capitolo 5° anni 2010-(parte2°)
L'intelligenza artificiale rappresenta un campo affascinante e complesso che ha conosciuto diverse fasi fin dai suoi albori. Molto prima che l'IA fosse formalmente riconosciuta come una disciplina scientifica, filosofi antichi e medievali riflettevano già sulle potenzialità delle macchine automatizzate e sulla logica del ragionamento. Aristotele, attraverso le sue indagini sulla logica e il ragionamento, gettò le basi delle teorie computazionali che sarebbero emerse secoli dopo. Nel Medioevo, pensatori come Al-Jazari e Leonardo da Vinci idearono dispositivi meccanici che simulavano le azioni umane, accennando alle prime idee di automazione e vita artificiale. La vera origine dell'IA come disciplina scientifica risale agli anni '40 e '50, un periodo che vide l'avvento dell'informatica digitale. In questo contesto, i computer, inizialmente ingonbranti e meccanicamente semplici, iniziarono a evolversi in macchine complesse in grado di eseguire calcoli ed elaborazioni dati di base, preparando il terreno per lo sviluppo di macchine intelligenti.
Dalle Origini ai Giorni Nostri: Tappe Fondamentali e Innovazioni
Ecco una panoramica storica con date ed eventi tra i più significativi:
ANNI 2010: ESPLOSIONE DELL'IA. (parte-2)
- 2017-2018: Google Introduce BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un innovativo modello di intelligenza artificiale progettato per comprendere il linguaggio naturale in maniera più efficace. Questa tecnologia ha avuto un impatto significativo sulla ricerca e sull’interpretazione del linguaggio, segnando un cambiamento decisivo e aprendo la strada all’evoluzione dell’IA come la conosciamo oggi.
Prima dell'arrivo di BERT, la maggior parte dei modelli di NLP utilizzava approcci unidirezionali per comprendere il linguaggio. Un'importante innovazione in questo contesto era stata rappresentata da ELMo (Embeddings from Language Models), rilasciato nel maggio 2018 dagli studiosi del Allen Institute for AI, (mentre BERT veniva pubblicata da GOOGLE AI nel novembre 2018, 5 mesi dopo ELMO). ELMo utilizza architetture LSTM bidirezionali per fornire rappresentazioni contestuali delle parole, calcolando l'output di una parola tenendo conto delle parole che la precedono e di quelle che la seguono. Queste rappresentazioni non sono statiche, ma variano in base al contesto in cui si trovano le parole all'interno di una frase, permettendo di catturare significati più complessi e sfumati. Tuttavia, nonostante ELMo rappresentasse un passo avanti rispetto ai modelli unidirezionali, il significato delle parole e delle frasi veniva spesso acquisito in un contesto limitato, il che portava a interpretazioni errate o incomplete in casi + complessi. BERT ha cambiato radicalmente questo approccio introducendo un modello bidirezionale attenzionato, che permette di considerare non solo il contesto, ma in aggiunta (questo è stato il punto di svolta) il "peso" di ogni "token"
su entrambe le direzioni, portando a una comprensione più raffinata e profonda delle relazioni semantiche tra le parole. (I token rappresentano un elemento fondamentale nelle reti neurali e possono essere definiti come unità di testo che comprendono parole, frasi e persino caratteri. In sostanza, i token sono le parole e le espressioni utilizzate dagli esseri umani per comunicare, ma presentate in una forma tokenizzata. Questa tokenizzazione consente di convertire il testo in una forma numerica, che può essere elaborata attraverso complessi algoritmi e strutture matematiche. In altre parole, i token vengono tradotti nel linguaggio delle macchine, permettendo all'intelligenza artificiale di comprendere e manipolare il linguaggio umano.) BERT si basa sull'architettura dei Transformer: Per comprendere BERT, è cruciale fare riferimento al documento
"Attention Is All You Need", pubblicato nel 2017 da un team di ricercatori di Google composto da
Ashish Vaswani,
Noam Shazeer,
Niki Parmar,
Jakob Uszkoreit,
Llion Jones,
Aidan N. Gomez,
Lukasz Kaiser e
Illia Polosukhin. Questo lavoro ha introdotto l'architettura dei Transformer, che è la base su cui è costruito BERT.
