L’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha portato con sé una serie di nuovi termini. Di seguito, presentiamo un glossario dei termini chiave utilizzati nell’intelligenza artificiale:
Intelligenza Artificiale (AI): L’uso della tecnologia per simulare l’intelligenza umana attraverso programmi informatici o robotica. Scopo principale: costruire sistemi che eseguano compiti umani.
GPT (Generative Pre-trained Transformer): Acronimo di “Generative Pre-trained Transformer”. Si tratta di un tipo di modello di intelligenza artificiale basato su reti neurali artificiali che analizza e genera testi autonomamente.
Linguaggio Naturale: Il linguaggio utilizzato dagli esseri umani per comunicare tra loro, sia scritto che parlato.
Machine Learning: Un ramo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere autonomamente da dati ed esperienze, senza essere programmati esplicitamente.
Deep Learning: Una forma avanzata di machine learning che utilizza reti neurali artificiali complesse per compiti complessi.
Algoritmo: Una serie di istruzioni che consente a un programma di apprendere dai dati e svolgere compiti specifici.
Apprendimento End-to-End (E2E): Un processo di apprendimento profondo in cui un modello esegue un’intera attività dall’inizio alla fine.
Large Language Model (LLM): Un modello di intelligenza artificiale addestrato su grandi quantità di dati di testo per comprendere e generare linguaggio umano.
Chatbot: Un programma che comunica con gli esseri umani attraverso il testo simulando il linguaggio umano.
Etica dell’AI e Sicurezza dell’Intelligenza Artificiale: Principi e precauzioni che impediscono che l’IA danneggi gli esseri umani e garantiscono un uso responsabile della tecnologia.
Turing Test: Un test che verifica se una macchina può comportarsi come un essere umano in modo tale da non essere distinta da una risposta umana.
Zero-Shot Learning: Un test in cui un modello deve completare un’attività senza ricevere dati di addestramento specifici.
Temperatura: Parametro che controlla quanto sia casuale l’output di un modello linguistico.
IA Debole: Un tipo di intelligenza artificiale focalizzata su un compito specifico senza la capacità di apprendere oltre le competenze stabilite.
Overfitting: Un errore nell’apprendimento automatico in cui un modello si adatta troppo ai dati di addestramento e non è in grado di generalizzare per nuovi dati.
Allucinazione: Una risposta errata prodotta da un’IA, presentata come corretta con sicurezza.
Comportamento Emergente: Abilità non intenzionali mostrate da un modello di intelligenza artificiale.
Questi termini costituiscono un glossario delle definizioni chiave nell’ambito dell’intelligenza artificiale, aiutando a comprendere meglio il funzionamento di ChatGPT e di altre applicazioni di AI.