Nel mondo moderno, l’Intelligenza Artificiale (IA) è diventata un pilastro tecnologico fondamentale, suscitando spesso domande su cosa sia realmente e come si differenzi dal Machine Learning (ML).

L’IA rappresenta un ambito multidisciplinare che mira a sviluppare sistemi in grado di emulare l’intelligenza umana, consentendo alle macchine di apprendere dai dati, trarre conclusioni, e adattarsi alle nuove situazioni.

D’altro canto, il Machine Learning è una branca specifica dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli capaci di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati.

In Conquist, ci impegniamo a impiegare queste nuove tecnologie a vantaggio dei nostri clienti, offrendo soluzioni innovative e personalizzate.

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Buona lettura.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE (IA)

L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che si dedica alla creazione di sistemi intelligenti capaci di ragionare, apprendere e agire, simulando così il comportamento umano, questo campo abbraccia teorie e metodi volti a sviluppare macchine in grado di eseguire compiti che richiedono intelligenza, solitamente riservati agli esseri umani, l’obiettivo è rendere tali sistemi capaci di apprendere da esperienze passate, adattarsi a nuove situazioni e risolvere problemi in modo

MACHINE LEARNING (ML)

Il Machine Learning (ML) costituisce un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale, focalizzandosi sull’abilità di un sistema di addestrare modelli autonomamente in base ai dati di input forniti, questo processo consente al sistema di fare previsioni e di generare dati basati sulle informazioni apprese durante l’addestramento. Il Machine Learning rappresenta un pilastro fondamentale nell’evoluzione dell’IA, consentendo alle macchine di apprendere e migliorare le proprie performance nel tempo attraverso l’esperienza acquisita

Modello Supervisionato

Nel modello supervisionato, il sistema viene addestrato su un insieme di dati di input e output conosciuti, l’obiettivo è far apprendere al modello la relazione tra gli input e gli output noti, in modo che possa fare previsioni accurate su nuovi dati.

Nel modello supervisionato, l’apprendimento avviene attraverso l’analisi di dati etichettati, cioè dati che contengono informazioni esplicite sugli output attesi.  Questi dati sono contrassegnati da tag o etichette che indicano, ad esempio, il nome, il tipo o il valore associato a ciascun esempio. L’obiettivo principale di questo approccio è utilizzare il passato come guida per predire il futuro.

Esempio di Machine Learning Supervisionato: Classificazione di E-mail

Immagina di voler sviluppare un sistema per classificare automaticamente le e-mail come “spam” o “non spam”.

In un contesto di apprendimento supervisionato, si utilizzerebbe un set di dati che contiene e-mail già etichettate come “spam” o “non spam”. Ogni e-mail nel set di dati è associata a un’etichetta corrispondente.

Dati Etichettati: E-mail 1: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “spam” •     E-mail 2: [Contenuto dell’e-mail], Etichetta: “non spam” … e così via …

Addestramento del Modello:

Il modello viene addestrato su questo set di dati etichettato, imparando la relazione tra le caratteristiche delle e-mail e le etichette associate.

Predizione:

Successivamente, il modello può essere utilizzato per classificare nuove e-mail come “spam” o “non spam” sulla base di ciò che ha appreso durante l’addestramento.

Modello Non Supervisionato

Al contrario, nel modello non supervisionato, il sistema si basa solo su dati di input senza output associati, l’obiettivo è identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati senza avere informazioni guida esterne.

Nel modello non supervisionato, l’apprendimento si basa esclusivamente sull’analisi di dati non etichettati, privi di informazioni dettagliate sugli output.  In questo caso, il sistema cerca autonomamente di identificare modelli, strutture o relazioni intrinseche nei dati. L’assenza di etichette implica che il modello deve trovare in maniera autonoma le connessioni e le caratteristiche rilevanti nei dati senza

Esempio di Machine Learning Non Supervisionato: Raggruppamento di Clienti di un Negozio Online

Immagina di avere dati di acquisto da un negozio online, ma senza informazioni sull’appartenenza di ciascun cliente a una specifica categoria. In un contesto di apprendimento non supervisionato, l’obiettivo potrebbe essere quello di raggruppare i clienti in base ai loro comportamenti di acquisto.

Dati Non Etichettati: Cliente 1: [Dettagli degli acquisti], Cliente 2: [Dettagli degli acquisti] … e così via …

Apprendimento del Modello:

Il modello di machine learning non supervisionato cerca autonomamente pattern e similitudini nei dati, raggruppando i clienti in base alle loro abitudini di acquisto senza avere informazioni preesistenti sulle categorie di appartenenza.

