Futuro, Presente!
Il podcast del WMF - We Make Future che accompagna alla scoperta dell'innovazione
"Futuro, Presente!" è il podcast del WMF - We Make Future che accompagna alla scoperta di innovazioni tecnologiche e digitali, progetti, politiche e iniziative attuate nel presente che contribuiscono alla costruzione del futuro.
La playlist completa della prima stagione
Questa stagione, dedicata all'Intelligenza Artificiale, in cui ho dialogato con Giorgio Taverniti, è una delle iniziative di "WMF FOR AI", un'insieme di attività, iniziative ed eventi che WMF realizza sin dal 2016 con l'obiettivo di diffondere cultura, informazione e formazione sul tema dell'AI.
Episodi
Quelli che seguono sono i video podcast di tutti gli episodi.
EP. 1 - Cos'è l'Intelligenza Artificiale
Nel primo episodio, intitolato “cos'è l'intelligenza artificiale” esploriamo il significato dei termini più utilizzati del momento, come Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning. Scopriamo anche come si relazionano tra di loro, con esempi pratici e semplici.
L'auto a guida autonoma, in base al contesto può frenare, sterzare, o compiere altre azioni. Per ottenere questo, serve una conoscenza di base (quindi le informazioni) e una conoscenza che deriva dall’esperienza. E questo, oggi, deriva dal Machine Learning.. o apprendimento automatico.
EP. 2 - ChatGPT, un "semplice" chatbot?
Insieme a Giorgio Taverniti andiamo alla scoperta di ChatGPT, l'assistente "tuttofare", evidenziando la netta differenza tra questo nuovo strumento e Google.
Si tratta di qualcosa di molto diverso da un motore di ricerca. I sistemi hanno obiettivi diversi: mentre il motore di ricerca ci dà informazioni aggiornate e pertinenti alla nostra domanda, ChatGPT, che di fatto è un modello di linguaggio, che ha come obiettivo di completare il testo che noi scriviamo al chatbot.
EP. 3 - GPT4, la multimodalità e altre novità
Nella 3a puntata della serie dedicata all'AI non potevamo non parlare della presentazione di GPT-4: una tra le più avanzate tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale. Prime impressioni? Genera un testo più esteso e di maggior qualità. Più discorsivo, più naturale e creativo. E come se la cava con i calcoli? Ha già mostrato di risolvere un problemi che in precedenza non venivano risolti.
Una delle meraviglie della cognizione umana è la nostra capacità di elaborare simultaneamente informazioni provenienti da diversi input sensoriali, e uno degli obiettivi del machine learning è proprio ricreare questa capacità. Durante la presentazione Brockman produce uno schizzo con la penna in un foglio di carta, lo fotografa, e lo manda a GPT-4 chiedendo di trasformarlo in una pagina web!
EP. 4 - La generazione delle immagini
Esploriamo il processo creativo dell'Intelligenza Artificiale per la generazione di immagini attraverso un prompt testuale (TextToImage).
Spieghiamo anche il processo di addestramento attraverso il quale gli algoritmi riescono a produrre degli output così straordinari.
È come se prendessimo una roccia e la scolpissimo per togliere il materiale in eccesso per la nostra scultura. E questo è anche alla base degli algoritmi che permettono di generare video a partire dal testo.
EP. 5 - L'evoluzione della ricerca online: le mosse di Microsoft
Il Nuovo Bing ha portato sul motore di ricerca Microsoft 100 milioni di utenti attivi, grazie alla combinazione con il modello di linguaggio derivato da ChatGPT. Microsoft può permettersi di sperimentare e sbagliare, cosa che Google non può fare.
La ricerca è veloce e non potrà essere sostituita. Ma se ci serve qualcosa in più.. ad esempio: “che film polizieschi ambientati a Los Angeles posso guardare?”.. Allora forse vale la pena aspettare che l’assistente elabori la risposta generata attraverso le informazioni delle fonti.
EP. 6 - L'evoluzione della ricerca online: le "reazioni" di Google
E quali solo le "reazioni" di Google? Nonostante le notizie su ChatGPT, il Nuovo Bing e le novità di Microsoft, l'azienda ha lavorato sull'intelligenza artificiale per molti anni, con prodotti come Google Maps, Google Assistant, Google Lens.
Lens, e MultiSearch sono un chiaro esempio di Multimodalità: possiamo fotografare un oggetto.. ad esempio un paio di scarpe, ed aggiungere anche una componente testuale.. quindi è come se dicessimo: caro assistente, guarda questo paio di scarpe.. le vorrei, ma di colore arancio. Quindi l’algoritmo elabora la componente visuale insieme a quella testuale o vocale. Come sarà questa esperienza in realtà aumentata?
EP. 7 - L'evoluzione della ricerca online: gli ibridi e le altre realtà
Insieme a Giorgio, esploriamo le altre realtà che compaiono all'orizzonte dell'unione tra motore di ricerca e modello di linguaggio. Altre realtà che hanno sviluppato soluzioni prima dei colossi (Microsoft e Google), ad esempio Perplexity.ai e You.com, delineando nuove esperienza di ricerca.
Di fatto sono “motori di ricerca conversazionali”. Se, ad esempio, apriamo Perplexity, ci troviamo davanti ad una barra di ricerca. Inseriamo la nostra richiesta, ad esempio “come si diventa un pilota di formula uno?”.. il sistema genera una risposta e hai la possibilità di avere due gradi di dettaglio. Sotto hai subito il campo per fare una domanda di follow-up..
Ascolta il podcast su Spotify
La prima stagione è interamente dedicata all'Intelligenza Artificiale ed è curata da me e Giorgio Taverniti. Buon viaggio nel futuro, attraverso il nostro presente. #WeMakeFuture!
La pagina web ufficiale
Visita la pagina ufficiale del podcast nel sito web di WMF - We Make Future