L'innovazione principale dei Transformer è il meccanismo di "attention", che consente al modello di pesare l'importanza delle diverse parole in una frase. Questo approccio elimina la necessità di rappresentazioni sequenziali rigide, permettendo una comprensione più elastica del linguaggio. Gli elementi chiave di BERT includono:
Bidirezionalità: A differenza dei modelli unidirezionali, che leggono il testo da sinistra a destra o viceversa, BERT può analizzare il testo in entrambe le direzioni simultaneamente. Questo consente una comprensione più profonda del contesto in cui le parole si trovano.
Masking: Durante il processo di addestramento, alcune parole nel testo vengono "mascherate". BERT cerca poi di predire le parole mancanti sulla base del contesto fornito dalle altre parole. Questo aiuta il modello a "imparare" la lingua in modo più naturale.
Fine-tuning: Dopo essere stato addestrato su un vasto corpus di dati testuali (come Wikipedia e i libri in lingua inglese), BERT può essere facilmente adattato per compiti specifici come la classificazione del testo, la risposta alle domande o l'analisi del sentiment.
BERT ha segnato un progresso significativo nella comprensione del linguaggio naturale da parte delle macchine, aprendo nuove strade per l'innovazione e portando a applicazioni più intelligenti e intuitive.
Adesso immergiamoci nella storia affascinante che ci racconta come è stato possibile rendersi conto che, oltre alle traduzioni, le macchine potevano anche capire e rispondere in modo coerente a domande.
Come una Semplice Casualità ha Ha Riscritto l'Intelligenza del Mondo:
La storia di BERT non è solo una cronaca del progresso tecnologico nel campo dell’intelligenza artificiale; è anche un racconto affascinante di intuizioni casuali, esplorazioni collaborative e la continua ricerca di innovazione. Nel 2017, un gruppo di otto ricercatori di Google stava lavorando su un progetto di traduzione automatica, concentrandosi in particolare sulle traduzioni tra l’inglese e il tedesco. Durante queste ricerche, mentre esploravano il modo in cui le macchine potevano interpretarle ed elaborare il linguaggio, ci si rese conto che il potenziale della tecnologia andava ben oltre il semplice scopo della traduzione.
In un giorno di lavoro come tanti, mentre stavano affinando i loro algoritmi, una serie di eventi apparentemente casuali portò all’emergere di un’idea che avrebbe trasformato il campo dell’NLP. Quel giorno mentre testavano le traduzioni, cominciarono a notare un fenomeno sorprendente: brusche interruzioni di routine durante il processo di traduzione portavano a domande e risposte che non si limitavano al testo originale. I ricercatori si resero conto che, con un minimo di adattamenti, il sistema che avevano sviluppato non solo traduceva le frasi, ma riusciva anche a generare risposte pertinenti e contestualizzate a domande poste in linguaggio naturale. Questo fenomeno non era previsto, eppure si manifestava in modo coerente. Ecco che nacque un dialogo inaspettato nelle menti dei ricercatori. Si resero conto che l'architettura utilizzata per la traduzione poteva essere ristrutturata e trasformata per affrontare compiti di comprensione del linguaggio molto più complessi. I dati di addestramento non erano più solo un insieme di frasi da tradurre, ma un vasto mare di informazioni in cui si celava la potenzialità per la comprensione semantica profonda. Il loro lavoro nelle traduzioni, un campo apparentemente isolato, stava aprendo la porta a una nuova era dell’intelligenza artificiale.
Questo momento rappresentava una sorta di epifania, un intenso scambio di idee e intuizioni tra i membri del team. Era un’agenda fitta di domande e risposte rapide, dove la curiosità si mescolava a una fervente passione per l’innovazione. Con il supporto delle loro intuizioni, decisero di esplorare quest’idea, della bidirezionalità e della capacità di contestualizzare il linguaggio, e come avrebbero potuto applicare questi concetti per dare vita a un modello più robusto e consapevole, capace di affrontare le sfide della comprensione del linguaggio.
Così, BERT divenne non solo un'idea, ma un manifesto di come un’intuizione casuale - dallo sviluppo di algoritmi per la traduzione a una comprensione profonda della lingua - potesse cambiare radicalmente il panorama dell'IA. Con l’architettura dei Transformer come fondamento e l’approccio bidirezionale che catturava il contesto in tutte le sue sfumature, l’équipe di Google si lanciò in un’epoca nuova.
I ricercatori di Google non si sono limitati a ripensare la traduzione automatica, ma hanno anche aperto la strada per una comprensione del linguaggio naturale che, fino a quel momento, sembrava un sogno irraggiungibile.
