IA per tutti: La guida che avresti voluto avere prima (Parte 1)
Oggi ero a pranzo con un gruppo di amici, di quei pranzi che iniziano alle 13 e finiscono alle 17, sapete no? Tra una forchettata di carbonara e un sorso di vino, la conversazione è scivolata sull’intelligenza artificiale. C’era chi diceva di usare ChatGPT per scrivere struggeneti poesie d’amore (sì, Marchetto, parlo di te), chi sosteneva che l’IA fosse praticamente magia nera, e chi sparava termini come “Large Language Models” e “Machine Learning” come se stesse lanciando incantesimi di Harry Potter.
È stato in quel momento, mentre cercavo di spiegare per la terza volta che no, l’IA non è Skynet e non prenderà il controllo del mondo domani, che ho realizzato quanto bisogno ci sia di fare chiarezza su questi concetti. Perché l’IA sta entrando nelle nostre vite, che ci piaccia o no, e sarebbe meglio capire di cosa stiamo parlando, no?
Quindi, che ne dite se facciamo un po’ di ordine in questo caos di acronimi e paroloni? Vi prometto che alla fine di questo post, la prossima volta che qualcuno al bar inizierà a parlare di Transformer (no, non quelli di Optimus Prime), saprete esattamente di cosa sta parlando.
LLM: Il Poliglotta Digitale
Partiamo dai Large Language Models, o LLM come li chiamano gli smanettoni. Pensate a un LLM come a un super-studente che ha letto praticamente tutti i libri del mondo. E quando dico tutti, intendo TUTTI: da Wikipedia a Shakespeare, dai post di Reddit alle ricette di cucina. Ma a differenza di uno studente normale, questo qui non si limita a memorizzare: impara i pattern, le strutture, il modo in cui le parole si combinano tra loro.
È un po’ come se aveste un amico che ha visto così tante serie TV che può prevedere cosa succederà nella prossima puntata. Non perché è magico, ma perché ha imparato come funzionano le trame. Gli LLM fanno la stessa cosa con il linguaggio: dopo aver “visto” miliardi di esempi di come le persone scrivono e parlano, riescono a produrre testi che sembrano scritti da umani.
Transformer: Il Maestro del Contesto
E qui entra in gioco il Transformer, che nonostante il nome non ha niente a che fare con i robot di Michael Bay. Il Transformer è come quel professore super attento che, mentre legge un tema, tiene conto di tutto il contesto. Non si ferma alla singola frase, ma capisce le connessioni, i riferimenti, il senso generale del discorso.
Immaginate di leggere la frase “La palla è rotonda perché non è quadrata”. Sembra una stupidaggine, vero? Ma il nostro cervello capisce perfettamente il concetto di “non quadrato = rotondo” perché comprende il contesto, pur sapendo tra l’altro che la palla è sferica. I Transformer fanno esattamente questo: invece di analizzare le parole una alla volta come facevano i vecchi sistemi di IA, guardano l’intero contesto per capire il vero significato di quello che stanno leggendo o generando.
Token e Tokenization: Scomporre per Capire
Quando sentite parlare di “token” e “tokenization”, pensate a un bambino che impara a leggere. All’inizio non legge intere parole, ma le scompone in sillabe: “ca-sa”, “ma-mma”, “pa-pà”. L’IA fa la stessa cosa, ma invece di sillabe usa i token.
Un token può essere una parola intera, una parte di parola o anche un singolo carattere. È come se l’IA avesse il suo personale dizionario fatto di Lego linguistici che può combinare in infiniti modi. Quando vi dicono che un modello di IA ha un “contesto di 100.000 token”, è come dire che può tenere a mente 100.000 pezzi di Lego contemporaneamente per costruire il suo discorso.
Prompt Engineering: L’Arte di Parlare con l’IA
Il Prompt Engineering è probabilmente la parte più divertente (e frustrante) dell’interazione con l’IA. È come cercare di spiegare qualcosa a un alieno super intelligente che prende tutto alla lettera. Dovete essere precisi, chiari, e a volte un po’ creativi.
È un po’ come quando dovete dare indicazioni stradali a qualcuno che non è della vostra città. Non basta dire “è là in fondo a destra”: dovete essere specifici, fornire punti di riferimento, anticipare possibili confusioni. Con l’IA è lo stesso: più siete chiari e specifici nel vostro prompt (la richiesta che fate all’IA), migliori saranno i risultati.
Fine-tuning: Insegnare Nuovi Trucchi a una Vecchia Volpe
Il fine-tuning è come mandare un LLM a un corso di specializzazione. Immaginate di avere un medico generico che sa un po’ di tutto: con il fine-tuning, lo mandate a specializzarsi in cardiologia. Il modello base rimane lo stesso, ma viene ulteriormente addestrato su un dataset specifico per diventare particolarmente bravo in un determinato campo.
È quello che succede quando le aziende prendono un modello generale come GPT e lo “specializzano” per compiti specifici, come rispondere a domande di assistenza clienti o analizzare documenti legali.
Per Concludere (Per Ora)
Questi sono solo i primi concetti base del vasto mondo dell’IA, ma sono fondamentali per capire tutto il resto. Nel prossimo articolo parleremo dei diversi tipi di apprendimento (Machine Learning, Deep Learning e altri amici), sempre mantenendo le cose semplici e comprensibili.
Nel frattempo, se vi state chiedendo perché ho usato così tante analogie in questo post, beh, è perché anche il nostro cervello funziona così: impariamo più facilmente le cose nuove quando le colleghiamo a concetti che già conosciamo. Ed ehi, se l’IA impara dai pattern, perché non dovremmo farlo anche noi?
P.S. Se qualche esperto di IA sta leggendo questo post e sta pensando “ma è una semplificazione eccessiva!”, ha ragione. Ma come dice Einstein: “Se non riesci a spiegare qualcosa in modo semplice, vuol dire che non l’hai capito abbastanza bene”.