Dagli albori dell’informatica, quando i primi calcolatori prendevano vita nei laboratori delle aziende e Università pioniere in questo campo, ogni azione compiuta dalle macchine nasceva dall’intelletto umano tradotto in forma di codice. Il linguaggio di programmazione, sebbene molto astratto e complesso, specialmente nelle sue prime forme, rappresentava il solo mezzo per impartire istruzioni al computer.
Questo significava che ogni compito, da quelli più rudimentali come sommare numeri a quelli più complessi come giocare a scacchi o simulare previsioni meteorologiche, doveva essere esplicitamente codificato con grande minuzie in una serie di operazioni binarie, sequenze logiche e flussi di controllo, sviluppate dall’ingegno umano con estrema dedizione ed esattezza.
Questi sistemi seguivano una logica deterministica: l’output, o risultato, era interamente prevedibile data una conoscenza completa dell’input e delle regole programmate nel sistema. Questo mondo della programmazione manuale, pur mostrando già fenomenali capacità computazionali, era inevitabilmente costretto nei limiti predeterminati della gestione umana.
Machine Learning: come le macchine imparano con l’esperienza?
Oggi, invece, rivoluzionarie sono le brezze che percorrono il panorama dell’Intelligenza Artificiale (IA); il Machine Learning (ML) o Apprendimento Automatico rappresenta la frangia forse più rivoluzionaria tra queste. In questo nuovo contesto, anziché dettare le rigide regole dei processi decisionali, l’ingegno del programmatore viene impegnato nel progettare e implementare algoritmi che dotano le macchine di un meccanismo simile all’apprendimento umano. Attraverso elaborati calcoli statistici e l’esperienza acquisita ‘osservando’ grandi volumi di dati, gli algoritmi di ML permettono alle macchine di identificare e adottare di propria iniziativa pattern (schemi), correlazioni e regolarità nascoste nel mare del know-how digitale dei nostri dati.
Tutto questo ha un risvolto fenomenale, che vede le macchine acquisire abilità attraverso l’esperienza piuttosto che solo l’istruzione diretta, molto simile, appunto, al processo di apprendimento di un essere umano. Ad esempio, attraverso algoritmi di clustering per l’identificazione delle affinità non etichettate, di classificazione sul riconoscimento di caratteristiche pre-etichettate, o di regressione per la previsione di valori continui, i sistemi Machine Learning fanno emergere intuizioni che sarebbero altrimenti state troppo complesse per essere esplicitate da uno sviluppatore software. Questa capacità di imparare in maniera autonoma e adattiva spalanca le porte a possibilità fino a ieri inimmaginabili, come veicoli autonomi capaci di navigare il traffico, agenti virtuali che forniscono supporto cliente pertinente e intuitivo, come anche algoritmi diagnostici che apprendono a identificare malattie da mole di dati clinici con precisione sempre maggiore.
L’esordio del Machine Learning e la sua massima espressione con la Generative AI ha segnato così un cambiamento profondo nei paradigmi tradizionali dell’informatica: non è più il programmatore a definire la procedura passo dopo passo, bensì la macchina stessa a modellare il proprio processo cognitivo sui dati sperimentali. Questo evolve la natura delle macchine da esecutori fedeli di ordini preconfezionati, a entità dinamiche capaci di percepire l’ambiente intorno a loro e adattarsi di conseguenza, scrivendo così una nuova pagina nella storia dell’interazione uomo-macchina.
Generative AI e Large Language Models: l’avanguardia dell’Intelligenza Artificiale
La Generative AI rappresenta poi la vera avanguardia dell’Intelligenza Artificiale, specialmente quando fa affidamento sui potentissimi Large Language Models (LLM), i modelli linguistici di grandi dimensioni. Questi giganti computazionali sono addestrati su un corpus ampio di testi, spaziando da lavori letterari fino a manuali tecnici. Il loro addestramento è basato su tecniche di apprendimento profondo e il loro fantastico risultato è la loro capacità di generare testo in linguaggio naturale, comprendendolo e processandolo in maniere sempre più avvedute.
Un esempio lampante dei progressi compiuti dalla Generative AI è dato dall’utilizzo delle tecnologie come AutoGPT e LangChain. AutoGPT, in particolare, è una tecnologia che applica i principi di automazione agli LLM come OpenAI GPT-3.5, automatizzando task che richiedono un’interpretazione di linguaggio naturale complesso. LangChain, d’altra parte, è un framework che estende e integra anche diversi LLM per creare ‘catene di pensiero’ che consentono di eseguire operazioni più sofisticate.
