Dopo ormai sette mesi di utilizzo quotidiano, potresti esserti domandato: “ma come funziona ChatGPT?” Beh, non sei il solo. Sono spuntati fuori come i funghi molti termini nuovi, che in questi primi mesi abbiamo cominciato a masticare: Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing. Ma cosa c’è, davvero, sotto il cofano? Cosa succede dietro le quinte? Vediamolo insieme.
Il Machine Learning
Iniziamo da qui: il Machine Learning. Esso rappresenta senza dubbio uno dei concetti fondamentali dell’Intelligenza Artificiale e consiste nella capacità di apprendimento automatico delle macchine. Macchine che ora sono in grado di migliorare il proprio rendimento senza la necessità di essere programmate manualmente per ogni singolo compito. Sì, hai capito bene: grazie agli algoritmi di machine learning, una macchina moderna è in grado di analizzare una enorme quantità di dati autonomamente e di apprenderli correttamente. Questo significa che la macchina, dopo questo processo, sarà in grado di formulare risposte a varie richieste di analisi e manipolazione di quei dati. La base del machine learning è costituita pertanto dalla enorme quantità di dati che gli vengono forniti, che costituiscono il fondamento su cui la macchina apprende. Per intenderci, quello che potreste aver sentito chiamare “addestramento”.
I Big Data
Un ruolo chiave in questo senso è svolto dalla big data analysis, ovvero la capacità di analizzare e organizzare grandi quantità di dati. Grazie alla sempre crescente importanza dei big data nel mondo moderno, il machine learning si pone come uno dei concetti centrali dell’informatica, destinato a diventare sempre più importante in futuro proprio per il suo ruolo centrale anche nel mondo dell’Intelligenza Artificiale. Il machine learning viene utilizzato nei motori di ricerca, nell’analisi dei dati finanziari, nella gestione del traffico e, in generale, in tutti quei campi dove si accumulano quantità immense di informazioni tra le quali è necessario mettere ordine.
Ricapitolando: la big data analysis analizza enormi quantità di dati, il machine learning fa ordine e apprende, formando quella che potremmo chiamare una “base di conoscenze strutturate”.
Il Deep Learning e le Reti Neurali
A questo punto abbiamo una conoscenza. Ci serve uno strumento per manipolarla ed estrapolare nuovi dati a partire dai dati iniziali. Le reti neurali, che costituiscono il pilastro del Deep Learning, fanno proprio questo. Si tratta di particolari software che rappresentano reti logiche regolate da pesi, che attribuiscono ai diversi nodi una maggiore o minore importanza. Servono a fare ordine e a estrarre nuovi dati dai dati di partenza. Di fatto, come dice il nome stesso, replicano il cervello umano, o almeno una sua porzione. Il cervello umano, infatti, è esattamente una rete neurale biologica costituita da neuroni. E i neuroni biologici svolgono proprio il medesimo compito: fanno da nodi e, modulando il segnale biochimico, attribuiscono minore o maggiore importanza agli impulsi neurali. Volendo utilizzare una metafora, il machine learning rappresenta un po’ l’esperienza, la conoscenza della macchina. Mentre il Deep Learning, con le reti neurali, rappresenta la sua capacità di mettere ordine e assegnare priorità a quella conoscenza.
Natural Language Processing (o NLP)
A questo punto, diremmo…. “gli manca solo la parola”! Ed eccola qui. Il Natural Language Processing è quella tecnologia che rende l’AI in grado di comprendere il linguaggio umano naturale, parlando, scrivendo o leggendo. Ciò consente ai computer di analizzare testi, identificare parole chiave, comprendere le intenzioni e persino riconoscere le emozioni dell’interlocutore. L’NLP ha avuto nel tempo una vasta gamma di applicazioni, tra cui gli assistenti virtuali come Siri e Alexa. Inoltre, l’NLP può essere utilizzato per automatizzare i customer service, rendendo le interazioni tra aziende e clienti più rapide ed efficienti. Anche la traduzione dei testi in lingue diverse può essere automatizzata grazie all’NLP, semplificando le comunicazioni internazionali e migliorando l’accessibilità ai servizi in tutto il mondo. Un altro utilizzo dell’NLP è la creazione di strumenti di sintesi vocale per le persone non in grado di parlare.
Ricomponiamo il puzzle
Come avrai capito, tutte queste tecnologie esistevano già: malgrado l’impressione che ChatGPT fosse stato calato dal cielo o portato dagli alieni da un giorno all’altro, in realtà è il risultato del naturale sviluppo di tecnologie che eravamo abituati a usare da tempo. E che oggi ci fanno capire come funziona ChatGPT.
Il machine learning veniva dal mondo dei big data ed era stato sviluppato per fare ordine nelle miliardi di interazioni che l’umanità intesse quotidianamente con i servizi Internet. Il deep learning e le reti neurali erano il braccio interdisciplinare delle neuroscienze al quale partecipavano da anni anche la psicologia sperimentale, l’informatica e l’ingegneria. Mentre la necessità di sviluppare un sistema di comprensione del linguaggio naturale si era affacciata sul mercato con la crescente richiesta di assistenti virtuali, ma anche con la necessità dei grandi player di identificare e comprendere gli schemi di comportamento degli utenti sui loro portali e servizi.
Come funziona ChatGPT
Insieme, oggi, queste tre tecnologie consentono a ChatGPT, e alle varie Intelligenze Artificiali, di comprendere e generare il linguaggio naturale in modo estremamente avanzato. Quando gli utenti interagiscono con una macchina intelligente, questa utilizza il machine learning per analizzare la domanda e identificare il contesto. Poi, utilizzando il deep learning, la macchina elabora queste informazioni e genera una risposta appropriata. Infine, l’NLP consente alla macchina di comprendere il linguaggio naturale e generare una risposta che suona come se fosse stata scritta da un essere umano.
Se adesso vuoi anche farti capire da ChatGPT, allora è il momento di apprendere la PROGRAMMAZIONE SEMANTICA. La Programmazione Semantica è l’evoluzione dell’ingegneria del prompt e ti permette di ottenere il massimo risultato da ChatGPT.
