Come funziona l’intelligenza artificiale: quando le domande sono più importanti delle risposte

L’intelligenza artificiale è una disciplina complessa e articolata, nata ufficialmente nel 1956 con la celebre conferenza di Dartmouth organizzata da John McCarthy e Marvin Minsky. L’abstract del progetto è preciso e asciutto come le istruzioni di un gioco da tavola: “Proponiamo che 10 persone per 2 mesi svolgano una ricerca sull’intelligenza artificiale durante l’estate del 1956 presso il Dartmouth college di Hanover, New Hampshire.

Lo studio procederà sulla base della congettura per cui, in linea di principio, ogni aspetto dell’apprendimento o una qualsiasi altra caratteristica dell’intelligenza possano essere descritte così precisamente da poter costruire una macchina che le simuli. Si tenterà di capire come le macchine possano utilizzare il linguaggio, formare astrazioni e concetti, risolvere tipi di problemi riservati per ora solo agli esseri umani e migliorare se stesse.

Riteniamo che si possano fare passi avanti significativi in uno o più problemi del genere se un gruppo accuratamente selezionato di scienziati potrà occuparsi di queste tematiche per un’estate” (traduzione di Gianluca Paronitti).

L’IA è costituita da sottosettori ed è presente in molti servizi. Per esempio, nei robot e nelle automazioni delle catene produttive, nei motori di ricerca, nei servizi di customer care, negli assistenti virtuali, nelle raccomandazioni degli acquisti, nei dispositivi di smart home. Da qualche mese, è perfino un tema pop, grazie al lancio di chatGPT, il modello conversazionale sviluppato dall’azienda OpenAI. Questo servizio mostra tutta la potenza trasformativa dell’IA nella sua versione cosiddetta “generativa”. Ovvero un software che a partire da un comando produce contenuti (testi, video, immagini, musica, codice ecc.) rielaborando i dati di cui dispone in modo autonomo e apparentemente creativo (è tema di un ampio dibattito).

Tutto parte da un comando, un input, detto prompt, che è l’elemento fondamentale per generare risultati utili. Nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa le domande sono quindi più importanti delle risposte. Per questa ragione, si sta sviluppando l’ingegneria del prompt, un campo di studi che definisce come progettare ed elaborare prompt che portino a output di qualità.

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