Fondamenti di Intelligenza Artificiale – Parte Terza: Concetti
Sì, Vi sono piaciuti i nostri primi due articoli sull'apprendimento dell'Intelligenza Artificiale (IA) per gli utenti Linux?Quindi oggi probabilmente apprezzerete questa terza parte, in cui tratteremo alcuni dei concetti e dei termini più importanti associati a questo campo tecnologico. E se non avete letto le due parti precedenti, vorremmo chiarire che Nella seconda parte tratteremo il punto sulla differenza tra Intelligenza artificiale simbolica e intelligenza artificiale connessionista e sulle pietre miliari storiche di questo campo tecnologico negli ultimi 100 anni. Mentre, nel Nella prima parte ci concentriamo en Cos'è l'IA e quali sono i vari tipi di intelligenza artificiale già creati? (Stretta o Debole, Generativa e Agente) e che si prevede vengano create (Generale o Forte e Superintelligenza Artificiale).
E come in occasioni precedenti, tenete presente che proprio come ai loro tempi Elettricità, Radio, Televisione, Computer, Telefoni, Internet e Social Network; L'intelligenza artificiale è una tecnologia che è arrivata per integrarsi profondamente in ogni cosaE questo, risparmiandoci tempo prezioso e costose ore di lavoro, e rendendoci più produttivi, creativi e versatili; certamente, A poco a poco, soppianterà coloro che hanno la minima idea della sua esistenza e del suo funzionamento.Pertanto, non c'è niente di meglio che iniziare a farsi un'idea del contesto e di tutto ciò che lo riguarda.
Fondamenti di Intelligenza Artificiale – Parte Prima: Origini II
Ma prima di approfondire questo argomento "La terza parte dell'entusiasmante e sorprendente campo dell'Intelligenza Artificiale"E più specificamente riguardo ad alcuni dei concetti e termini più importanti da considerare, comprendere e padroneggiare, consigliamo di esplorare il pubblicazione precedente e recente correlata in questa serie di pubblicazioni, dopo aver finito di leggerlo:
Fondamenti di intelligenza artificiale – Parte terza: concetti e termini correlati
20 concetti e termini importanti che vengono sempre menzionati nel campo dell'Intelligenza Artificiale
1. Allucinazione
Il termine "allucinazione" si riferisce a una situazione in cui un sistema di intelligenza artificiale, in particolare uno che si occupa dell'elaborazione del linguaggio naturale, inizia a generare risultati che possono essere irrilevanti, insensati o errati in base all'input fornito. Ciò si verifica spesso quando il sistema di intelligenza artificiale non è sicuro del contesto, si basa eccessivamente sui dati di addestramento o non possiede una comprensione adeguata della materia.
2. Apprendimento automatico
Un sottocampo dell'intelligenza artificiale che comprende lo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono alle macchine di migliorare le proprie prestazioni con l'esperienza. Un esempio potrebbe essere un algoritmo di apprendimento automatico in grado di prevedere la probabilità di abbandono da parte di un cliente in base al suo comportamento passato. Grazie a un programma di apprendimento automatico, la macchina impara a risolvere i problemi a partire da esempi: può quindi confrontare e classificare i dati e persino riconoscere forme complesse.
3. Apprendimento profondo
Un sottocampo dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali multistrato per apprendere dai dati, ovvero impiega diverse strutture di reti neurali per apprendere strati successivi di rappresentazioni dei dati sempre più significative. Attualmente, è il campo più popolare all'interno dell'IA. È emerso dalla combinazione di algoritmi di apprendimento automatico con reti neurali formali e dall'utilizzo dei big data.
4. Grandi dati
I Big Data sono la branca dell'Information Technology che studia le difficoltà intrinseche alla gestione di grandi insiemi di dati. Chiamati anche Macrodati, si riferiscono a set di dati ampi e complessi, spesso troppo grandi o eterogenei per essere elaborati con metodi tradizionali. Inoltre, provengono da diverse fonti (social network, sensori, ecc.) e richiedono tecniche avanzate, come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, per essere analizzati ed estrarre informazioni utili.
5. Set di dati
Un dataset è una raccolta di dati, in genere strutturata in una tabella. Si tratta di una raccolta organizzata di dati utilizzata per addestrare, testare o convalidare modelli di intelligenza artificiale. Può contenere testo, immagini, video o altri tipi di informazioni, solitamente etichettate per consentire agli algoritmi di apprendimento automatico di riconoscere modelli e fare previsioni.
