L’IA linguistica ha fatto passi da gigante dalle sue origini: da semplice problem solver a creatrice di contenuti complessi.
L’intelligenza artificiale (IA) ha attraversato un percorso di sviluppo straordinario, specialmente nel campo della comprensione e generazione del linguaggio umano. In questo articolo, attraverseremo i meandri storici e le applicazioni attuali dei modelli linguistici dell’IA, concentrandoci sulla straordinaria capacità di simulare le funzioni cognitive umane.
Il termine intelligenza artificiale è stato coniato nel 1956 da John McCarthy, ma la visione originale dell’IA come semplici programmi problem solver è stata completamente stravolta dalla realtà dei fatti. I progressi tecnologici, soprattutto a partire dagli anni ’80 e ’90, hanno portato a un significativo aumento della capacità di memoria e potenza di calcolo dei computer, aprendo la strada allo sviluppo degli attuali modelli linguistici generativi dell’IA.
La rivoluzione nell’IA ha preso il via con gli studi sui neuroni artificiali e lo sviluppo delle prime reti neurali non lineari negli anni ’70. Si è notevolmente intensificata con figure come Alan Turing, che già nel 1950 interrogava la comunità scientifica con la sua celebre domanda “Can machines think?” e che propose il noto Test di Turing per misurare l’intelligenza delle macchine.
Oggi, l’IA generativa si manifesta prevalentemente attraverso i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models – LLM), le cui applicazioni spaziano dalla ricerca online alla composizione musicale, passando per la scrittura di testi e la traduzione delle lingue.
I LLM hanno una capacità operativa enorme, permettendo non solo la semplice segmentazione delle informazioni, ma anche l’estrazione dei significati e l’analisi del sentiment dietro ad un testo. Tuttavia, non sono esenti da criticità, come la tendenza a “allucinare” fatti non reali e la difficoltà di generare traduzioni precise senza l’intervento umano.
I migliori LLM attuali sono stati sviluppati per essere potenti strumenti in grado di agire su un’ampia varietà di testi, ma richiedono enormi set di dati per il loro addestramento e sono soggetti a problematiche etiche e legali legate alla proprietà dei dati stessi.
Tra i vari modelli di spicco troviamo la famiglia GPT di OpenAI, con il suo GPT-4 multimodale all’avanguardia, e modelli competitivi come LLaMA di Meta AI e Bard di Google. Questi modelli sono in continuo aggiornamento e miglioramento, ma la percentuale di imprese italiane che li utilizzano è ancora ridotta, evidenziando una certa riluttanza all’adozione di questi strumenti avanzati.
La storia dei LLM ci riporta a inizio ‘900, con il matematico Andrey Markov e i suoi studi sulla teoria delle probabilità applicata al linguaggio. Da allora, i modelli linguistici si sono evoluti in modo esponenziale, diventando via via più ingenti e complessi, ma anche più potenti e funzionali.
In sintesi, la storia dell’IA linguistica è un crogiolo di genialità, sperimentazione e sviluppo incessante. Tuttavia, l’infatuazione verso modelli sempre più grandi deve essere bilanciata con considerazioni ambientali, etiche e di sostenibilità, indicando che ‘più grande’ non significa automaticamente ‘migliore’. Questi progressi pongono un punto interrogativo sempre più incisivo sul significato di ‘essere umano’ in un’era digitale in costante evoluzione.