War Room InnovAction - La macchina che scrive

Eccoci Bonanno benvenuti a questa nuova puntata di voi romeni Innovaction insomma si parla solo di chat GP che si direbbe che questa sia la macchina per farsi scrivere i testi ma per adesso gli umani stanno scrivendo un sacco di testi sul charter GP vinti
Non sempre sapendo che cos'è non sempre comprendendo che cosa fa bene che cosa non fa bene
Da che parte va in che direzione saranno i suoi sviluppi ci sono stati e delle grandi trasformazione degli ultimi anni e nell'intelligenza artificiale dell'intelligenza artificiale è stata per cinquant'anni è una promessa sempre rimandata poi negli ultimi dieci quindici anni è diventata una realtà non soltanto accademica grazie alla come dire convergenza di una grande quantità di dati di New una nuova imponente capacità di calcolo e di nuove algoritmi di nuovi modi ritrattare i dati anche una concezione un po'meno
Ambiziosa dell'intelligenza artificiale che è diventata una macchina ti sa imparare da tutti questi dati
Dopodiché all'interno di questi ultimi dodici anni tredici anni quindici anni ci sono state delle tappe significative oggi stiamo parlando di una nuova tappa uscita diciamo da una innovazione
Forse fondamentalmente nata al Google che chiamata Transformers sono belle degli algoritmi dei modelli che servono per tradurre informazioni da un contesto all'altro ma adesso lo capiremo meglio
E negli ultimissimi anni questa serie di trans questa storia dei Transformers diventata Pica azioni straordinarie
Sorprendenti che tutti provano con le quali tutti giocano ma anche non moltissimi
Leggono nella loro capacità e nella loro limiti nello e cerchiamo di andare a cena a capire meglio che cosa stiamo dicendo è anche correggere subito gli errori che il vostro
Introduttore ha già fatto probabilmente con Guido Vetere professore di intelligenza artificiale alla Guglielmo Marconi che un professore particolare perché su questo
Fa anche l'imprenditore fa il consulente dentro in un sacco di progetti concretamente bui dove mettere che cosa stiamo di che cosa stiamo parlando come funziona
Ci atto CPTA dei suoi fratelli letture di sua sorella
Ecco innanzitutto grazie per l'invito mi fa molto piacere poter fare questo a approfondimento spero di riuscire a dare qualche informazione utile periti gli ascoltatori
Dunque c'è una grande rivoluzione che è avvenuta nelle tecnologie linguistiche e soprattutto c'hanno l'intelligenza artificiale applicate al linguaggio
Questo questa grande svolta avviene circa a partire da una decina di anni fa quando
Si è incisione di Cynthia che a sperimentare quelli che vengono chiamati i modelli linguistici ed i grandi modelli linguistici dalla Regione in qualche modo
Cosa sono sostanzialmente sono delle reti neurali che riescono ad imparare quelle che sono le correlazioni
Di disposizione quello che gli inglesi chiamano
Le collocazioni delle delle parole dentro le frasi cosa significa sostanzialmente
Significa che le macchine leggono
Milioni dei di i testi
E riescono a capire quali sono i i pattern sostanzialmente i modelli in modo in cui le parole si dispongono insieme si si dispongono in serie sostanzialmente in sequenza
Questa idea queste peraltro non è nuova e non non è strano non è un'invenzione dei tecnologie una concezione del linguaggio che viene dalla dal dal Novecento dalla metà del Novecento dai dalla distribuzione Isma'come si chiama linguistica cioè alcuni linguisti Statunitensi in particolare in quelli che devono studiare linguaggi che non avevano fonti scritte voi ci tiene Bennati gli americani
Usavano come metodo euristica
Per capire come funziona questo linguaggio vedere come erano le sequenze sostanzialmente e uno di questi linguisti Ferrers in particolare disse beh voi conoscere una parola dai dai dai compagni con da dalle parole con cui si accompagna
Questa era l'idea del distribuzioni risma
Deve ricavare rigore conoscenza linguistica dalle dalle distribuzioni delle parole
Questa visione del linguaggio e poi fu molto contestata da Chomsky negli anni successivi e invece procura proponeva diciamo una dei modelli
Bah basati su regole sostanzialmente questa
Questo approccio alla linguistica computazionale o è stato dominante
Per diversi decenni sempre incontrando delle delle difficoltà realtà
Di vario tipo
Con l'avvento delle grandi reti neurali e dei che sono accompagnate da grandi poteri da grande potenza computazionale grande disponibilità di dati
