GenAI spiegata facile
GenAI, che termine mainstream, ormai: così diffuso, che ormai è anche difficile riuscire a seguire tutte le ultime novità tecnologiche e rimanere al passo, o poco indietro. Iniziamo quindi un nuovo percorso insieme: GenAI e dintorni, spiegata facile, con anche alcuni use case che potrebbero tornarti utili professionalmente, e personalmente.
Cominciamo!
TOC
- Cos’è la Generative AI
- Cosa utilizza
- Differenze tra Generative AI, Machine Learning e Deep Learning
- Applicazioni della Generative AI
- Conclusione
Cos’è la Generative AI
La Generative AI (GenAI) è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare contenuti sintetici e originali, come testi, immagini, video e musica, a partire da input forniti dagli utenti. Questa tecnologia ha guadagnato notevole attenzione grazie a strumenti come ChatGPT e DALL-E, che hanno dimostrato la capacità della GenAI di generare output creativi sia testuali che in immagini.
Cosa utilizza
La GenAI utilizza modelli avanzati di deep learning per analizzare grandi volumi di dati e identificare schemi. Questi modelli sono progettati per “imparare” dai dati esistenti e generare nuovi contenuti che replicano o combinano le caratteristiche dei dati di addestramento. Ad esempio, un modello di GenAI può essere addestrato su un vasto insieme di opere d’arte per poi creare nuove immagini che rispecchiano stili artistici simili.
Funzionamento della Generative AI
I modelli di GenAI utilizzano architetture chiamate transformers, che consentono loro di elaborare informazioni in modo efficiente e generare output coerenti. Quando un utente fornisce un “prompt”, il modello utilizza le informazioni apprese per produrre contenuti originali, come una storia o un’immagine.
Differenze tra Generative AI, Machine Learning e Deep Learning
Per comprendere meglio la GenAI, è utile confrontarla con altre due aree dell’intelligenza artificiale: Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).
Machine Learning (ML)
Il Machine Learning è un campo dell’IA che si concentra sull’uso di algoritmi per analizzare dati e fare previsioni o decisioni basate su questi dati. I modelli ML possono essere supervisionati o non supervisionati (o ibridi) e vengono utilizzati per compiti come la classificazione e la regressione, o il clustering, e molto altro. Tuttavia, non sono progettati per generare contenuti originali, ma piuttosto per identificare pattern e fare previsioni basate su dati esistenti.
Deep Learning (DL)
Il Deep Learning è una sotto-categoria del Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare dati complessi. Questi modelli sono particolarmente efficaci nel riconoscimento vocale, nella visione artificiale e in altre applicazioni che richiedono l’elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati. Mentre il DL può essere utilizzato per generare contenuti (come nel caso della GenAI), è principalmente focalizzato sull’apprendimento da dati esistenti piuttosto che sulla creazione di nuovi contenuti.
Tabella Comparativa
| Caratteristica | Generative AI | Machine Learning | Deep Learning |
|---|---|---|---|
| Obiettivo | Creare contenuti | Predire/decidere | Analizzare dati complessi |
| Tecnologia | Modelli generativi | Algoritmi vari | Reti neurali profonde |
| Esempi | ChatGPT, DALL-E | Classificazione email | Riconoscimento facciale |
Applicazioni della Generative AI
La Generative AI trova applicazione in vari settori:
- Marketing: Creazione automatizzata di contenuti pubblicitari personalizzati, come nel caso di Adidas che ha realizzato un intero video pubblicitario sfruttando solo l’AI
- Arte: Generazione di opere d’arte digitali (la questione sui diritti d’autore è poi tutta un’altra storia…)
- Sviluppo Software: Generazione di codice e assistenza nella programmazione, come verifica dell’esistenza di vulnerabilità o bug, scrittura delle documentazione, ecc.
Conclusione
La Generative AI rappresenta una frontiera innovativa nell’intelligenza artificiale, distinguendosi dal Machine Learning e dal Deep Learning grazie alla sua capacità unica di creare contenuti originali. Con l’evoluzione continua delle tecnologie IA, le opportunità offerte dalla GenAI sono enormi, promettendo di trasformare il modo in cui interagiamo con i contenuti digitali.
In questo contesto, è fondamentale continuare a esplorare le potenzialità della Generative AI e comprendere le sue implicazioni nel nostro mondo sempre più digitale.