Risultato:

Il modello potrebbe identificare automaticamente gruppi di clienti con comportamenti di acquisto simili, consentendo al negozio di personalizzare strategie di marketing o offerte per ciascun gruppo.

DEEP LEARNING

Il Deep Learning rappresenta un sottoinsieme dei metodi di Machine Learning che si avvale delle reti neurali artificiali per elaborare schemi più complessi rispetto ai metodi tradizionali. Le reti neurali sono ispirate al cervello umano e sono composte da nodi interconnessi, chiamati neuroni.

Il Deep Learning è applicato con successo in diversi campi, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e molte altre applicazioni che richiedono la comprensione e l’elaborazione di dati complessi.

Le reti neurali sono organizzate in strati, con uno strato di input che riceve i dati, uno o più strati nascosti che elaborano le informazioni e uno strato di output che fornisce i risultati desiderati.

I neuroni elaborano dati attraverso operazioni matematiche, apprendono dai dati forniti durante l’addestramento e sono in grado di fare previsioni in base a quanto appreso.

Una caratteristica distintiva del Deep Learning è la sua capacità di operare in un contesto semi-supervisionato. Questo significa che, durante l’addestramento, il modello utilizza sia dati etichettati (con output noti) che dati non etichettati.

Il Deep Learning può essere particolarmente efficace anche quando si dispone di pochi dati etichettati e di un gran numero di dati non etichettati. L’uso di dati non etichettati consente al modello di apprendere caratteristiche più complesse e generalizzabili, migliorando le prestazioni su nuovi dati.

Nel campo del Deep Learning, i sistemi possono essere divisi in due categorie principali: discriminativi o predittivi e generativi.

DEEP LEARNING – SISTEMI DISCRIMINATIVI O PREDITTIVI

I sistemi discriminativi si concentrano sulla classificazione o previsione di etichette per i dati esistenti. Questi sistemi sono progettati per classificare o prevedere le etichette associate a punti dati specifici. Sono addestrati su set di dati che contengono punti dati etichettati, ovvero esempi con input noti e le rispettive etichette di output.

I modelli discriminativi apprendono le relazioni tra le caratteristiche dei punti dati e le etichette corrispondenti durante la fase di addestramento.

Sono spesso utilizzati per task di classificazione o regressione, dove l’obiettivo è assegnare a ciascun punto dati un’etichetta o prevedere un valore specifico.

DEEP LEARNING – SISTEMI GENERATIVI

I sistemi generativi mirano a creare nuovi dati basandosi sulla struttura appresa dai dati di addestramento.

I modelli generativi, al contrario, sono progettati per creare nuove istanze di dati basate sulla distribuzione probabilistica appresa dai dati esistenti.

Durante l’addestramento, questi modelli imparano la distribuzione dei dati, catturando le correlazioni e le strutture complesse presenti nei dati di input.

Una volta addestrati, i modelli generativi possono essere utilizzati per generare nuovi dati che condividono caratteristiche simili a quelli di addestramento. Questo può includere la generazione di testi, immagini, suoni o dati sintetici.

I modelli generativi trovano applicazioni in generazione di testo, sintesi di immagini, creazione di suoni e altro, dove la capacità di generare dati originali è fondamentale.

LLM (Large Language Model )

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello linguistico che è stato addestrato su un enorme set di dati di testo e codice, questo set di dati può includere libri, articoli, codice, e-mail, ecc.

L’LLM viene quindi utilizzato per generare testo, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle domande in modo informativo.

L’LLM però ha alcuni problemi:

• Costo delle interrogazioni: Aumenta con la quantità di dati inviati (misurata in token) e il numero delle query.
• Limite di token: Ogni interrogazione ha un limite di token.
• Dati non aggiornati: I dati a disposizione dei LLM potrebbero non essere aggiornati.
• Allucinazioni: Le risposte possono essere errate o allucinate se i dati sono assenti o insufficienti.

Tali problemi sono risolti con l’utilizzo dei modelli RAG.

RAG (Retrieval Augmented Generation)

I modelli RAG risolvono i problemi su indicati introducendo fasi preliminari all’utilizzo dei LLM:

• Memorizzazione dei dati: Si memorizzano tutti i dati necessari in un database vettoriale.
• Estrazione delle informazioni: Si estraggono le informazioni pertinenti per rispondere a una domanda.
• Invio al LLM: Si inviano al LLM queste informazioni come contesto della domanda e la domanda stessa in un prompt strutturato.
• Utilizzo della risposta: Si recupera e utilizza la risposta generata dal LLM utilizzando questo prompt.

