L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più presente nella nostra vita quotidiana, dai suggerimenti di film proposti da Netflix fino alle auto a guida autonoma come quelle della Waymo. Si è mai chiesto come funziona l’IA? Dietro ogni applicazione intelligente c’è un processo che permette alle macchine di apprendere dai dati e prendere decisioni.

In questo articolo, esploreremo in modo semplice il principio di funzionamento dell’IA, concentrandoci in particolare sui sistemi di apprendimento automatico (machine learning), che rappresentano il cuore della maggior parte delle IA moderne.

L’IA “impara” e prende decisioni basandosi sui dati

Fondamentalmente, l’IA funziona imparando dai dati. Invece di essere programmata rigidamente per rispondere a ogni situazione, i sistemi di IA (soprattutto quelli basati sul machine learning) vengono alimentati con grandi quantità di dati e cercano autonomamente modelli o regole nascoste all’interno di quei dati.

Successivamente, utilizzano ciò che hanno appreso per prevedere o prendere decisioni quando incontrano nuovi dati. Questo processo è simile a come gli esseri umani imparano: osserviamo molti esempi, traiamo esperienza e applichiamo quella esperienza a nuove situazioni.

Ad esempio, se vogliamo insegnare a un’IA a distinguere immagini di gatti e cani, raccoglieremo migliaia di foto di gatti e cani e le etichettiamo (ad esempio: questa immagine è un gatto, questa è un cane). L’algoritmo di IA analizzerà questo enorme archivio per individuare caratteristiche che aiutano a distinguere un gatto da un cane – come i baffi per i gatti, la forma del muso diversa, ecc. Durante l’apprendimento, il sistema regola gradualmente i parametri interni per migliorare la precisione del riconoscimento.

Il risultato è un modello in grado di riconoscere dove c’è un gatto e dove c’è un cane. Quando viene fornita una nuova immagine (mai vista prima), il modello la classifica come gatto o cane basandosi su ciò che ha imparato. Se la previsione è errata, l’IA può essere corretta (tramite l’algoritmo) per migliorare la precisione nelle volte successive.

In sintesi, il processo di apprendimento e funzionamento dell’IA comprende i seguenti passaggi principali:

• Raccolta dati (Input)

Innanzitutto, l’IA ha bisogno di dati in ingresso per imparare. I dati possono essere di vario tipo: numeri, testi, immagini, suoni, ecc., e vengono solitamente raccolti e preparati con cura. Ad esempio, per addestrare un’IA a riconoscere i gatti, raccogliamo decine di migliaia di immagini di gatti (e non gatti) e le etichettiamo di conseguenza. La qualità e la quantità dei dati in questa fase sono fondamentali – più i dati sono numerosi e vari, migliore sarà l’apprendimento dell’IA.

• Addestramento del modello (Learning/Training)

Segue la fase in cui la macchina impara dai dati. I dati in ingresso vengono forniti a un algoritmo di apprendimento (machine learning algorithm). Questo algoritmo cerca modelli o correlazioni nei dati e regola gradualmente i parametri interni per adattarsi meglio ai dati stessi.

Nel caso delle reti neurali artificiali (molto usate nel deep learning), l’addestramento consiste nel regolare i pesi (weights) delle connessioni tra i neuroni attraverso molte iterazioni. L’IA prova continuamente a fare previsioni sui dati di addestramento e corregge gli errori basandosi sulla differenza tra la previsione e il risultato reale (processo chiamato backpropagation nelle reti neurali).

È importante che in questa fase l’IA impari dall’esperienza (dati di esempio), proprio come uno studente che esercitandosi impara dai propri errori e si corregge.

• Fare previsioni/ottenere risultati (Inference)

Dopo l’addestramento, l’IA dispone di un modello addestrato. Ora, quando riceve nuovi dati in ingresso (mai visti prima), può applicare il modello per fare previsioni o prendere decisioni.

Ad esempio, dopo l’addestramento, un modello IA per distinguere gatti e cani può guardare una nuova immagine e prevedere con una certa probabilità “questo è un gatto”. Allo stesso modo, un’IA addestrata su dati bancari può prevedere se una nuova transazione è fraudolenta; o un modello addestrato su dati medici può suggerire una diagnosi per un nuovo paziente. Questa fase è chiamata inferenza – l’IA applica le conoscenze acquisite nella pratica.

