Che cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa?

L’Intelligenza Artificiale Generativa ha fatto molto rumore ultimamente. Il termine viene utilizzato per riferirsi a qualsiasi tipo di sistema di intelligenza artificiale che si basa su algoritmi di apprendimento non supervisionato o semi-supervisionato per creare nuove immagini digitali, video, audio e testo. Secondo il MIT, l’Intelligenza Artificiale Generativa è una delle più promettenti innovazioni nel campo dell’IA negli ultimi dieci anni.

Attraverso l’Intelligenza Artificiale Generativa, i computer possono apprendere modelli fondamentali rilevanti per l’input, il che consente loro di produrre contenuti simili. Questi sistemi si basano su reti generative avversarie (GAN), autoencoder variationali e trasformatori.

L’interesse per l’Intelligenza Artificiale Generativa sta crescendo costantemente, con Gartner che la include nel suo rapporto “Radar dell’impatto delle tecnologie emergenti e delle tendenze per il 2022“. Secondo l’azienda, si tratta di una delle tecnologie più impattanti e in rapida evoluzione sul mercato.

Alcune delle principali previsioni di quel rapporto di Gartner includono:

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

Tecniche di Intelligenza Artificiale Generativa

L’Intelligenza Artificiale 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’Intelligenza Artificiale Generativa raggiunge questo processo attraverso varie tecniche:

• Reti generative avversarie (GAN): Le GAN consistono in due reti neurali. C’è una rete generatrice e una rete discriminatrice che vengono opposte l’una all’altra per stabilire un equilibrio tra le due. La rete generatrice genera nuovi dati o contenuti simili ai dati sorgente. La rete discriminatrice differenzia tra i dati sorgente e i dati generati per riconoscere cosa è più vicino all’originale. 
• Trasformatori: I modelli di trasformatori includono grandi nomi come GPT-3 e imitano l’attenzione cognitiva e possono misurare l’importanza delle parti dei dati di input. I trasformatori vengono addestrati per comprendere il linguaggio o l’immagine e possono anche apprendere compiti di classificazione e generare testi o immagini da grandi set di dati. 
• Autoencoder variationali: Con gli autoencoder variationali, l’encoder codifica l’input in un codice compresso mentre il decoder riproduce le informazioni iniziali dal codice. Quando addestrati correttamente, la rappresentazione compressa può memorizzare la distribuzione dei dati di input come rappresentazione a dimensione inferiore.

Applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa

Ci sono una vasta gamma di applicazioni per l’Intelligenza Artificiale Generativa che si estendono attraverso molti campi come marketing, istruzione, sanità e intrattenimento.

Ecco alcune delle principali applicazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa:

• Sanità: Le reti generative avversarie stanno rivoluzionando le industrie sanitarie. Possono essere addestrate per produrre esempi falsi di dati sottorappresentati, che possono quindi essere utilizzati per addestrare e sviluppare il modello. Le GAN vengono utilizzate anche per l’identificazione dei dati, migliorando la privacy e la sicurezza dei dati. Affrontano il grande problema del processo di inversione che può compromettere dati di pazienti preziosi. 
• Musica: L’Intelligenza Artificiale Generativa viene utilizzata anche nella musica creando reti neurali che possono imitare il cervello umano. Ad esempio, il software Magenta di Google ha creato la prima canzone di AI mai realizzata. Uno dei maggiori vantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa nella musica è la sua capacità di creare nuovi generi. 
• Cinema: Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa nel settore cinematografico continuano a crescere. Consente ai professionisti di catturare un frame in qualsiasi momento nonostante le condizioni di luce o meteo poiché la foto può essere convertita dopo. L’Intelligenza Artificiale Generativa può anche utilizzare la sintesi del viso e il cloning vocale per consentire l’utilizzo delle immagini e dei video degli attori con età diverse. 
• Media: L’Intelligenza Artificiale Generativa viene utilizzata in tutto il settore dei media. Ad esempio, può migliorare i contenuti attraverso la super-risoluzione. Le tecniche di apprendimento automatico possono trasformare contenuti di bassa qualità in contenuti di alta qualità. 
• Robotica: La modellazione generativa aiuta i modelli di apprendimento automatico per rinforzo a esibire meno pregiudizi e a comprendere concetti astratti nella simulazione e nel mondo reale.

Sfide dell’Intelligenza Artificiale Generativa

Con tutti i suoi vantaggi e applicazioni, l’Intelligenza Artificiale Generativa presenta anche alcune sfide. Ad esempio, può essere utilizzata da attori malintenzionati per eseguire attività maliziose come truffe o creazione di notizie spam.

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale Generativa richiedono molti dati di addestramento per eseguire correttamente i compiti. Allo stesso tempo, le GAN non possono produrre immagini o testi completamente nuovi, devono prendere i dati e combinarli per creare un nuovo output.

Un’altra sfida dell’Intelligenza Artificiale Generativa è il risultato inaspettato, con alcuni modelli come le GAN che possono essere difficili da controllare. Quando si verifica questo caso, i modelli possono essere instabili e produrre un risultato inaspettato.

Esempi di aziende di Intelligenza Artificiale Generativa

Ci sono molte aziende coinvolte con l’Intelligenza Artificiale Generativa per una vasta gamma di applicazioni:

• Synthesia: Una delle aziende di Intelligenza Artificiale Generativa più note 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 nuove tecnologie di media sintetico per la creazione di contenuti visivi, nonché per ridurre i costi, le competenze e le barriere linguistiche necessarie per sfruttare la tecnologia. 
• Mostly AI: Mostly AI ha sviluppato il Synthetic Data Engine che consente la simulazione di dati sintetici realistici e rappresentativi su larga scala. Può imparare automaticamente modelli, strutture e variazioni da dati esistenti. 
• Synthesis AI: Synthesis AI combina modelli di Intelligenza Artificiale Generativa innovativi e tecnologie CGI in evoluzione. Secondo l’azienda, la loro pipeline proprietaria consente la generazione di grandi quantità di dati per l’addestramento di modelli di visione computerizzata sofisticati. 
• Synthetaic: Un’azienda leader nel settore dei dati sintetici, Synthetaic cresce dati di alta qualità per l’IA. Il 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 IA più velocemente rispetto agli approcci tradizionali. 
• Aqemia: Un’azienda di scoperta di farmaci in silico, Aqemia si basa su algoritmi quantistici unici per prevedere l’affinità combinata con l’IA. Questa tecnica aiuta a scoprire rapidamente molecole più innovative con maggiori possibilità di successo. 
• AiMi: Una delle principali aziende di Intelligenza Artificiale Generativa nel settore musicale, AiMi offre un flusso dinamico e infinito di musica elettronica che si ri-anima in tempo reale. Puoi utilizzare AiMi per creare paesaggi sonori che ti immergono in suoni e immagini continui.

Queste sono solo alcune delle molte aziende che sfruttano i modelli di Intelligenza Artificiale Generativa per introdurre tecnologie innovative e in continua evoluzione.