Componenti di un Modello RAG:

Retriever: Responsabile del caricamento dei dati da diverse fonti (database, feed RSS, file PDF, ecc.), suddivisione dei documenti in unità gestibili e trasformazione delle informazioni in vettori numerici.

Generator: Utilizza il contesto e la domanda per generare la risposta.

Vantaggi dell’Approccio RAG:

Dati aggiornati: I dati provenienti da qualsiasi fonte possono essere utilizzati.

Riduzione delle interrogazioni al LLM: Si riduce il numero di richieste al LLM.

Contesto contestuale: Le risposte sono più contestuali e accurate

IA GENERATIVA

L’Intelligenza Artificiale Generativa è una categoria di Intelligenza Artificiale che eccelle nella creazione di nuovi contenuti basati su ciò che ha appreso da dati esistenti offrendo un’ampia gamma di applicazioni creative.

Questo approccio si basa sulla capacità del sistema di apprendere da enormi quantità di dati durante la fase di addestramento, costruendo un modello statico che può essere successivamente utilizzato per generare risposte creative in risposta a input specifici.

Fase di Apprendimento:

• Durante la fase di apprendimento, l’IA generativa viene alimentata con una vasta gamma di dati in input, che possono includere testo, immagini, audio, video, o altri tipi di contenuti. Il modello statico viene costruito in base a queste informazioni.

Modello Statico:

• Il modello statico è la rappresentazione appresa delle relazioni, delle strutture e delle caratteristiche presenti nei dati di addestramento. Questo modello sarà poi utilizzato per generare nuovi contenuti.

Generazione di Risposte:

• Quando l’IA generativa riceve un dato in input, che può essere un testo, una voce o altro, utilizza il modello statico per generare una risposta. Questa risposta può essere sotto forma di testo, immagini, audio, video o altri formati, a seconda delle capacità e del dominio specifico del modello.

Creatività e Variazione:

• L’IA generativa è apprezzata per la sua capacità di produrre contenuti originali, creative e spesso variegati, rendendola utile in molteplici campi, tra cui generazione di testi, arte generativa, creazione di immagini e altro.

L’Intelligenza Artificiale Generativa deve gran parte della sua potenza all’utilizzo dei transformer, un’innovazione significativa nel campo del Natural Language Processing introdotta nel 2018.

A un livello generale, un modello di transformer è composto da un encoder e da un decoder.

L’encoder è responsabile di codificare la sequenza di input, catturando le relazioni e le caratteristiche chiave dei dati. Successivamente, la rappresentazione codificata viene passata al decoder.

Il decoder apprende come decodificare questa rappresentazione per eseguire attività pertinenti, come la generazione di testi, la traduzione automatica o altre attività basate sul linguaggio.

Nei transformer, si possono verificare fenomeni noti come “allucinazioni”. Queste allucinazioni si manifestano quando il modello genera parole o frasi che, sebbene possano sembrare grammaticalmente corrette, spesso mancano di senso o sono erronee dal punto di vista semantico.

Il problema delle allucinazioni nei transformer può essere attribuito alla natura statistica e probabilistica dei modelli di linguaggio. Poiché i transformer apprendono dalla vastità dei dati di addestramento, possono occasionalmente produrre output che sembrano coerenti ma non sono semanticamente corretti o significativi.

Un prompt rappresenta un testo breve che viene inserito come input in un modello linguistico, e può essere utilizzato per controllare l’output del modello in vari modi.

I prompt sono utilizzati per inizializzare e guidare l’IA generativa nella produzione di risposte o contenuti specifici. Possono essere costituiti da domande, istruzioni, o frasi specifiche che orientano il modello verso la produzione dell’output desiderato.

L’uso di prompt consente agli utenti di esercitare un certo grado di controllo sull’output del modello, influenzando il tipo di risposta o contenuto generato. La scelta delle parole, la struttura della frase e il tono del prompt possono influenzare notevolmente l’output risultante.

La progettazione dei prompt è un’abilità chiave nel lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni. Gli ingegneri, i ricercatori o gli utenti devono sperimentare con diversi prompt per ottenere risultati ottimali e comprendere come il modello risponde alle variazioni nell’input.

Nel processo di progettazione dei prompt, può essere importante adattare il linguaggio e il tono dell’input al dominio specifico di interesse. Ad esempio, se si desidera ottenere un output tecnico, il prompt dovrebbe riflettere un contesto tecnico.

