L’Intelligenza Artificiale (IA) o in inglese Artificial Intelligence (AI e si pronuncia in inglese “ei-ai”), è un campo dell’informatica che si occupa di creare sistemi capaci di svolgere compiti che, se effettuati da esseri umani, richiederebbero intelligenza. Questo include attività come il riconoscimento di pattern, l’apprendimento, il ragionamento, la percezione, la risoluzione di problemi, il linguaggio e persino la creatività. L’IA può essere classificata in due categorie generali: l’intelligenza artificiale stretta (o debole) e l’intelligenza artificiale generale (o forte).

– Intelligenza Artificiale Stretta (IA Stretta)

L’intelligenza artificiale stretta, o IA debole, è progettata e addestrata per un compito specifico. Le applicazioni di IA stretta sono quelle che incontriamo nella vita quotidiana, come i motori di ricerca, gli assistenti vocali, i sistemi di riconoscimento facciale e i robot industriali. Questi sistemi sono “intelligenti” nel senso che possono migliorare le loro prestazioni in un compito specifico tramite l’apprendimento, ma non possiedono la comprensione o la consapevolezza generale al di fuori di quel compito specifico.

– Intelligenza Artificiale Generale (IA Generale)

L’intelligenza artificiale generale (IA forte) si riferisce a un tipo di intelligenza artificiale che può comprendere, imparare e applicare le competenze intellettuali su un’ampia gamma di compiti e discipline, allo stesso modo di un essere umano. Questo tipo di IA è ancora largamente teorico e non è stato ancora realizzato.

E poi ci sono loro i “Grandi modelli di linguaggio” (Large Language Models, LLM)

Nel contesto dell’IA, i modelli di lingua larga (LLM) come GPT (Generative Pre-trained Transformer) di OpenAI sono esempi avanzati di IA stretta. Questi modelli sono stati addestrati su vasti dataset di testo per comprendere e generare linguaggio umano in un modo che è spesso sorprendentemente coerente e umano. Nonostante la loro impressionante capacità di generare testo, risolvere problemi e fornire informazioni su una vasta gamma di argomenti, gli LLM rimangono strumenti di IA stretta perché la loro “comprensione” è limitata a identificare modelli nei dati su cui sono stati addestrati. Non hanno consapevolezza, comprensione reale o la capacità di ragionare al di fuori del contesto fornito dal loro training set.

L’evoluzione degli LLM e il loro impatto crescente su vari settori evidenzia sia le potenzialità che le sfide dell’IA. Mentre migliorano l’efficienza e aprono nuove possibilità in campi come l’assistenza sanitaria, l’istruzione, e la creatività, sollevano anche questioni etiche, preoccupazioni sulla privacy, e il rischio di disinformazione. La ricerca e lo sviluppo continuo in quest’area sono cruciali per massimizzare i benefici dell’IA minimizzandone i rischi.