Cos’è l’IA generativa: una guida facile

L’IA generativa è una pietra miliare nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. I potenti modelli generativi adottati nella creazione di contenuti, nel design, nell’architettura, nella programmazione e nella composizione musicale stanno cambiando profondamente il modo in cui ci avviciniamo alla creatività e all’innovazione. Scopriamo il significato di Generative AI, di cosa è capace e come puoi farne un uso pratico.

Che cos’è l’AI generativa

L’IA generativa si concentra sulla creazione di modelli in grado di generare contenuti originali e creativi, come immagini, musica, testo e persino video. A differenza dell’IA tradizionale, utilizzata principalmente per attività di classificazione e previsione, l’IA generativa mira a generare nuovi dati che assomiglino ai modelli e alle caratteristiche dei dati di addestramento a cui è stata esposta.

La storia dell’IA generativa risale agli albori delle reti neurali negli anni ’60 e ’70. A quel tempo, i ricercatori stavano esplorando il concetto di utilizzare le reti neurali per modellare e simulare i processi cognitivi umani. Svilupparono i primi modelli generativi, come la macchina di Boltzmann, in grado di apprendere e generare dati campionando da una distribuzione di probabilità. Tuttavia, a causa delle limitazioni computazionali e della mancanza di dati di addestramento sufficienti, questi primi modelli non erano in grado di generare contenuti di alta qualità.

Il campo dell’IA generativa ha vissuto una rinascita negli anni 2010 con l’emergere del deep learning e lo sviluppo di modelli generativi noti come reti generative avversarie (GAN) e codificatori automatici variazionali (VAE).

Negli ultimi anni, l’IA generativa ha compiuto progressi significativi in vari domini. Ad esempio, nella visione artificiale, i GAN sono stati utilizzati per generare immagini realistiche, sintetizzare nuove scene e persino eseguire traduzioni da immagine a immagine. Nell’elaborazione del linguaggio naturale, modelli generativi come GPT di OpenAI hanno dimostrato la capacità di generare testo coerente e contestualmente rilevante. Ciò ha portato ad applicazioni in chatbot, traduzione linguistica e generazione di contenuti.

Tuttavia, con le crescenti capacità dell’IA generativa, sono sorte anche preoccupazioni e sfide etiche. La generazione di deepfake, che sono video manipolati o immagini che sembrano autentiche, solleva preoccupazioni sulla disinformazione e sul potenziale uso dannoso. La diffusione responsabile ed etica dell’IA generativa rimane sempre una domanda aperta.

Casi d’uso dell’IA generativa

L’IA generativa ha dimostrato la sua versatilità nell’esecuzione di un’ampia gamma di attività creative. Alcune delle applicazioni degne di nota in cui viene adottata l’IA generativa includono:

Generazione di testo: i modelli di intelligenza artificiale generativa, come i modelli linguistici basati su reti neurali ricorrenti (RNN) o trasformatori, hanno la capacità di generare testi di alta qualità.

Generazione di immagini: modelli come Generative Adversarial Network (GAN) possono generare immagini nuove e realistiche che assomigliano ai modelli e agli stili dei dati di addestramento. Ciò ha applicazioni nella creazione di opere d’arte, nella generazione di immagini sintetiche per l’aumento dei dati nelle attività di visione artificiale e persino nella generazione di volti o oggetti realistici.

Composizione musicale: l’intelligenza artificiale può comporre brani musicali originali basati su modelli e stili appresi dai set di dati musicali analizzati. Questi modelli possono generare melodie, armonie e persino intere composizioni, aprendo possibilità per la creazione di musica, colonne sonore e consigli musicali personalizzati.

Sintesi video: le tecniche di intelligenza artificiale generativa possono generare nuovi video combinando e manipolando video clip o immagini esistenti. Questo può essere utilizzato per la sintesi video, il video inpainting e le attività di traduzione da video a video. Consente applicazioni come la generazione di dati di addestramento sintetici per algoritmi di visione artificiale o la creazione di effetti speciali nei film.

Creazione di personaggi virtuali: l’IA generativa può essere impiegata per creare personaggi virtuali, incluso il loro aspetto, personalità e comportamenti. Addestrando modelli generativi su grandi set di dati del comportamento umano, è possibile generare personaggi virtuali con caratteristiche specifiche, rendendoli più realistici e interattivi.

Sistemi di raccomandazione: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per generare raccomandazioni personalizzate per gli utenti in base alle loro preferenze e ai dati storici. Comportamento degli utenti addestrati, i modelli generativi possono creare raccomandazioni per prodotti, film, musica e altro ancora.

Game Design: l’IA generativa è stata applicata al game design, dove può generare livelli di gioco, ambienti, personaggi e persino meccaniche di gioco. Ciò consente la creazione automatizzata di contenuti di gioco, migliorando la rigiocabilità del gioco e riducendo la necessità di creazione manuale di contenuti.

Questi sono solo alcuni esempi delle attività che l’IA generativa può svolgere. Il campo è in continua evoluzione e, con i progressi tecnologici, è probabile che si espanda ulteriormente, consentendo applicazioni ancora più creative e pratiche.

