Cos'è l'IA generativa?
L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare nuovi contenuti e idee, tra cui conversazioni, storie, immagini, video e musica. Può imparare il linguaggio umano, i linguaggi di programmazione, l'arte, la chimica, la biologia o qualsiasi argomento complesso. Riutilizza le informazioni che già possiede per risolvere nuovi problemi.
Ad esempio, può imparare il vocabolario inglese e creare una poesia con le parole che elabora.
La tua organizzazione può utilizzare l'IA generativa per vari scopi, come chatbot, creazione di contenuti multimediali, sviluppo e progettazione di prodotti.
Esempi di IA generativa
L'IA generativa ha diversi casi d'uso in tutti i settori
Servizi finanziari
Le società di servizi finanziari utilizzano strumenti di IA generativa per servire meglio i propri clienti riducendo al contempo i costi:
- Gli istituti finanziari utilizzano i chatbot per generare consigli sui prodotti e rispondere alle richieste dei clienti, migliorando così il servizio clienti complessivo.
- Gli istituti di credito accelerano l'approvazione dei prestiti per i mercati finanziariamente svantaggiati, soprattutto nei Paesi in via di sviluppo.
- Le banche individuano rapidamente le frodi relative a reclami, carte di credito e prestiti.
- Le società di investimento utilizzano la potenza dell'IA generativa per fornire consulenza finanziaria sicura e personalizzata ai propri clienti a basso costo.
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Sanità e scienze biologiche
Uno dei casi d'uso dell'IA generativa più promettenti è l'accelerazione della scoperta e della ricerca di farmaci. L'IA generativa può creare nuove sequenze proteiche con proprietà specifiche per la progettazione di anticorpi, enzimi, vaccini e terapia genica.
Le aziende del settore sanitario e delle scienze scientifico usano gli strumenti di IA generativa per progettare sequenze geniche sintetiche per applicazioni nella biologia sintetica e nell'ingegneria metabolica. Ad esempio, possono creare nuovi percorsi biosintetici oppure ottimizzare l'espressione genica per scopi di bioproduzione.
Gli strumenti di IA generativa creano anche dati sintetici sui pazienti e sull'assistenza sanitaria. Questi dati possono essere utili per addestrare modelli di intelligenza artificiale, simulare studi clinici o studiare malattie rare senza accedere a grandi set di dati del mondo reale.
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Settore automobilistico e manifatturiero
Le aziende automobilistiche utilizzano la tecnologia di IA generativa per una moltitudine di scopi, dalla progettazione alle esperienze a bordo dei veicoli e all'assistenza clienti. Ad esempio, ottimizzano la progettazione delle parti meccaniche per ridurre la resistenza aerodinamica dei veicoli o adattano la progettazione degli assistenti personali.
Le aziende automobilistiche utilizzano gli strumenti di IA generativa per offrire un'assistenza clienti migliore fornendo risposte rapide alle domande più comuni dei clienti. L'IA generativa crea nuovi design di materiali, chip e componenti per ottimizzare i processi di produzione e ridurre i costi.
Un altro caso d'uso dell'IA generativa è la sintesi dei dati per testare le applicazioni. Ciò è particolarmente utile per i dati che spesso non sono inclusi nei set di dati di test (come difetti o casi limite).
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Telecomunicazioni
I casi d'uso dell'IA generativa nel settore delle telecomunicazioni si concentrano sulla reinvenzione dell'esperienza del cliente definita dalle interazioni cumulative degli abbonati in tutti i punti di contatto del percorso del cliente.
Ad esempio, le società di telecomunicazioni applicano l'IA generativa per migliorare il servizio clienti con agenti di conversazione in tempo reale simili agli esseri umani. Inoltre, possono reinventare le relazioni con i clienti, attraverso assistenti di vendita uno a uno personalizzati, e ottimizzare le prestazioni della rete, analizzando i dati di rete per suggerire possibili correzioni.
