// PUNTO INFORMATICO — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Le 7 parole dell’AI che tutti usano e pochi sanno spiegare
Chiedere a un chatbot di scrivere una mail di auguri, generare un’immagine o riassumere un documento è diventato un gesto quotidiano, come controllare le previsioni del tempo. Lo si fa senza pensarci, e senza sapere cosa succede dall’altra parte dello schermo. Poi si incappa in un articolo che parla di “modelli linguistici di grandi dimensioni”, “reti neurali” e “token”, e a quel punto o si finge di capire o si chiude la pagina. Non servono competenze da ingegnere per orientarsi in questo vocabolario, ma definizioni spiegate con chiarezza.
È il motore che fa funzionare i chatbot più diffusi. L’espressione si capisce meglio scomponendola. “Grandi dimensioni” si riferisce alla quantità enorme di testo su cui il sistema è stato addestrato: libri, articoli, siti, documentazione tecnica, conversazioni pubbliche, miliardi di parole in decine di lingue. “Linguistico” indica il suo campo d’azione: il linguaggio umano, che il modello impara a comprendere, elaborare e produrre. “Modello” descrive il tipo di programma: non un archivio che cerca risposte preconfezionate, ma un sistema che ha interiorizzato le strutture della lingua e le usa per costruire risposte nuove ogni volta.
Quando gli si chiede di scrivere un messaggio di compleanno per un amico, il modello non va a cercare messaggi simili in un database. Attinge agli schemi linguistici appresi durante l’addestramento e genera un testo originale, calibrato sul tono e sul contesto della richiesta. Il risultato non è sempre perfetto, ma il meccanismo è più sofisticato di quanto si creda.
È il ramo dell’intelligenza artificiale che produce contenuti originali: testo, immagini, audio, video, codice informatico. Non recupera materiale esistente, lo crea a partire dalle istruzioni ricevute. Quelle foto in cui la gente appare catapultata in un mondo al neon in stile anni Ottanta, i video di gatti che suonano il pianoforte, le canzoni generate dalla macchina che si riconoscono dopo tre secondi: tutto questo è intelligenza artificiale generativa al lavoro.
Il termine “generativa” è la chiave di volta. I motori di ricerca tradizionali trovano informazioni che già esistono. Questi sistemi ne producono di nuove. La qualità varia enormemente, un ritratto iperrealistico e un testo pieno di sciocchezze escono dallo stesso tipo di tecnologia, ma il principio di fondo resta identico. Ciò che viene prodotto non esisteva prima che qualcuno digitasse un’istruzione. È creazione, nel senso più letterale del termine, con tutti i meriti e tutti i rischi che questo comporta.
L’apprendimento automatico è il metodo con cui i computer imparano a riconoscere schemi e a fare previsioni basandosi sui dati che hanno osservato. Invece di seguire istruzioni rigide scritte da un programmatore, il sistema accumula esperienza dagli esempi e migliora nel tempo. Il paragone più immediato è con le piattaforme di streaming, come Netflix o Prime Video. Analizzano quali film e serie guardiamo, quali apprezziamo e quali interrompiamo a metà. Sulla base di queste informazioni, imparano a riconoscere i nostri gusti e a suggerirci contenuti sempre più vicini alle nostre preferenze. Più dati hanno, più i consigli diventano azzeccati.
Lo stesso principio è alla base del riconoscimento vocale, dei filtri antispam e dei sistemi che completano le frasi mentre si scrive. Non c’è nessuno che programma a mano ogni singola regola. C’è un sistema che impara dai dati e raffina le proprie risposte con l’uso. È il motore che permette all’intelligenza artificiale di migliorare senza che qualcuno la riprogrammi ogni volta da zero.
Il nome è evocativo e non del tutto fuorviante. Una rete neurale è un sistema informatico ispirato, vagamente, al funzionamento del cervello umano. È composta da strati di nodi interconnessi che elaborano le informazioni e riconoscono schemi, un po’ come i neuroni si collegano e comunicano nella testa. Ogni strato della rete estrae caratteristiche sempre più complesse: il primo potrebbe riconoscere i contorni