I metodi invece distribuzioni visti diciamo quegli statistici in qualche modo hanno sono tornati in poca
E hanno prodotto uno un grosso diciamo una grossa svolta nelle tecnologie del linguaggio i Transformers sono un'applicazione di questo tipo di di approcci e in particolare in cui si riesce ad insegnare alla macchina come trasformare una sequenze di parole in un'altra sequenze di parole caso tipico quello della traduzione
Se voi avete tanti testi
L'inquietante stele di Rosetta diciamo così in cui avete
Vi erano delle frasi accoppiato con un libro in un'altra riuscite ad insegnare alla macchina come trasformare una frase di Madrid nella stessa frase un apocalittico la stele di Rosetta la fornita sostanzialmente la comunità europea perché
Faceva per mestiere questo tipo di di lavoro di traduzione e quindi da lì e poi ha preso avvio tutta una serie di di di di sviluppi tecnologici e e oggi si fa per esempio traduzione in modo abbastanza e fin
Efficace
Le stesse tecniche però possono essere usate all'interno della stessa lingua come militarmente prendendo una frase spezzando le due e insegnando alla macchina che il secondo pezzo della frase è la trasformazione del primo cioè riconoscendo sostanzialmente apportare questa questo paradigma della trasformazione a dall'interno
Del della della del delle stesse lì del della stessa limbo così impara la macchina impara quali sono le correlazioni le assonanze sostanzialmente che che una certa frase
Induce nove
Quindi per esempio se io se io dico c'era una volta un no voi direte sì sicuramente c'era una volta un re
Per esempio che lo avete sentito tante volte o magari leggendo un libro no c'era una volta un pezzo di legno perché come sapete tese l'incipit perde
Di di di Binotto bene voi immaginate rimettere nella questa macchina tutta la testualità di cui il il genere umano a ha a disposizione che si trova oggi su due
Nelle risorse disponibili
Supponete di fare una grande in gestione una grande immissione in questo tipo di di algoritmi Sheshi tutta la testualità bene alla fine la macchina come questi imparerà atti
Cosa avrà avrà un modello generale nel linguaggio in cui in cui ciascuna frase diciamo portarsi induce il Po porta con sé
Diciamo un'eco delle sue possibili trasformazione né delle delle sue possibili continuazione
Cosa ci sto a con questo questo pur se uno prende un modello generale
Fatto in questo modo Co poi ulteriormente raffinato lo portarlo con con degli ulteriori processi a generare quelle continuazioni deposto ma nel senso che in un certo con un testo come quello per esempio della veccia del della della conversazione
Ecco che allora siamo nella chart oggi Pitti ci siamo collegati abbiamo la fortuna di avere superato l'ingorgo di tutti questi centinaia di milioni che stanno provando a usarla cominciamo dagli unici dentro una frase e la macchina produce tutto un testo Secondo certe regole che li diamo tipo di genere di
Modo di argomentazione eccetera ecco il fatto che non sono delle regole in realtà
E anche le le le cose le il minimo di che la certa incipit di USA viene in certe situazioni sono in realtà ottenuti con dei processi di machine learning cioè di apprendimento questa volta un tipo di apprendimento diverso da quello che abbiamo visto prima quello di prima si chiama per linee conosce supervisionato
Perché alla ma per Parigi era l'AMGOT model basta tra virgolette dare tantissimi testi senza nessun intervento
Come dicevo prima per utilizzare questi metodi nel downstream come si chiama cioè nel nel nelle operazioni successive si possono usare del delle ulteriori tecniche quella che è stata usata per certi Gip i sono tecniche di apprendimento Ri per rinforzo cosa significa che si mettono delle persone davanti alla prima Risi diciamo così alla alla Beta merchant chiamiamo così diciamo Gtt
E e si incomincia accertare il sistema di apprendimento chiede alla persona uscito dal che se il se la la la Hatteras quello che le il il sistema prodotto eh
Diciamo appropriato se si si rinforza si si rinforza una certa chiamiamola così connessione se no si si indebolisce ora noto perché è uscito diciamo nelle cronache che per fare questo lavoro direi forsennati odierni che che ha portato certi Petit è stata usata del lavoro la forza lavoro insomma da da
Regioni diciamo
