Cos’è l’IA generativa? Sì, al giorno d’oggi tutti si pongono la stessa domanda. Dal 2020, la spesa per l’IA generativa è aumentata del 425%, raggiungendo oltre 2 miliardi di dollari. Alcuni degli usi più noti dell’IA generativa oggi sono nel regno dell’apprendimento automatico. I dati di addestramento possono essere utilizzati per generare nuovi contenuti come foto, filmati o persino testo utilizzando questo metodo.
ChatGPT, DALL-E 2 e Bing AI sono alcuni dei noti strumenti di intelligenza artificiale generativa.
Cos’è l’IA generativa?
Invece di limitarsi ad analizzare e classificare i dati esistenti, la disciplina dell’intelligenza artificiale generativa (AI) tenta di generare nuovi dati da zero. L’intelligenza artificiale generica (AI) descrive i sistemi di apprendimento automatico che possono creare nuovi significati da dati preesistenti. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper e Stable Diffusion sono tra i migliori strumenti di intelligenza artificiale generativa, insieme ad Alpha Code di DeepMind (GoogleLab).
Quale sarà la tecnologia più importante nei prossimi 50 anni?
Emad crede che sia l’IA generativa. Penso che sia una tecnologia per invertire l’età. Cosa ne pensi? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) 8 febbraio 2023
L’intelligenza artificiale generativa si riferisce alla tecnologia che consente la creazione di nuove informazioni da fonti esistenti come testo, file audio e fotografie (AI). Per replicare l’input, i computer possono ora impiegare l’intelligenza artificiale generativa per identificare il modello sottostante.
Esistono 3 tecniche di IA generativa:
- Reti avversarie generative (GAN): Due reti neurali separate, un “generatore” e un “discriminatore”, costituiscono un GAN. Queste reti neurali competono tra loro per trovare un mezzo felice.
- Trasformatori: Utilizzando modelli di cognizione umana, trasformatori come GPT-3, LaMDA e Wu-Dao possono determinare l’importanza relativa di diverse parti di un set di dati di input. Sono addestrati a riconoscere il linguaggio e le immagini, insegnano a svilupparne di nuovi da grandi database e insegnano a classificare quelli esistenti.
- Codificatori automatici variazionali: Il codificatore converte l’input in un codice compresso, che il decodificatore utilizza quindi per ripristinare i dati originali.
Importanza degli strumenti di intelligenza artificiale generativa
Il potenziale delle macchine per realizzare cose che siano sia sensate che esteticamente gradevoli sta solo ora entrando nella fase di sviluppo. Per definizione, l’intelligenza artificiale generativa si riferisce a casi in cui un computer genera qualcosa di nuovo piuttosto che analizzarne uno esistente.
Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa stanno rapidamente progredendo verso l’essere più veloci e più convenienti di ciò che le persone possono generare a mano e persino superiori a ciò che producono in alcuni casi. Social media, videogiochi, pubblicità, architettura, programmazione di computer, design grafico, sviluppo di prodotti, diritto, marketing e vendite sono solo alcuni dei campi maturi per l’innovazione. Tuttavia, l’IA generativa può consentire una produzione migliorata, accelerata e più conveniente in vari settori di consumo. Questo perché alcune attività potrebbero essere completamente sostituite dall’intelligenza artificiale, mentre altre trarrebbero maggiori benefici da un ciclo creativo iterativo stretto tra umani e macchine. Il potenziale dell’IA generativa di ridurre a zero il costo marginale del lavoro creativo e intellettuale è entusiasmante poiché potrebbe portare a massicci aumenti della produzione per lavoratore, del PIL e del prezzo delle azioni.
Molte persone vengono pagate bene per svolgere lavoro di conoscenza e lavoro creativo, entrambi aspetti che l’IA generativa spera di migliorare. L’uso dell’IA generativa potrebbe aumentare la produttività e l’innovazione in determinati campi di almeno il 10%. Ciò significa che migliorano in tutti i modi, inclusi velocità, efficienza e capacità. Di conseguenza, il valore economico creato dall’IA generativa potrebbe essere di migliaia di miliardi di dollari.
Applicazioni di intelligenza artificiale generativa
Il campo dell’intelligenza artificiale generativa (AI) è in rapida crescita e ora comprende molti usi. Fotografie, testi di lunga durata, e-mail, post sui social network, registrazioni audio, dati strutturati e persino codice sorgente sono solo alcuni dei tipi di informazioni che possono elaborare. Inoltre, possono creare materiale originale, tradurre, rispondere a domande, condurre analisi del sentimento, riassumere e persino realizzare brevi video. Le aziende potrebbero trarre grandi vantaggi dall’adozione di questi motori di contenuti universali. Attualmente, alcuni degli usi più comuni dell’IA generativa sono in contesti di marketing. Le future applicazioni dell’IA generativa nell’assistenza sanitaria e nelle scienze della vita potrebbero includere il rilevamento delle malattie e l’identificazione di potenziali terapie.
Per il momento, considera i seguenti esempi di IA generativa in azione che potresti incontrare:
- Copywriting
- Assistenti alla scrittura
- Generazione del codice
- Generazione artistica
- Gioco
- Media/Pubblicità
- Progetto
- Social networks
I migliori strumenti di intelligenza artificiale generativa
Abbiamo già esaminato alcuni dei migliori strumenti di intelligenza artificiale generativa:
- Artbreeder AI
- Bing AI
- IA di Google Bard
- ChatGPT
- Google MusicLM AI
- Tomo AI
- StarryAI
- Cincillà AI
- Uberduck AI
- La macchina del tempo AI di MyHeritage
- IA Meta Galattica
- Crea un video Meta AI
- Wombo Dream
- DALL-E 2
- Generatore artistico AI a diffusione stabile
Immagini AI generative
La maggior parte delle suddette soluzioni di IA generativa si concentra sulla produzione di nuove immagini. Gli strumenti di intelligenza artificiale in grado di generare grafica in due, tre o anche quattro dimensioni richiedono l’input di testo come punto di partenza. Dai un’occhiata a questi esempi di foto generate dall’intelligenza artificiale:
Un esempio dei risultati impressionanti che l’IA generativa può ottenere è la creazione di rappresentazioni fotorealistiche di esseri umani. Vedi sotto per un esempio di IA generativa che potrebbe facilmente passare per una fotografia.
La creazione di avatar è un uso comune dell’IA nel campo della generazione di immagini. TikTok è una delle piattaforme più utilizzate per la condivisione di istanze di IA generativa.
@dawnaiapp
Le tecniche di intelligenza artificiale generativa rendono semplice assumere la persona di qualsiasi personaggio storico, sia esso un astronauta, una persona nobile del 19° secolo, un cavaliere del Medioevo o un faraone dell’antico Egitto.
Le immagini generate dall’IA non sono gli unici esempi di intelligenza artificiale. Sai che OkCupid sta testando le domande di corrispondenza generate da ChatGPT? Man mano che l’IA generativa migliora, nuovi esempi verranno aggiunti all’elenco.
Source: Cos’è l’IA generativa e perché è importante?