Dopo aver capito cos’è l’Intelligenza Artificiale, nasce una domanda naturale: come fa davvero un computer a “imparare”?
Come funziona l’Intelligenza Artificiale (senza formule complicate)
Molte persone pensano che i programmatori inseriscano nel computer tutte le regole possibili. In realtà, nella maggior parte dei casi non funziona così. I sistemi moderni utilizzano una tecnica chiamata apprendimento automatico, cioè la capacità di imparare dai dati.
Il principio del Machine Learning
Alla base di molte tecnologie di Intelligenza Artificiale c’è il cosiddetto Machine Learning, che significa letteralmente apprendimento automatico.
Invece di dire al computer tutte le regole, gli sviluppatori gli mostrano tantissimi esempi. Analizzando questi esempi, il sistema impara a riconoscere schemi e modelli.
Un esempio semplice può aiutare a capire meglio.
Immaginiamo di voler insegnare a un computer a riconoscere un gatto nelle fotografie.
Gli mostriamo:
- migliaia di foto di gatti
- migliaia di foto di altri animali
Il sistema analizza le immagini e cerca caratteristiche ricorrenti: forma delle orecchie, occhi, corpo, proporzioni.
Dopo aver visto moltissime immagini, il computer sarà in grado di dire, con una certa probabilità:
“Questa immagine sembra contenere un gatto.”
Non perché capisca cos’è un gatto come farebbe una persona, ma perché ha imparato a riconoscere dei modelli nei dati.
Le reti neurali
Molti sistemi moderni utilizzano strutture chiamate reti neurali artificiali.
Il nome deriva dal fatto che sono vagamente ispirate al funzionamento del cervello umano. In pratica si tratta di sistemi composti da molti piccoli nodi collegati tra loro che elaborano informazioni.
Ogni volta che il sistema analizza dei dati, modifica leggermente questi collegamenti, migliorando la propria capacità di fare previsioni o riconoscere schemi.
Con il tempo e con tanti esempi, il sistema diventa sempre più preciso.
L’IA generativa
Negli ultimi anni si è diffusa una nuova categoria chiamata IA generativa.
A differenza di altri sistemi che si limitano a riconoscere dati, l’IA generativa è capace di creare contenuti completamente nuovi, come:
- articoli
- immagini
- musica
- video
- codice informatico
Questi sistemi vengono addestrati analizzando enormi quantità di contenuti. Studiando come sono costruiti testi, immagini o suoni, imparano a generare nuovi contenuti simili ma originali.
Per questo oggi è possibile chiedere a un’IA di scrivere una storia, inventare una ricetta o creare un’illustrazione.
L’importanza delle istruzioni: i prompt
Quando utilizziamo un sistema di Intelligenza Artificiale, il modo in cui facciamo la richiesta è molto importante.
Le istruzioni che diamo all’IA si chiamano prompt.
Un prompt generico produce spesso risultati vaghi.
Esempio:
“Scrivi una storia.”
Il sistema potrebbe inventare qualunque cosa.
Se invece il prompt è più preciso, la risposta sarà molto più utile.
Per esempio:
“Scrivi una breve storia comica ambientata in un liceo italiano, con un finale sorprendente.”
In questo caso l’IA ha indicazioni chiare su tono, ambiente e lunghezza del testo.
Imparare a scrivere buoni prompt è una delle abilità più utili quando si lavora con l’Intelligenza Artificiale.
Un piccolo esperimento
Per capire quanto siano importanti le istruzioni, prova questo semplice test.
Fai due richieste diverse a un sistema di IA:
Prima richiesta:
“Scrivi una ricetta.”
Seconda richiesta:
“Scrivi una ricetta facile di pasta economica per studenti, con pochi ingredienti.”
Confrontando le due risposte noterai subito una differenza: più la richiesta è precisa, migliore sarà il risultato.
Nella prossima lezione del mini corso vedremo come utilizzare l’Intelligenza Artificiale nella vita quotidiana, con esempi pratici utili per lavoro, studio e creatività. 🤖📚