2019: OpenAI e GPT-2 Nel febbraio 2019, OpenAI ha annunciato GPT-2, GPT è l'acronimo di "Generative Pre-trained Transformer" in italiano "Trasformatore Generativo Pre-addestrato". un modello di linguaggio di seconda generazione, basato sull'architettura del modello transformer ideato nei laboratori di google brain. GPT-2 ha colpito il mondo dell'IA per la sua impressionante capacità di generare testo coerente e contestualmente pertinente. GPT-2 è stato addestrato su un vasto corpus di dati provenienti da Internet, permettendogli di apprendere schemi linguistici complessi e di produrre risposte in linguaggio naturale che possono sembrare scritte da un umano.
Caratteristiche di GPT-2:- Dimensione e Capacità: Con i suoi 1,5 miliardi di parametri, GPT-2 è stato molto più grande dei suoi predecessori, il che gli ha permesso di gestire compiti linguistici con maggiore efficacia.
- Generazione di Testo: GPT-2 può completare frasi, rispondere a domande, scrivere articoli e persino creare storie originali.
- Versatilità: Può essere utilizzato in vari ambiti, dalla scrittura di contenuti alla traduzione automatica, fino all'assistenza nella programmazione.
Il rilascio di GPT-2 da parte di OpenAI ha segnato un momento cruciale nella storia dell'intelligenza artificiale, iniziando con versioni più piccole del modello per permettere alla comunità scientifica di testare i rischi e le potenzialità della tecnologia. Questo approccio ha suscitato un ampio dibattito sulle implicazioni etiche dell'IA, coinvolgendo ricercatori, sviluppatori e il pubblico. In particolare, la discussione sull'etica dell'IA è aumentata quando, nel novembre 2019, OpenAI ha deciso di rilasciare la versione completa di GPT-2, dopo mesi di test e confronto. Questo passo ha segnato un cambiamento nella strategia di rilascio dei modelli avanzati, mettendo in evidenza la necessità di un equilibrio tra innovazione e responsabilità. GPT-2 ha avuto un impatto significativo nella generazione automatica di testo, influenzando diversi settori come il marketing e la scrittura creativa, e stimolando una riflessione continua sull'uso etico dell'intelligenza artificiale. La lezione appresa dal rilascio di GPT-2 ha contribuito a preparare il terreno per
GPT-3, il modello ancora più potente lanciato nel giugno 2020. In termini di allenamento, GPT-2 è stato addestrato su un dataset denominato WebText, che ha incluso testi di alta qualità da una varietà di fonti online. Utilizzando un approccio autoregressivo, il modello genera il testo una parola alla volta, basandosi sulle parole precedenti, mantenendo così coerenza e fluidità narrativa. Questo approccio innovativo ha rivoluzionato il modo in cui i contenuti vengono generati automaticamente, ponendo nuove sfide e opportunità nel campo dell'IA.
e' questa la forza e la svolta di OpenAI abbinata all'architettura Transformer ideata nei laboratori di google nel 2017. Per comprendere meglio:
L'approccio autoregressivo è una caratteristica specifica di come GPT genera testo. In un modello autoregressivo, le parole vengono generate una alla volta, e ogni parola successiva è condizionata sulle parole precedenti già generate. Ciò significa che, mentre il modello crea una nuova parola, utilizza il contesto fornito dalle parole già generate per mantenere coerenza e fluidità nel testo. In sintesi, l'architettura del Transformer fornisce le fondamenta tecniche (come il meccanismo di attenzione), mentre l'approccio autoregressivo è una strategia di generazione del testo che sfrutta questa architettura. Entrambi sono interconnessi, ma rappresentano aspetti diversi del funzionamento del modello: l'architettura descrive la struttura e il funzionamento interno, mentre l'approccio autoregressivo descrive come il modello produce output in modo sequenziale.
2020: L'Intelligenza Artificiale: Un Alleato Cruciale nella Lotta contro il COVID-19. La pandemia di COVID-19 ha rappresentato una sfida senza precedenti per la salute pubblica globale, ma ha anche stimolato un'accelerazione nell'adozione e nell'innovazione dell'intelligenza artificiale in vari settori. l'IA ha giocato un ruolo cruciale nella risposta alla crisi pandemica, evidenziando le applicazioni pratiche, le collaborazioni e risultati significativi.