Un modello di base rappresenta un ampio modello di Intelligenza Artificiale preaddestrato su una vasta quantità di dati.  Questi modelli sono progettati per essere adattabili e ottimizzati per una vasta gamma di attività, come l’analisi del sentiment, l’aggiunta di sottotitoli alle immagini, il riconoscimento degli oggetti e altro ancora.

I modelli di base vengono addestrati su enormi dataset, spesso tramite l’utilizzo di tecniche di apprendimento profondo, che consentono loro di apprendere rappresentazioni complesse e ricche di informazioni da dati eterogenei.

La flessibilità di questi modelli li rende adatti per essere adattati o ottimizzati per svolgere una vasta gamma di compiti specifici, senza la necessità di un addestramento specifico da zero per ciascuna attività.

I modelli di base hanno il potenziale per rivoluzionare numerosi settori, tra cui sanità, finanza, sicurezza, assistenza clienti e altri. Possono essere utilizzati per rilevare frodi, analizzare dati medici, fornire assistenza personalizzata ai clienti e molto altro.

Grazie alla loro capacità di generalizzazione e alle prestazioni su un’ampia gamma di attività, i modelli di base hanno il potenziale per cambiare radicalmente il modo in cui affrontiamo problemi complessi e sfruttiamo l’IA in vari contesti.

Tuttavia, l’uso esteso di modelli di base solleva anche sfide etiche e di sicurezza, come la responsabilità nell’uso di tali tecnologie e la necessità di affrontare potenziali bias nei dati di addestramento.

IDEE PER APPLICAZIONI GENERICHE

• Assistenti digitali: Creare assistenti digitali come Alexa e Siri. Questi assistenti possono essere utilizzati per eseguire attività come impostare timer, impostare sveglie e controllare i dispositivi domestici intelligenti.
• Motori di ricerca personalizzati: Creare motori di ricerca personalizzati che si concentrano su un particolare set di dati o argomento. Questi motori di ricerca possono essere utilizzati per trovare informazioni specifiche o per esplorare un argomento in modo più approfondito.
• Knowledge base: Creare knowledge base che archiviano informazioni su un particolare argomento o area di attività. Queste knowledge base possono essere utilizzate per fornire supporto agli utenti o per aiutare le persone a imparare qualcosa di nuovo.
• Applicazioni di addestramento: Creare applicazioni di addestramento che aiutano le persone a imparare nuove abilità o a migliorare le loro conoscenze. Queste applicazioni possono essere utilizzate per l’istruzione, la formazione professionale o per scopi personali.

IDEE PER APPLICAZIONI BANCARIE

• Generazione Automatica di Contenuti Personalizzati: Utilizza un modello generativo per creare contenuti personalizzati, come messaggi di marketing, newsletter o contenuti educativi, adattati alle esigenze specifiche di ciascun cliente sulla base dei loro dati finanziari.
• Assistenza Virtuale Conversazionale: Implementa un assistente virtuale che utilizza l’IA generativa per rispondere in modo conversazionale alle domande dei clienti, fornendo supporto in tempo reale su transazioni, bilanci e altre informazioni finanziarie.
• Simulazione di Scenari Finanziari: Crea un sistema che utilizza l’IA generativa per simulare scenari finanziari futuri basati sui dati dei clienti. Questo può aiutare i clienti a prendere decisioni informate sugli investimenti o sulla gestione del denaro.
• Generazione di Rapporti Finanziari Interattivi: Utilizza l’IA generativa per creare rapporti finanziari interattivi che consentano ai clienti di esplorare grafici, analisi e consigli personalizzati sulla base dei loro dati bancari.
• Creazione Automatica di Contenuti Educativi: Sviluppa un sistema che, utilizzando l’IA generativa, crea automaticamente materiali educativi personalizzati per i clienti, aiutandoli a comprendere meglio concetti finanziari complessi o offrendo consigli sulla gestione del denaro.
• Automazione della Certificazione dei Dati: Implementa un sistema di automazione basato sull’IA per la certificazione dei dati contabili. I modelli possono analizzare i saldi contabili e identificare anomalie o discrepanze, accelerando il processo di certificazione e riducendo la possibilità di errori umani.
• Rilevamento Automatico di Variazioni Anomale: Utilizza algoritmi di rilevamento delle anomalie per identificare variazioni inaspettate nei saldi contabili. Questo può aiutare a segnalare tempestivamente situazioni potenzialmente problematiche o frodi.
• Analisi Predittiva dei Ritardi: Sviluppa modelli che predicono possibili ritardi nella certificazione dei dati in base a comportamenti passati dei gestori. Ciò può consentire alla banca di anticipare eventuali problemi e gestire in modo proattivo il processo.