• Correzione e miglioramento (Feedback & Improvement)

Una caratteristica importante dell’IA (soprattutto dei sistemi di apprendimento automatico) è la capacità di migliorarsi nel tempo. Se l’IA produce un risultato e riceve un feedback sulla sua accuratezza (ad esempio, un umano indica se la previsione è corretta o meno), può regolare il modello per adattarsi meglio.

Tornando all’esempio della classificazione gatto/cane: se il modello sbaglia in alcuni casi (ad esempio, confonde un cane per un gatto), gli ingegneri possono aggiungere dati su questi casi difficili o modificare l’architettura o i parametri del modello, permettendo all’IA di imparare di più. Grazie a continui aggiornamenti, l’IA diventa sempre più precisa e intelligente nel tempo.

Questo processo è simile a quando Lei corregge un esercizio sbagliato grazie ai suggerimenti dell’insegnante e impara per la prossima volta. Per alcuni sistemi IA speciali (come il reinforcement learning nei giochi), l’auto-correzione avviene continuamente durante il funzionamento: l’IA prova azioni, evita quelle che portano a risultati negativi e rafforza quelle efficaci.

In generale, i sistemi IA funzionano combinando tre capacità principali: apprendere dai dati, applicare la logica per inferire risultati e auto-correggersi dagli errori. Nella fase di apprendimento, l’IA raccoglie e estrae informazioni dai dati (creando “conoscenza”).

Nella fase di inferenza, l’IA usa la conoscenza acquisita per gestire nuove situazioni e produrre risultati. E attraverso la correzione automatica, affina continuamente il proprio funzionamento per aumentare la precisione. È proprio questa combinazione di apprendimento, ragionamento e auto-correzione a rendere potenti i sistemi IA moderni.

Esempio semplice di come funziona l’IA

Consideriamo un esempio pratico per illustrare meglio il processo: un chatbot IA che risponde automaticamente ai messaggi. Supponiamo Lei voglia costruire un chatbot per l’assistenza clienti, capace di rispondere in modo naturale alle domande in italiano.

• Raccolta dati: Serve un enorme insieme di dati di conversazioni per insegnare al chatbot a comprendere il linguaggio e rispondere adeguatamente. Questi dati possono essere milioni di domande e risposte tipo da conversazioni di assistenza clienti precedenti, o dati raccolti da internet (forum, social network) opportunamente filtrati. Ogni domanda è accompagnata dalla risposta corretta (etichettata) per permettere al chatbot di imparare.
• Addestramento del chatbot: Si sceglie un modello linguistico IA (ad esempio una grande rete neurale Transformer) e si fa “leggere” tutto il dataset raccolto. Il modello impara a collegare domande e risposte appropriate, a usare un linguaggio naturale fluido. Con ogni iterazione, il chatbot migliora la capacità di comprendere il contesto e rispondere in modo pertinente. Impara che quando un cliente chiede “Ho dimenticato la password, cosa devo fare?”, la risposta deve spiegare come recuperarla, non divagare. Questo processo è simile a un nuovo dipendente che studia migliaia di scenari di domanda e risposta per padroneggiare il lavoro.
• Risposta all’utente: Quando il chatbot è operativo, un cliente inserisce una nuova domanda (mai vista prima). Il chatbot analizza la domanda, estrae l’intento principale (ad esempio: il cliente chiede come recuperare la password) basandosi su ciò che ha imparato, e genera una risposta adeguata basata sulle conoscenze accumulate. Se ben addestrato, la risposta sarà naturale e precisa, come se fosse scritta da una persona.
• Miglioramento nel tempo: Dopo ogni interazione, si può fornire al chatbot un feedback su quanto la risposta è stata corretta o meno (basato sul riscontro del cliente o la valutazione degli operatori). Se la risposta non è soddisfacente, i dati di interazione vengono aggiunti al dataset di addestramento per migliorare la versione successiva. Così, il chatbot affina progressivamente le sue conoscenze e modalità di risposta. Questo è il ciclo di feedback che permette all’IA di auto-migliorarsi.