Esempi di IA generativa in software popolari

I modelli di intelligenza artificiale generativa hanno guadagnato una notevole popolarità e integrazione in varie applicazioni software. Ecco alcuni esempi di utilizzo dell’IA all’interno di applicazioni software popolari:

Strumenti AI di Adobe Photoshop

Adobe Photoshop, uno dei principali software di modifica delle immagini, ha integrato modelli di intelligenza artificiale generativa per migliorare le sue capacità. Ad esempio, la funzione “Riempimento in base al contenuto” utilizza un modello generativo per riempire in modo intelligente le parti mancanti o rimuovere il contenuto indesiderato in un’immagine.

ChatGPT

Tramite l’API ChatGPT, è possibile creare una varietà di app e componenti che integrano le funzionalità di ChatGPT in vari software per consentire la generazione di testo, l’analisi, la traduzione e altre attività di elaborazione del linguaggio. Viene utilizzato, ad esempio, nelle app per la creazione di contenuti sui social media come Vista Social, nei chatbot del servizio clienti di Shopify e Meta o nel plugin AI helper in ONLYOFFICE Docs.

DeepDream di Google

DeepDream di Google è un popolare modello di intelligenza artificiale generativa che altera e migliora le immagini in modo onirico e surreale. È stato integrato in varie applicazioni, inclusi strumenti di fotoritocco, app mobili e persino piattaforme online in cui gli utenti possono caricare le proprie immagini e applicare l’effetto DeepDream.

Dreamcatcher di Autodesk

Dreamcatcher è un software di progettazione generativa sviluppato da Autodesk. Usa algoritmi di intelligenza artificiale generativa per aiutare progettisti e ingegneri a esplorare migliaia di opzioni di progettazione basate su vincoli e obiettivi specifici. Il software genera progetti innovativi e ottimizzati che potrebbero essere difficili da concepire utilizzando metodi tradizionali.

DALL-E di OpenAI

DALL-E di OpenAI è un modello di intelligenza artificiale generativa che combina la comprensione di testo e immagini. È stato integrato in varie applicazioni software, consentendo agli utenti di generare immagini in base a prompt di testo o eseguire attività avanzate di analisi delle immagini, ad esempio, il sistema operativo CALLA che genera progetti di prodotti basati su prompt e l’app Designer di Microsoft.

Come l’IA generativa viene utilizzata per la generazione di testo

L’IA generativa, come la GPT, è ampiamente utilizzata per generare testi per una gamma molto diversificata. Una delle applicazioni più popolari è la generazione di contenuti, particolarmente utile in attività come la scrittura di articoli, i post sui social media e la scrittura creativa. Tuttavia, non è limitato alla semplice creazione di testo: altri scenari includono l’alimentazione di chatbot e assistenza virtuale, la traduzione linguistica, nonché il miglioramento della lingua e il miglioramento della qualità dei contenuti.

I vantaggi che l’IA generativa offre ai suoi utenti per la generazione di testo includono:

Efficienza in termini di tempo e costi. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare grandi volumi di testo in modo rapido ed efficiente, risparmiando tempo e risorse rispetto alla creazione manuale. E’ particolarmente vantaggioso nei settori come l’editoria, il giornalismo e il marketing.

Consistenza. Garantisce coerenza nello stile di scrittura, nel tono e nel vocabolario. E’ vantaggioso quando si mantiene una voce coerente del marchio, si generano una serie di contenuti per franchising o si creano contenuti multilingue con una voce unificata.

Scalabilità. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono gestire le esigenze di generazione di testo su larga scala, soddisfacendo requisiti diversi, dai singoli utenti alle applicazioni di livello aziendale. I modelli possono essere facilmente implementati e ridimensionati per soddisfare le esigenze in crescita.

Output imparziale e neutro. L’IA generativa genera testo in base ai dati su cui è addestrata e non possiede pregiudizi o opinioni personali. Questo può aiutare a mitigare i pregiudizi umani nella creazione di contenuti, garantendo una prospettiva più neutra e obiettiva.

Nonostante questi vantaggi, bisogna tenere a mente le preoccupazioni che circondano l’uso dell’intelligenza artificiale nella generazione di contenuti e nella comunicazione. Facendo affidamento sulla grande quantità di dati apertamente disponibili e permanentemente obsoleti per la sua formazione, i modelli di intelligenza artificiale possono anche fornire informazioni potenzialmente errate o incomplete. La tecnologia dovrebbe essere utilizzata in modo responsabile ed etico, in quanto potrebbe produrre contenuti fuorvianti o inappropriati se non guidata o monitorata in modo appropriato.

Migliora la tua scrittura con AI helper in ONLYOFFICE Docs

L’IA generativa è un campo affascinante che si è evoluto nel tempo, sfruttando i progressi nelle reti neurali, nel deep learning e nell’apprendimento per rinforzo. Ha rivoluzionato la generazione di contenuti in molteplici scenari di utilizzo e si sta avvicinando a noi ogni giorno, intessuta nelle nostre app di lavoro e stile di vita.

La suite ONLYOFFICE Docs presenta un plugin AI helper basato su ChatGPT che si collega al tuo account OpenAI e ti aiuta nella creazione e modifica del testo, nell’esecuzione di attività come la scrittura e il riepilogo, la generazione di immagini, la traduzione e l’analisi delle parole.*

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USE NEL CLOUD            INSTALLA ON-PREMISES

*Tieni presente che ONLYOFFICE non si assume alcuna responsabilità per l’accuratezza o l’affidabilità delle informazioni fornite da ChatGPT.