ed evita la sindrome della pagina bianca.
Link: https: //www.copy.ai/
10. CopyMonkey: semplifica la scrittura di annunci di prodotti su Amazon.
Link: http://copymonkey.ai/
11. Ocoya: facilita la creazione e la programmazione di contenuti sui social network.
Link al sito web: https://www.ocoya.com/
12. Unbounce: genera landing page ed email.
Link: https: //unbounce.com/
13. Vidyo: genera videoclip per i social network a partire da video più lunghi.
Link: https: //vidyo.ai/
14. Quickchat: Chatbot che parlano come gli esseri umani per le relazioni con i clienti.
Link: https: //www.quickchat.ai/
15. Puzzle: creare una base di conoscenza o un glossario a partire dai documenti.
Link: https: //www.puzzlelabs.ai/
16. Soundraw: genera musica d'ambiente.
Link: https: //soundraw.io/
17. Cleanup.picture: rimuove oggetti, difetti, persone o testo dalle immagini.
Link: https: //cleanup.pictures/
18. Looka: genera nomi di marchi e loghi.
Link: https: //looka.com/
19. Synthesia: facilita la creazione di video di formazione con la semplice digitazione del testo.
Link: https: //www.synthesia.io/
20. Otter: registra le riunioni e prende appunti in tempo reale.
Link: https: //otter.ai/
21. Thundercontent: genera tutti i tipi di contenuti.
Link: https: //lnkd.in/ejYYuSyD
Articolo scritto da Michel Aguilera