**QUANDO L’Intelligenza Artificiale SUPERERÀ QUELLA UMANA: C’È UNA DATA?**
Nel panorama tecnologico attuale, l’intelligenza artificiale sta guadagnando sempre più rilevanza. I migliori chatbot fanno a gara per fornire risposte più accurate, argomentate e pertinenti ma, come abbiamo spesso rilevato, è il sottostante modello generativo a guidarne il comportamento. Di fronte a miglioramenti tangibili nella qualità delle risposte, come quelle fornite da GPT-4o (“omni“) di OpenAI oppure da Claude 3.5 Sonnet di Athropic, con i suoi Artifacts, una delle domande che ci viene rivolta più spesso è quando l’intelligenza artificiale supererà quella umana.
Spesso non si usa neppure il “se” ipotetico. Chi ci pone la domanda si limita a chiedere quando ci sarà il superamento delle abilità del cervello umano, non “se” ciò avverrà. Un qualcosa che tanti, dinanzi ai progressi registrati nel giro di pochi mesi, danno praticamente per scontato.
Insomma, prima di dare credito a chi dice che tra “n” anni l’intelligenza artificiale supererà di “k” volte quella umana, facciamo qualche riflessione. E muoviamoci con i proverbiali piedi di piombo.
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**DAI BIT AI VETTORI: UN CAMBIAMENTO EPOCALE**
Per comprendere appieno il funzionamento delle rappresentazioni vettoriali, fondamentali nei modelli generativi, dobbiamo partire dalle fondamenta. Il codice binario, alla base di qualunque elaborazione informatica, si basa su lunghe sequenze di 0 e 1. Il numero decimale 4, ad esempio, è rappresentato come “100” in binario (0 * 2^0 + 0 * 2^1 + 1 * 2^2 = 4). I computer convertono i numeri binari nel sistema decimale che noi umani usiamo quotidianamente.
Il passo successivo è la trasformazione di questi numeri in qualcosa di comprensibile per gli esseri umani. La codifica ASCII permette ad esempio di associare numeri a lettere. Ad esempio, il numero 65 rappresenta la lettera “A”. Combinando queste rappresentazioni numeriche di lettere, i computer possono formare parole e frasi.
La semplice rappresentazione numerica delle parole ci restituisce tuttavia un problema fondamentale. C’è la totale mancanza di contesto. Si prenda ad esempio la parola “torre” in italiano: essa ha sempre la stessa rappresentazione numerica in ambito informatico, indipendentemente dal contesto in cui essa è usata. Ovviamente, questo non riflette la complessità e le sfumature del linguaggio umano.
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**COSA SONO GLI EMBEDDING CONTESTUALIZZATI E I VETTORI NEL CAMPO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE**
Per superare il limite descritto in precedenza, sono stati sviluppati gli embedding contestualizzati al fine della rappresentazione delle parole. Si tratta di un approccio che permette di generare rappresentazioni numeriche uniche per le parole, basate sul loro contesto e significato semantico. Ecco quindi che il termine “torre” avrà una rappresentazione numerica quando affiancata da “Eiffel” o “di Pisa” o, ancora, “spagnola” o “costiera” o “di cubi“. Parole con significati simili in contesti simili hanno rappresentazioni numeriche più vicine tra loro.
Le rappresentazioni numeriche sono…
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**LA COMPLESSITA MATEMATICA DEI VETTORI USATI DA OPENAI E DA ALTRI COMPETITOR**
La dimensionalità di uno spazio vettoriale è il numero di…
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