Cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa ha fatto molto rumore ultimamente. Il termine è usato per riferirsi a qualsiasi tipo di sistema di intelligenza artificiale che si basa su algoritmi di apprendimento non supervisionati o semi-supervisionati per creare nuove immagini digitali, video, audio e testo. Secondo il MIT, l'IA generativa è uno dei progressi più promettenti nel campo dell'IA negli ultimi dieci anni. 

Attraverso l'IA generativa, i computer possono apprendere modelli fondamentali relativi all'input, che consente loro di produrre contenuti simili. Questi sistemi si basano su reti generative avversarie (GAN), codificatori automatici variazionali e trasformatori. 

L'hype attorno all'IA generativa sta crescendo costantemente, con Gartner che l'ha inclusa nella sua "Radar d'impatto sulle tecnologie e tendenze emergenti per il 2022" rapporto. Secondo l'azienda, è una delle tecnologie più incisive e in rapida evoluzione sul mercato. 

Alcune delle previsioni chiave di quel rapporto Gartner includono: 

• Entro il 2025, l'IA generativa sarà utilizzata dal 50% delle iniziative di scoperta e sviluppo di farmaci.
  
• Entro il 2025, l'IA generativa produrrà il 10% di tutti i dati. 
• Entro il 2027, il 30% dei produttori utilizzerà l'IA generativa per migliorare l'efficacia dello sviluppo dei prodotti. 

Tecniche di intelligenza artificiale generativa 

L'IA generativa può creare nuovi contenuti utilizzando testo, file audio o immagini esistenti. Consente ai computer di rilevare il modello sottostante relativo all'input in modo che possa produrre contenuti simili. 

L'IA generativa raggiunge questo processo attraverso varie tecniche: 

• Reti avversarie generative (GAN): I GAN sono costituiti da due reti neurali. C'è un generatore e una rete di discriminatori che sono messi l'uno contro l'altro per stabilire l'equilibrio tra i due. La rete del generatore genera nuovi dati o contenuti simili ai dati di origine. La rete discriminatore differenzia tra la fonte e i dati generati per riconoscere ciò che è più vicino all'originale. 
• Transformers: I modelli Transformer includono grandi nomi come GPT-3 e imitano l'attenzione cognitiva e possono misurare il significato delle parti di dati di input. I trasformatori sono addestrati a comprendere la lingua o l'immagine. Possono anche apprendere attività di classificazione e generare testi o immagini da grandi set di dati. 
• Codificatori automatici variazionali: Con i codificatori automatici variazionali, il codificatore codifica l'input in codice compresso mentre il decodificatore riproduce le informazioni iniziali dal codice. Se addestrata correttamente, la rappresentazione compressa può memorizzare la distribuzione dei dati di input come una rappresentazione dimensionale più piccola. 

Applicazioni di intelligenza artificiale generativa

Esiste un'ampia gamma di applicazioni per l'IA generativa che abbraccia molti campi come il marketing, l'istruzione, l'assistenza sanitaria e l'intrattenimento. 

Ecco alcune delle principali applicazioni dell'IA generativa: 

• Assistenza sanitaria: Le reti antagonistiche generative stanno rivoluzionando il settore sanitario. È possibile insegnare loro a produrre esempi falsi di dati sottorappresentati, che possono quindi essere utilizzati per addestrare e sviluppare il modello. I GAN vengono utilizzati anche per l'identificazione dei dati, migliorando la privacy e la sicurezza dei dati. Affrontano il problema principale di un processo di inversione che può compromettere i preziosi dati dei pazienti. 
• Musica: L'IA generativa viene utilizzata anche nella musica creando reti neurali in grado di imitare il cervello umano. Ad esempio, il software Magenta di Google ha creato la prima canzone AI in assoluto. Uno dei maggiori vantaggi dell'IA generativa nella musica è la sua capacità di creare nuovi generi. 
• Film: Le applicazioni dell'IA generativa nell'industria cinematografica continuano a crescere. Consente ai professionisti di catturare un fotogramma in qualsiasi momento, nonostante l'illuminazione o le condizioni meteorologiche, poiché la foto può essere convertita in seguito. L'intelligenza artificiale generativa può anche utilizzare la sintesi del volto e la clonazione della voce per consentire l'utilizzo di immagini e video di attori con età diverse. 
• Media: L’intelligenza artificiale generativa viene utilizzata in tutto il settore dei media. Ad esempio, può eseguire l’upscaling dei contenuti tramite la super risoluzione. Le tecniche di machine learning possono trasformare contenuti di bassa qualità in alta qualità. 
• Robotica: La modellazione generativa aiuta a rinforzare i modelli di machine learning a mostrare meno pregiudizi ed è in grado di comprendere concetti astratti nella simulazione e nel mondo reale. 

Sfide dell'IA generativa

Con tutti i suoi vantaggi e le sue applicazioni, l'IA generativa pone anche alcune sfide. Per prima cosa, può essere utilizzato da malintenzionati per svolgere attività dannose come truffare persone o creare notizie spam. 

Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa necessitano di molti dati di addestramento per eseguire correttamente le attività. Allo stesso tempo, i GAN non possono produrre immagini o testo completamente nuovi, devono prendere i dati e combinarli insieme per creare un nuovo output. 

Un'altra sfida dell'IA generativa sono i risultati inaspettati, con alcuni modelli come i GAN difficili da controllare. Quando questo è il caso, i modelli possono essere instabili e generare un risultato imprevisto. 

Esempi di aziende di intelligenza artificiale generativa

Ci sono molte aziende coinvolte nell'IA generativa per un'ampia varietà di applicazioni: 

• Synthesia: Una delle più note società di intelligenza artificiale generativa è Synthesia, che è stata una delle prime pioniere della tecnologia di sintesi video. L'azienda con sede nel Regno Unito è stata fondata nel 2017 e implementa una nuova tecnologia di media sintetici per la creazione di contenuti visivi, nonché per ridurre i costi, le competenze e le barriere linguistiche necessarie per sfruttare la tecnologia. 
• Principalmente IA: Principalmente l’intelligenza artificiale ha sviluppato il motore di dati sintetici che consente la simulazione di dati sintetici realistici e rappresentativi su larga scala. Può apprendere automaticamente modelli, struttura e variazione dai dati esistenti. 
• IA di sintesi: Synthesis AI combina nuovi modelli di AI generativa e tecnologie CGI in evoluzione. Secondo l’azienda, la loro pipeline proprietaria consente la generazione di grandi quantità di dati per l’addestramento di sofisticati modelli di visione artificiale. 
• Sintetico: Una delle principali società di dati sintetici, Synthetaic coltiva dati di alta qualità per l'IA. La RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) dell'azienda automatizza l'analisi di grandi set di dati non strutturati in modo da poter addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale più velocemente rispetto agli approcci tradizionali. 
• Acemia: Una società di scoperta di farmaci silico, Aqemia si affida a algoritmi unici di ispirazione quantistica per prevedere l'affinità combinata con l'intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a scoprire rapidamente molecole più innovative con maggiori possibilità di successo. 
• AiMi: Una delle principali società di intelligenza artificiale generativa nel settore musicale, AiMi offre un flusso dinamico e infinito di musica elettronica che si rianima in tempo reale. Puoi utilizzare AiMi per creare paesaggi musicali che ti immergono in suoni e immagini continui.
  

Queste sono solo alcune delle tante aziende che sfruttano i modelli di intelligenza artificiale generativa per introdurre tecnologie innovative e in continua evoluzione.