AI FONDAMENTALI

Rete Neurale

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Definizione

Una rete neurale artificiale e un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, composto da nodi (neuroni) organizzati in strati interconnessi. Ogni connessione ha un peso che viene regolato durante l'addestramento. Le reti neurali sono alla base di quasi tutti i sistemi AI moderni, dal riconoscimento immagini alla generazione di testo.

Termini correlati

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Deep Learning

Il deep learning e una tecnica avanzata di machine learning che utilizza reti neurali con molti strati (da qui 'deep') per apprendere rappresentazioni complesse dei dati. E alla base dei moderni sistemi di riconoscimento vocale, traduzione automatica e generazione di testo. Richiede grandi quantita di dati ma produce risultati straordinariamente accurati.

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Peso

In una rete neurale, i pesi sono i valori numerici associati alle connessioni tra neuroni che determinano l'importanza di ciascun input. Durante l'addestramento, i pesi vengono continuamente aggiustati per minimizzare l'errore del modello. I 'pesi' di un modello sono essenzialmente la sua conoscenza appresa, e vengono salvati in file che possono pesare gigabyte.

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Parametro

I parametri sono i valori numerici interni che un modello AI regola durante l'addestramento per migliorare le proprie prestazioni. Un modello con piu parametri e generalmente piu capace ma anche piu costoso da eseguire. GPT-4 ha centinaia di miliardi di parametri, mentre modelli piu piccoli e efficienti possono essere eseguiti su hardware locale.

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Altri termini in AI Fondamentali

Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale e la disciplina informatica che sviluppa sistemi capaci di svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana: comprendere il linguaggio, riconoscere immagini, prendere decisioni. Per le PMI italiane, l'AI rappresenta un'opportunita concreta per automatizzare processi ripetitivi e ottenere vantaggi competitivi misurabili.

Machine Learning

Il machine learning e un sottocampo dell'AI in cui i sistemi imparano automaticamente dai dati senza essere programmati esplicitamente per ogni scenario. Gli algoritmi di ML analizzano pattern nei dati storici per fare previsioni su dati nuovi. Nella pratica aziendale, si usa per prevedere la domanda, classificare documenti e ottimizzare processi produttivi.

Deep Learning

Modello Linguistico

Un modello linguistico e un sistema AI addestrato su enormi quantita di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT e Claude possono scrivere testi, rispondere a domande, tradurre e ragionare su problemi complessi. Per le aziende, rappresentano assistenti versatili per qualsiasi compito basato sul testo.

GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) e l'architettura alla base di ChatGPT, sviluppata da OpenAI. E un modello linguistico pre-addestrato su vasti corpora di testo che puo essere usato per generare contenuti, rispondere a domande e svolgere compiti testuali complessi. GPT-4 e le versioni successive hanno dimostrato capacita di ragionamento sempre piu avanzate.

Transformer

Il Transformer e l'architettura di rete neurale introdotta da Google nel 2017 che ha rivoluzionato l'AI. Utilizza un meccanismo chiamato 'attenzione' per processare sequenze di dati in parallelo, anziche in modo sequenziale. Praticamente tutti i modelli linguistici moderni (GPT, Claude, Gemini, LLaMA) sono basati su questa architettura.

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