Durante la crisi, l'IA è stata utilizzata per analizzare i dati epidemiologici, consentendo la creazione di modelli predittivi che hanno aiutato a comprendere la diffusione del virus e a guidare le decisioni politiche e sanitarie. Inoltre, ha accelerato lo sviluppo di vaccini, con aziende come Moderna e BioNTech che hanno integrato algoritmi di IA per identificare rapidamente candidati vaccinali promettenti. L'intelligenza artificiale ha anche facilitato il monitoraggio e il tracciamento dei contatti, analizzando dati di mobilità per contenere la diffusione del virus. Nel campo della diagnosi, algoritmi di deep learning hanno migliorato l'analisi di immagini radiologiche, supportando i medici nella diagnosi di polmonite associata al COVID-19.
Con l'aumento della domanda di servizi sanitari, l'IA ha potenziato la telemedicina, gestendo appuntamenti e fornendo consultazioni virtuali per migliorare l'accesso alle cure. Inoltre, aziende tecnologiche come Google e IBM hanno messo a disposizione risorse per la ricerca scientifica, mentre startup come Ginkgo Bioworks, CureVac e Cadila Healthcare hanno sviluppato soluzioni innovative per affrontare le sfide della pandemia. In sintesi, l'emergenza COVID-19 ha dimostrato il potenziale dell'IA nel risolvere problemi complessi e ha aperto nuove opportunità di ricerca e sviluppo, evidenziando l'importanza della collaborazione tra scienziati, aziende e istituzioni sanitarie per affrontare future emergenze globali.
2020: L'avvio della fase di sviluppo e il testing di GPT-3 ha segnato un momento cruciale nella storia dell'intelligenza artificiale, grazie ai suoi impressionanti 175 miliardi di parametri che lo differenziano radicalmente dal suo predecessore, GPT-2, che ne contava solo 1,5 miliardi. Questo straordinario progresso è il risultato del lavoro di OpenAI, un'organizzazione fondata nel 2015 da figure di rilievo come Elon Musk e Sam Altman, il cui obiettivo è sviluppare intelligenza artificiale in modo sicuro e benefico per l'umanità. Dopo il rilascio di GPT-2, che aveva sollevato dibattiti sull'etica dell'IA, OpenAI ha concentrato i suoi sforzi nel migliorare le capacità di generazione del linguaggio, culminando nel lancio di GPT-3.
La tecnologia alla base di GPT-3 si basa su un'architettura di tipo Transformer, che utilizza meccanismi di attenzione per elaborare e generare il linguaggio naturale. Questo consente al modello di comprendere il contesto delle parole e delle frasi in modo più efficace, generando testi che possono spaziare dalla scrittura creativa alla programmazione. Il modello è stato addestrato su un vasto corpus di dati testuali provenienti da Internet, il che gli ha permesso di apprendere le sfumature e le complessità del linguaggio umano attraverso un approccio di apprendimento non supervisionato. Il 2020 ha visto momenti salienti come l'annuncio ufficiale del rilascio di GPT-3 da parte di OpenAI a giugno, quando l'API è stata resa disponibile a un numero selezionato di partner e sviluppatori. Questa apertura ha consentito a molte aziende di sfruttare le potenzialità del modello per creare applicazioni innovative. Start-up come Copy.ai hanno utilizzato GPT-3 per generare contenuti di marketing, mentre diversi chatbot sono stati sviluppati per fornire un'assistenza clienti più naturale. Anche Notion ha integrato GPT-3 nella sua piattaforma di produttività, consentendo agli utenti di generare testi e pianificare in modo più efficiente.
Le figure di spicco di OpenAI, tra cui il CEO Sam Altman e Ilya Sutskever, co-fondatore e Chief Scientist, hanno avuto un ruolo cruciale nel promuovere l'innovazione all'interno dell'organizzazione e nel promuovere discussioni sull'etica dell'IA. Tuttavia, il lancio di GPT-3 ha suscitato anche preoccupazioni riguardo all'uso improprio della tecnologia, alla generazione di disinformazione e all'algoritmic bias. Queste questioni hanno riacceso il dibattito sull'etica nell'IA, portando esperti e ricercatori a interrogarsi su come gestire e regolare tali tecnologie per prevenire abusi e garantire un uso responsabile. In sintesi, il lancio di GPT-3 non solo ha rappresentato un avanzamento tecnico significativo nel campo dell'intelligenza artificiale, ma ha anche aperto un dialogo più ampio sull'uso etico di tali tecnologie, evidenziando sia le straordinarie capacità di generazione del linguaggio della macchina, sia le sfide e le responsabilità che ne derivano. La sua introduzione ha segnato un'importante evoluzione nella comprensione e nell'applicazione dell'intelligenza artificiale, creando nuove opportunità e sfide per il futuro.