L’AI che ti assiste e l’AI che crea: non tutte le intelligenze artificiali sono uguali

Ormai non si parla d’altro: intelligenza artificiale. È presente nei telefoni, nei browser, nei forni, nelle lavatrici: l’intelligenza artificiale è ovunque e diventerà parte integrante delle nostre vite. Esistono però diverse tipologie di intelligenza artificiale che, esattamente come un cervello umano, non pensano tutte allo stesso modo e si adattano alle diverse situazioni. Oggi possiamo distinguere due grosse tipologie di intelligenza artificiale e se pensiamo a tutti i prodotti dotati di AI (Artificial Intelligence), nel 99% dei casi, ci ritroviamo nella situazione dove una funzione specifica usa un tipo di AI oppure l’altro tipo. Oppure, perché no, entrambe. Le due grosse famiglie sono: AI discriminativa e AI generativa; scopriamo, con esempi pratici, quali sono le differenze.

L’intelligenza artificiale di tipo discriminativo, come dice il nome stesso, è un’intelligenza che è in grado di saper distinguere e riconoscere. L’AI discriminativa è stata una delle prime applicazioni pratiche dell’AI nei prodotti elettronici, basta pensare agli smartphone e alle loro funzioni fotografiche oppure ai sistemi di riconoscimento del parlato usati da assistenti vocali come Alexa o Siri. Quando uno smartphone o una fotocamera usa il riconoscimento della scena per capire se si sta facendo una fotografia al cielo, a una persona oppure di notte usa l’AI discriminativa: il modello, quell’elemento che può essere considerato il cuore dell’AI, viene allenato per riuscire a distinguere una determinata condizione o una serie di condizioni all’interno di un set di dati enorme.

Come si "allena" l'Intelligenza artificiale discriminativa

Per capire questo concetto basta fare un esempio pratico: un’azienda che deve insegnare a una fotocamera a riconoscere un piatto di pasta deve far capire al modello come è fatto un piatto di pasta e come non è fatto un piatto di pasta. Per farlo raccoglie migliaia di fotografie di piatti di pasta e migliaia di fotografie di piatti che possono assomigliare alla pasta, ma che non lo sono, e questo dataset viene fatto elaborare a un computer che insegna al modello a distinguere, a discriminare la pasta in mezzo a tutto quello che non è pasta. Migliore è il dataset, maggiore è la quantità di fotografie che vengono date, migliore sarà l’accuratezza del modello nel distinguere la pasta. Questo sistema non vale solo per le fotografie, ma anche per i video, la musica, i file audio di parlato e con ogni altro elemento che rappresenta un set di dati. Gli assistenti vocali funzionano allo stesso modo: i modelli sono allenati per riconoscere determinate parole e più variazioni vengono date, più il modello sarà preciso.

I dispositivi che si basano sull'AI discriminativa

Oggi migliaia di prodotti “AI” si basano sull’AI discriminativa: le lavatrici AI provano a riconoscere il tipo di tessuto, i forni quello che si sta cucinando, gli smartphone riconoscono le persone, trascrivono l’audio, le fotocamere riconoscono scene, soggetti, volti. Quando chiediamo allo smartphone di trovare le fotografie “al mare” riesce a farlo perché ogni foto che abbiamo scattato è stata vista da un modello AI discriminativo che in base agli elementi della scena ha categorizzato le foto secondo una serie di parole chiave, “mare” se ha visto il mare, “festa” se ha visto una torta e così via.

C’è un motivo se questo tipo di AI è in assoluto la più diffusa: non richiede troppa potenza di calcolo e i modelli sono molto snelli, cosa che ha permesso di inserire un po’ di AI in prodotti portatili di dimensioni piccolissime. Gli auricolari a cancellazione del rumore, ad esempio, usano l’AI discriminativa per capire se l’ambiente circostante è rumoroso e per riconoscere la nostra voce abbassando così il volume quando parliamo.

La nuova frontiera dell’AI, che non va a sostituire ma completa quella discriminativa, è l’AI generativa. Stiamo parlando dell’AI di ChatGPT, di Gemini, di Midjourney e Firefly. Come dice il nome stesso questo tipo di intelligenza è in grado di generare contenuti partendo sempre da un dataset con cui è stata allenata. Il modello, in questo caso, non usa il dataset per riconoscere elementi ma lo usa per creare nuovi elementi che assomigliano al dataset.

Le applicazioni dell'AI generativa

ChatGPT è in grado di generare testi, storie, di raccontare barzellette perché ha imparato a farlo studiando tutti i testi, le storie e le barzellette che erano presenti nell’enorme dataset con cui è stato allenato. La stessa cosa vale per le AI in grado di disegnare, come ad esempio Midjourney o Stable Diffusion: il modello è stato allenato con milioni di fotografie o disegni e, come uno studente perfetto che apprende come una spugna, lo stesso modello è poi in grado di ripetere quello che ha imparato, anche se non a memoria. Oltre a richiedere una dose enorme di risorse, l’AI generativa è dispendiosa in termini di potenza di calcolo e di consumi, questo tipo di intelligenza è quella forse più problematica da gestire per i risvolti etici ma è in assoluto quella più utile, perché può davvero aiutare una persona a svolgere compiti che potrebbero essere ripetitivi o onerosi. L’AI generativa oggi può creare foto o disegni, aiutare a programmare, creare schemi, riassunti, riscrivere e correggere testi e creare anche video. Il tutto con un livello di qualità che cresce molto rapidamente con il passare del tempo, insieme a modelli che diventano sempre più leggeri: nei prossimi anni anche l’AI generativa sbarcherà su molti prodotti che usiamo tutti i giorni, soprattutto smartphone e notebook.

AI generativa e AI discriminativa al lavoro insieme

Esistono anche casi dove le due tipologie di AI possono lavorare insieme completandosi: il Magic Editor del Samsung Galaxy S24, ad esempio, permette di cancellare da una foto elementi indesiderati. Viene usata l’AI discriminativa per riconoscere e selezionare gli elementi, che possono essere una persona, un lampione, una finestra e successivamente, tramite AI generativa, viene riempita la parte cancellata con una nuova porzione di immagine.

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