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Media e intrattenimento
Dalle animazioni alle sceneggiature e ai lungometraggi, i modelli di IA generativa producono contenuti innovativi a una frazione del costo e del tempo rispetto alla produzione tradizionale.
Altri casi d'uso dell'IA generativa nel settore includono:
- Gli artisti possono integrare e migliorare i propri album con musica generata dall'IA per creare esperienze completamente nuove.
- Le organizzazioni dei media possono utilizzare l'IA generativa per migliorare l'esperienza del pubblico offrendo contenuti e annunci personalizzati per aumentare i ricavi.
- Le società di gaming utilizzano l'IA generativa per creare nuovi giochi e consentire ai giocatori di creare avatar.
Vantaggi dell'IA generativa
Secondo Goldman Sachs, l'IA generativa potrebbe determinare un aumento del 7% (o quasi 7 bilioni di dollari) del PIL globale e incrementare la crescita della produttività di 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni. Di seguito vengono esposti altri vantaggi dell'IA generativa.
Come si è evoluta la tecnologia dell'IA generativa?
I modelli generativi primitivi vengono utilizzati da decenni in statistica per aiutare l'analisi dei dati numerici. Le reti neurali e il deep learning sono stati i precursori recenti della moderna IA generativa. Gli autoencoder variazionali, sviluppati nel 2013, sono stati i primi modelli generativi di deep learning in grado di generare immagini e discorsi realistici.
VAE
Gli autoencoder variazionali (VAE) hanno introdotto la possibilità di creare nuove varianti di più tipi di dati. Ciò ha portato alla rapida nascita di altri modelli di IA generativa come le reti generative contraddittorie e i modelli di diffusione. Queste innovazioni erano incentrate sulla generazione di dati che assomigliavano sempre più a dati reali, nonostante fossero creati artificialmente.
Trasformatori
Nel 2017, si è verificato un ulteriore cambiamento nella ricerca sull'intelligenza artificiale con l'introduzione dei trasformatori. I trasformatori hanno integrato perfettamente l'architettura dell'encoder e del decoder con un meccanismo di attenzione. Hanno semplificato il processo di formazione dei modelli linguistici con livelli di efficienza e versatilità eccezionali. Modelli significativi come il GPT si sono affermati come modelli fondamentali in grado di effettuare il preaddestramento su ampi corpora di testo grezzo e di essere perfezionati per compiti diversi.
I trasformatori hanno cambiato le possibilità di elaborazione del linguaggio naturale. Hanno potenziato le capacità generative per attività che vanno dalla traduzione e il riassunto alla risposta alle domande.
Il futuro
Molti modelli di IA generativa continuano a fare passi da gigante e hanno trovato applicazioni in diversi settori. Le innovazioni recenti si concentrano sul perfezionamento dei modelli per utilizzarli con dati proprietari. I ricercatori desiderano anche creare testi, immagini, video e discorsi che siano sempre più simili a quelli umani.
Come funziona l'IA generativa?
Come tutte le tipologie di intelligenza artificiale, l'IA generativa funziona utilizzando modelli di machine learning, ovvero modelli di grandi dimensioni che vengono pre-addestrati su enormi quantità di dati.
Modelli di fondazione
I modelli di fondazione (FM) sono modelli di machine learning addestrati su un ampio spettro di dati generalizzati e non etichettati. Sono in grado di eseguire un'ampia varietà di attività generali.
Gli FM sono il risultato degli ultimi progressi di una tecnologia che si evolve da decenni. In generale, un FM utilizza schemi e relazioni appresi per prevedere l'elemento successivo in una sequenza.
Ad esempio, con la generazione di immagini, il modello analizza l'immagine e ne crea una versione più nitida e definita. Allo stesso modo, con il testo, il modello prevede la parola successiva in una stringa di testo in base alle parole precedenti e al loro contesto. Seleziona quindi la parola successiva utilizzando tecniche di distribuzione delle probabilità.
Modelli linguistici