6. Formazione modello
L'addestramento di un modello è il processo che utilizza un set di dati per insegnare a un modello di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico a svolgere un compito specifico, come la classificazione o la previsione. Il modello regola i suoi parametri in base agli esempi forniti per migliorare la sua accuratezza con nuovi dati.
7. Generazione potenziata tramite recupero
RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un metodo che consente a un'intelligenza artificiale di interrogare database esterni o di effettuare ricerche su Internet per reperire informazioni nuove e aggiornate prima di generare una risposta. Invece di dover riaddestrare l'intero modello con nuovi dati, RAG funziona come una sorta di "formazione in tempo reale" per l'IA. Questo è molto utile perché obbliga il sistema a basarsi su documenti specifici e verificati, riducendo notevolmente il rischio che l'IA falsifichi informazioni (allucinazioni).
8. GPT (trasformatore generativo pre-addestrato)
Si tratta di una famiglia di modelli linguistici sviluppati da OpenAI che utilizzano reti neurali per comprendere e generare testo in modo naturale. Questi modelli GPT (Generative Pretrained Transformer) utilizzano un'architettura chiamata Transformer che consente loro di analizzare i prompt e prevedere la risposta più probabile basandosi sull'addestramento con enormi set di dati. Grazie a ciò, GPT è in grado di imitare le capacità di comprensione del linguaggio umano.
9. Generazione del linguaggio naturale (Generazione del linguaggio naturale)
La generazione del linguaggio naturale è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si occupa di produrre automaticamente testi o discorsi comprensibili in linguaggio umano. Permette a una macchina di trasformare dati grezzi in frasi o paragrafi naturali, come nel caso di riassunti automatici o assistenti virtuali.
10. Ingegneria rapida
Si tratta dell'arte di sviluppare prompt per le richieste al fine di ottenere output generativi significativi, ovvero output più accurati, produttivi e innovativi. In altre parole, è la scienza che si occupa di progettare, ottimizzare e perfezionare le istruzioni che forniamo a un'intelligenza artificiale generativa. Il suo obiettivo è guidare l'IA a ottenere risposte accurate, pertinenti e di alta qualità, fungendo da ponte di comunicazione per evitare risultati generici o errati.
11. Modello
Un modello è l'oggetto che rappresenta l'output dell'algoritmo di apprendimento. Pertanto, è ciò che l'IA utilizza per fare previsioni. Ad esempio, i modelli fondamentali sono un'ampia categoria di modelli di IA che include modelli linguistici complessi e altri tipi di modelli, come quelli di visione artificiale e di apprendimento per rinforzo. Sono chiamati "modelli fondamentali" perché fungono da base su cui costruire applicazioni, che si rivolgono a una vasta gamma di domini e casi d'uso.
12. Modelli linguistici di grandi dimensioni
Si tratta di un tipo di modello di apprendimento profondo addestrato su un ampio set di dati per svolgere compiti di comprensione e generazione del linguaggio naturale. Tra i modelli più noti figurano BERT, PaLM, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 e l'innovativo GPT-4. Questi modelli variano per dimensioni (numero di parametri regolabili), gamma di compiti che possono svolgere (codifica, chat, ambito scientifico, ecc.) e base di conoscenza su cui sono stati addestrati.
13. Piccoli modelli linguistici
Si tratta di versioni tascabili di grandi modelli linguistici, o LLM (Large Language Models). Entrambi utilizzano tecniche di apprendimento automatico per riconoscere schemi e relazioni, in modo da poter produrre risposte realistiche in linguaggio naturale. Tuttavia, mentre gli LLM sono enormi e richiedono molta potenza di calcolo e memoria, i piccoli modelli linguistici come Phi-3 vengono addestrati su set di dati più piccoli e selezionati e hanno meno parametri, il che li rende più compatti e persino utilizzabili offline.
14. Pregiudizio
Si tratta delle ipotesi formulate da un modello di intelligenza artificiale sui dati. Il "compromesso tra bias e varianza" è l'equilibrio che deve essere raggiunto tra le ipotesi che un modello formula sui dati e la misura in cui le previsioni del modello cambiano, a seconda dei dati di addestramento utilizzati. Il bias induttivo è l'insieme delle ipotesi che un algoritmo di apprendimento automatico formula sulla distribuzione sottostante dei dati.
15. Elaborazione del linguaggio naturale
Si tratta di un campo interdisciplinare la cui idea centrale è quella di dotare le macchine della capacità di leggere e comprendere le lingue parlate dagli esseri umani. La ricerca sull'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) mira a rispondere alla domanda su come le persone siano in grado di comprendere il significato di una frase pronunciata o scritta e come comprendano cosa è successo, quando e dove è successo; e come distinguano tra un'ipotesi, una convinzione e un fatto. Di conseguenza, implica la programmazione di computer per elaborare enormi quantità di dati linguistici e si concentra sulla trasformazione di testi in formato libero in una struttura standardizzata.