Questo esempio mostra chiaramente come un’IA reale “impara” e funziona: impara dai dati passati per applicarli a situazioni future. Che si tratti di classificare immagini di gatti/cani o rispondere a domande dei clienti, il principio di base è lo stesso.

Come funziona l’IA generativa?

Una tendenza recente nel campo dell’IA è l’IA generativa (Generative AI) – sistemi capaci di creare contenuti nuovi come testi, immagini, suoni mai esistiti prima. Ma come funziona l’IA generativa e cosa la rende diversa?

In realtà, l’IA generativa si basa anch’essa su un apprendimento profondo da enormi quantità di dati, ma invece di limitarsi a prevedere o classificare, il modello viene addestrato a generare output nuovi basati sui modelli appresi.

Prendiamo ad esempio un grande modello linguistico come ChatGPT: questo modello è stato addestrato su miliardi di parole di testo (libri, articoli, siti web) per imparare le relazioni tra parole e frasi. La sua struttura è una rete neurale molto profonda (con decine di miliardi di parametri) capace di prevedere la parola successiva in una frase.

Quando viene utilizzato, invece di rispondere con frasi memorizzate, ChatGPT crea risposte nuove scegliendo parola per parola in base alle probabilità apprese. Il risultato è un testo fluido che riflette lo stile linguistico dei dati di addestramento, ma con contenuti originali.

In altre parole, sistemi di IA generativa come ChatGPT o IA per la generazione di immagini (Midjourney, DALL-E) funzionano imparando a fondo il “linguaggio” del loro dominio (linguaggio umano, immagini, musica, ecc.) e costruendo nuovi prodotti su richiesta basandosi sulle conoscenze acquisite. Sono dotati di modelli di apprendimento profondo molto grandi – chiamati modelli di base (foundation models) o grandi modelli linguistici (LLM) – addestrati su enormi quantità di dati con algoritmi speciali (come il Transformer nel processamento del linguaggio).

Questo permette a programmi come ChatGPT o Midjourney di creare contenuti nuovi (testi, immagini, musica, ecc.) basandosi sulle conoscenze apprese, invece di limitarsi a rispondere scegliendo frasi preesistenti. Ad esempio, se Lei chiede “scrivi una storia su un gatto programmatore”, ChatGPT userà la sua comprensione del linguaggio e le innumerevoli storie lette per inventare una storia completamente nuova sul tema.

La particolarità dell’IA generativa è che non si limita a riconoscere o analizzare, ma in qualche misura crea. Naturalmente, questa creatività si basa su ciò che l’IA ha imparato – combinando e modificando i modelli visti per generare qualcosa di nuovo. Ma il risultato può essere molto vario e ricco, rendendo l’IA generativa uno strumento potente per la creazione di contenuti, design, intrattenimento e molti altri settori.

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Storia della formazione e dello sviluppo dell'IA

I tipi comuni di intelligenza artificiale

In sintesi, l’IA funziona imparando dall’esperienza (dati) proprio come gli esseri umani imparano dalle proprie esperienze. Attraverso il processo di addestramento, le macchine generalizzano gradualmente le conoscenze dai dati di esempio e creano un modello da applicare successivamente.

Anche se alla base possono esserci algoritmi diversi – da semplici alberi decisionali a reti neurali profonde con miliardi di parametri – l’obiettivo comune dell’IA è scoprire regole nascoste per risolvere problemi. Grazie all’enorme quantità di dati e alla potenza di calcolo odierna, l’IA ha raggiunto risultati sorprendenti, dal riconoscimento accurato di immagini e voci fino alla capacità di scrivere testi e disegnare immagini automaticamente.

Speriamo che questa spiegazione Le abbia fornito una visione chiara e intuitiva di come l’IA “pensa” e funziona dietro lo schermo. L’IA non è più una “scatola nera” misteriosa – è il risultato di un processo di apprendimento dai dati e di tentativi ed errori continui, molto simile a come noi umani assimiliamo conoscenze e competenze.

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