Introduzione
Ormai è chiaro, ChatGPT ha la potenzialità di rivoluzionare le nostre vite. E’ una cosa sotto gli occhi di tutti e tutti, ultimamente, abbiamo avuto a che fare con questa macchina straordinaria.
Tuttavia, ho notato che l’approccio generale da parte del pubblico, fino ad ora, è stato quello del “pensiero magico” o dell’eccessiva fiducia nei riguardi di una tecnologia che, seppure incredibile, è pur sempre un (gran) pezzo di software. Le persone, che non hanno idea di come funzioni, gli parlano come fosse un essere umano; si aspettano da lui la stessa comprensione e la stessa efficacia di un lavoratore esperto, potremmo quasi dire di uno “schiavo”. Sentendosi improvvisamente proiettati in uno scenario fantascientifico, molti credono che basti chiedere a ChatGPT il fatidico “dammi 10 idee per il mio blog” per ottenere davvero 10 idee funzionanti per un blog.
La realtà, manco a dirlo, è un’altra. ChatGPT è solo una tecnologia avanzata e molto nuova, nuova perfino per coloro che l’hanno creata. I quali a volte sembrano loro stessi in imbarazzo davanti ai suoi risultati. E l’unica cosa che dobbiamo fare, adesso, è capirla. Quindi, rimbocchiamoci le maniche, mettiamoci sotto e vediamo un po’ alcuni concetti fondamentali. A partire dalla cosa più importante: l’ingegneria del prompt.
Cos’è l’ingegneria del prompt?
Il “prompt” è quello che diamo in input alla macchina quando interagiamo con lei. Ad esempio, quando chiediamo “dammi la ricetta della carbonara”, questo è il nostro prompt. Come sappiamo, più complesso è il prompt e maggiore è il contesto, ovvero l’informazione totale che la macchina riceve e sulla quale, quindi, produce la risposta. L’ingegneria del prompt è un approccio scientifico nato di recente per interagire con i modelli di linguaggio basati su intelligenza artificiale come ChatGPT e si basa proprio sull’aggiunta di contesto alla semplice domanda. Si tratta di una metodologia che si concentra sulla creazione di input accurati e mirati per guidare il modello a produrre risposte coerenti, pertinenti e utili. A differenza della programmazione sintattica tradizionale, l’ingegneria del prompt si basa sulla comprensione della semantica e del contesto dei dati in ingresso.
In altre parole, l’ingegneria del prompt si occupa di “comunicare” in modo efficace con il modello di linguaggio, formulando richieste e domande in modo che il modello possa interpretarle correttamente e offrire risposte adeguate. Questo processo richiede una buona conoscenza delle reti neurali, della semantica e delle tecniche di programmazione specifiche per lavorare con modelli di linguaggio come ChatGPT. Grazie all’ingegneria del prompt, gli utenti possono ottenere risultati migliori e più affidabili dai modelli di linguaggio, riducendo al minimo gli errori e le ambiguità.
ChatGPT e la Programmazione Semantica
La programmazione semantica, d’altronde, è un approccio ancora più innovativo che sfrutta la comprensione del significato e delle relazioni tra parole e concetti per interagire con le reti neurali in modo ancora più efficace. A differenza sia della programmazione sintattica tradizionale, che interviene sull’algoritmo e si concentra sulla struttura e sulla forma delle istruzioni, sia dell’ingegneria del prompt, che si limita all’interazione domanda-risposta, la programmazione semantica pone l’accento sul significato e sul contesto delle parole utilizzate nell’input e cerca di programmare un flusso complesso di informazioni tra la domanda, le variabili introdotte nella domanda e la risposta ottenuta. In sostanza, si tratta di un metodo per migliorare la comunicazione tra l’utente e l’intelligenza artificiale, che garantisce risposte massimamente pertinenti e in linea con le aspettative.
Le Reti Neurali
Per comprendere appieno la programmazione semantica, è utile esaminare il funzionamento delle reti neurali e il processo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che sottende le interazioni con ChatGPT. Le reti neurali sono sistemi di apprendimento automatico che imitano il funzionamento del cervello umano, apprendendo a riconoscere schemi e relazioni tra dati attraverso l’esperienza. Nel caso di ChatGPT, la rete neurale è stata addestrata su un vasto corpus di testi in lingua naturale, acquisendo così una profonda comprensione della grammatica, della sintassi e della semantica del linguaggio.
Tuttavia, le reti neurali come ChatGPT non “pensano” come gli esseri umani e, pertanto, possono essere sensibili alle variazioni nella formulazione dei prompt o alle ambiguità semantiche. È qui che entra in gioco la programmazione dell’input: fornendo istruzioni chiare e univoche all’intelligenza artificiale, è possibile guidare la rete neurale a produrre risposte più accurate e pertinenti alle nostre domande.
La programmazione semantica, in particolare, si basa su alcune tecniche fondamentali, tra cui la specificazione di contesto, la costruzione di ontologie, l’uso di compiti e istruzioni formulati con termini precisi, le interazioni vincolate e la formulazione di variabili mobili. Queste tecniche permettono di ridurre l’ambiguità e migliorare la qualità delle interazioni con ChatGPT. Inoltre, la programmazione semantica non si utilizza per lo svolgimento di compiti semplici ma per compiti molto avanzati che mirano a ridurre lo sforzo dell’utente e ad aumentare in modo esponenziale la sua produttività.
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