16. Richiesta
Un prompt è un'istruzione o un insieme di istruzioni (input) fornite a un sistema informatico per generare una risposta. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale, si tratta dell'istruzione iniziale, del comando, della domanda, della richiesta o dell'affermazione testuale fornita al modello per guidare e indirizzare la generazione di una risposta o di un output specifici. Il prompt funge da stimolo o innesco per l'IA, indicando l'argomento, lo stile, la direzione o il tipo di risposta attesa. Il modo in cui il prompt è formulato (la sua struttura) determina direttamente la qualità e la pertinenza dei risultati ottenuti.
17. Rete neurale
Si tratta di un modello computazionale basato su un ampio insieme di semplici unità neurali (neuroni artificiali), grosso modo analoghe al comportamento osservato negli assoni dei neuroni nei cervelli biologici. Rappresentano l'unità di lavoro fondamentale del Deep Learning. Inoltre, è un modello di apprendimento automatico che consente il riconoscimento di pattern e la risoluzione di problemi, basato sull'apprendimento automatico o sul deep learning, con l'obiettivo di modellare i meccanismi analitici del cervello umano.
18. Trasformatore
I Transformer rappresentano un tipo di architettura di rete neurale progettata per elaborare dati sequenziali, come il testo. I Transformer apprendono il contesto e, di conseguenza, il significato. Catturano le relazioni tra i diversi elementi di una sequenza (parole, frasi) in parallelo, anziché in sequenza come i modelli tradizionali. I Transformer sono alla base di modelli di successo come GPT e BERT e vengono utilizzati per attività di elaborazione del linguaggio naturale.
19. Gettone
Nell'Intelligenza Artificiale, un token è l'unità di dati di base (parole, parti di parole, caratteri o simboli) che i modelli di apprendimento linguistico (LLM) come GPT o Gemini utilizzano per elaborare, comprendere e generare testo. È la "moneta" o l'informazione essenziale che l'IA legge e analizza, consentendole di scomporre il linguaggio umano in blocchi gestibili (elaborabili). Di conseguenza, i modelli di IA elaborano i token per comprenderne le relazioni e sbloccare funzionalità come la previsione, la generazione e il ragionamento. Più velocemente vengono elaborati i token, più rapidamente i modelli possono apprendere e rispondere.
20. Convalida incrociata
Si tratta di un metodo utilizzato per valutare i risultati di un'analisi e garantire l'accuratezza delle previsioni di un modello di apprendimento automatico. Pertanto, è una tecnica per la valutazione dei modelli di apprendimento automatico che si concentra sulla suddivisione di un dataset in diversi sottoinsiemi (o "fold"). Il modello viene quindi addestrato su alcuni sottoinsiemi e testato su altri. Ciò consente una stima più affidabile delle prestazioni del modello, riducendo l'overlearning.
Altri fondamenti dell'Intelligenza Artificiale che vale la pena approfondire, comprendere e padroneggiare in questa terza parte
Questi sono solo alcuni dei tanti concetti e termini che vale davvero la pena conoscere, comprendere e padroneggiare. in questo campo moderno e innovativo dell'Intelligenza Artificiale. Pertanto, per ampliare le informazioni qui offerte e guidarti facilmente verso di esse, ti offriamo questo Interessante infografica creata con l'intelligenza artificiale. per darvi una piccola idea di altri altrettanto importanti ed essenziali:
Riassunto
In breve, speriamo che questo "La terza parte dell'entusiasmante e sorprendente campo dell'Intelligenza Artificiale" con particolare attenzione all'Intelligenza Artificiale Generativa (GAI), potrebbe aver contribuito un po' di più a rafforzare e ad accrescere le tue conoscenze e competenze in questo campo moderno e innovativo. Non dimenticare che, L'intelligenza artificiale e la robotica stanno cambiando il mondo e il modo in cui viviamo.E che negli anni a venire, quando il calcolo quantistico diventerà commercialmente disponibile e l'energia quantistica (prodotta tramite l'effetto Casimir) sarà ampiamente accessibile a tutta l'umanità, potrebbe essere completamente diversa da come la viviamo oggi. Quindi, è meglio imparare a conoscere l'Intelligenza Artificiale ora piuttosto che rifiutare e pentirsene domani. E naturalmente, non dimenticate di continuare a partecipare, contribuire e supportare il nostro amato e prezioso Linuxverse.
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