Quali sono le applicazioni pratiche di AutoGPT e LangChain?
Questi strumenti ci offrono una finestra sul potenziale più esteso della Generative AI nel risolvere problemi complessi in modo autonomo. Prendiamo ad esempio lo sviluppo di una nuova applicazione software che richiede la comprensione e l’integrazione di diverse API (interfacce di programmazione applicativa).
AutoGPT può essere utilizzato per generare codice sorgente che interfacci diverse API in base alla descrizione dei dati in input e output e dei compiti desiderati, analizzando documenti tecnici e interpretando comandi in linguaggio naturale provenienti da sviluppatori umani. Il modello può così ‘imparare’ dai requisiti specifici del progetto e generare soluzioni funzionali senza che ogni singolo caso sia stato esplicitamente programmato.
LangChain, invece, permette di collegare task eterogenei formulati in linguaggio naturale a vari LLM per risolvere problemi complessi. Ciò si traduce nella creazione di ‘catene’ che connettono più task tra di loro, come processare un testo naturale per estrarre dati rilevanti, passare tali dati attraverso altri servizi di elaborazione e infine eseguire determinate azioni basate sulle informazioni elaborate. Questa catena di operazioni può consentire, ad esempio, di condurre ricerche automatizzate su database, scansionando vasti archivi di documenti e generando riassunti pertinenti ad una domanda complessa posta da un utente.
Queste innovazioni sono chiarissimi esempi dell’interazione dinamica che si può stabilire tra uomo e macchine: lontana dall’essere unidirezionale, questa relazione sta diventando sempre più simbiotica, dove l’input umano e l’abilità autonoma della macchina si fondono in un dialogo produttivo. Infatti, queste tecnologie semplificano enormemente le prassi di sviluppo e ricerca per esperti in molti settori ed enfatizzano la propensione autonoma delle macchine a ‘capire’ e risolvere nuovi problemi, scavalcando gradualmente la barriera che, fino ad ora, circoscriveva strumenti e algoritmi al dominio esclusivo dell’esplicito e pre-impostato.
Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale: Quali Prospettive per la Generative AI?
La Generative AI ci sta offrendo così, già oggi, un assaggio di un futuro esaltante, un futuro in cui macchine e algoritmi non solo migliorano i compiti esistenti, ma espandono i confini della creatività umana e aprono nuove strade verso soluzioni sempre più ingegnose. Basandoci sull’evoluzione attuale, possiamo solo cominciare a immaginare l’entità e il profondo impatto che avranno i sistemi basati su queste tecnologie.
Con la loro capacità di apprendere autonomamente e affrontare problemi complessi con una precisione sempre maggiore e una comprensione del linguaggio naturale, è ragionevole aspettarsi una rivoluzionaria democratizzazione delle competenze tecniche. Le barriere all’entrata per la creazione di nuove “soluzioni software” potrebbero ridursi drasticamente, permettendo ad un numero molto più ampio di persone di portare le loro idee a compimento, senza la necessità di possedere anni di conoscenza tecnica e esperienza di coding.
Nei vari scenari futuri che possiamo ipotizzare, il linguaggio naturale diviene sempre più la chiave d’accesso a potenti strumenti di informatizzazione. In molti settori, da quello medico a quello legale, l’accesso istantaneo a informazioni, interagendo in linguaggio naturale, potrebbe significare diagnosi più rapide, personalizzazione massiva delle raccomandazioni basate sui dati del cliente, come anche l’accelerazione di ricerche relative ad articoli di legge o brevetti, e chi più ne ha più ne metta…
Assisteremo a un avanzamento nella creatività collaborativa, dove artisti, scrittori e creativi di ogni tipo utilizzano AI generative come compagni e assistenti per espandere la loro espressione artistica, dando vita a opere che intrecciano l’intuizione umana con intricati pattern individuati dall’AI.
Le implicazioni di tali sistemi, oggettivamente ‘intelligenti’ poiché forieri di soluzioni e contributi originali, sono enormi. Sarà fondamentale assicurare che tali strumenti rimangano equi, accessibili e con uno specifico indirizzo etico. Se noi, come società, saremo capaci di guidare e modulare tale evoluzione, la Generative AI potrebbe rappresentare l’alba di un’epoca definibile come un nuovo Rinascimento digitale, in cui le macchine facilitano e ampliano il potenziale umano, tracciando un sentiero verso un futuro più illuminato e intrinsecamente connesso alla nostra voglia di esplorare, creare e innovare.