Sul dove costava poco diciamo ma molto poco e va be e questi questi sistemi quindi non hanno regole sono sono sempre sistemi ma neri basati Suma cileni e attenzione il fatto che non ci sia al ragionamento razionale logico dietro che si sta è è molto visibile ed è causa di tutti quei limiti
Che sono stati anche evidenziati da queste milioni di persone compreso il sottoscritto che sono andati a rifiutare i concerti
Scorsi
E che salvi i limiti clamorosi se vogliamo se voi provate a chiedere acciacchi CPT
Di che colore era il cavallo bianco di Napoleone è facile che G venti Bilica non ho abbastanza informazione per
Un qualsiasi bambino di cinque anni come tu sai benissimo Luca
Non cade nel tranello acconcia CPP può cadere se voi chiedete certi in città ciccia CPT quanto fa due più due il sistema vi risponderà fa quattro ma se voi continuate a dire no guarda che si fa cinque lui continua a dire no al secondo me fa quattro ma se voi insistete ancora in lite
Guarda anche secondo mia moglie fa cinque
Vedrete che fu facilmente sistematica si scusa e ha ragione in effetti fra cinque
A a quel punto Bisol sarete sorpresi perché avviene questo perché evidentemente nella nella questo rinforzo nel learning che con che acquistato consistente e lei Patti lei parte conversazionali go qui se sposta la macchina dopo una certa insistenza dell'utente
Se è stato consigliato somma la macchina ha imparato a dare ragione
Dalle regioni
E quindi possono su più accadere cose di questo genere cosa rivela questo fenomeno rivela appunto il fatto che non c'è nessuna
Razionalità Pietro dietro al comportamento del sistema e questo è anche un grosso limite
Su cui bisognerà prestare attenzione
Indubbiamente il
Pensare di provare CPT su un argomento diciamo che si conosce che uno conosce molto bene tendenzialmente produce delle delusioni gente
Vede che fa errori eccetera d'altra parte se si fa una prova con cose che non si conoscono e sorprendentemente eloquente capace di dare informazione che simulano un un un testo che potrebbe benissimo essere buono quindi da questo punto di vista c'è un è un bel problema diciamo utilizzare questa
Cronologia invece ci sono delle cose sulle quali funziona meglio e mi sembra di capire che sono del resto nel caso delle delle traduzioni soluzioni che poi richiedono una ulteriori supervisione umana per fare per arrivare al prodotto finale ma che di per sé aumentano la produttività di chi fa quelle operazioni
Assolutamente diciamo il mio consiglio è non usate già Chatwin CPT comunque oracolo
Perché certi preti finge tra virgolette di conoscere degli argomenti in realtà quello che fa eh provare il le le le cose più plausibili da dire
Stimolati da un certo da un da un certo tema ma senza nessuna contezza di quello che sta ma il non non usatelo per fare questa è una serie soprattutto su cose che non che non sapete continua ad usare i la la la sera i sistemi di di ricerca perché perché è un sistema di ricerca uno per tutti quello che qui usate tutti e che non nomino
Non si connette a dire qual è la verità
Se se Bolpato una domanda e sistema di dice tutti i documenti che Odasso possono avere contenere potenzialmente la risposta alcuna domanda ma poi siete sempre voi chiamati come utenti a leggere il documento e capire se la cosa che soddisfacente o no
Il il cioè CPT a sì sì stabilisce con l'utente un contratto psicologico diverso diciamo così cioè il fatto di dire la risposta
La la la la vera risposta
Senza rivelare la fonte
E come se fosse con come se fosse un sistema onnisciente poche
Quindi il problema è diciamo di carattere sistemi corsi pensavo usare questa parola cioè
Che che tu hai stai davanti a qualcosa detti da l'impressione di con dico che nella conoscenza in realtà
Contiene diciamo la grande sommari tutta la testualità
Diciamo di a cui ha avuto accesso in cui ci son probabilmente cosa anche contraddittorie o questo è un abilissimo
Discutibile
E quindi va usato con molta cautela in questo senso
Invece invece va bene funziona in modo veramente sorprendente e anche molto utile se voi avete dei compiti creativi per esempio inventa una storiella era raccontano storie la nello stile
Di e un certo autore
Si possono fare dei giochi molto il perché conta la stessa storiella né nello stile di Dickens ne venti dello stile di di Bukowski per dire com'grosse differenze insomma poche ecco per per questo tipo di di lavoro è interessante
Diciamo ora sarà probabilmente usato anche in cui per il lavoro creativo oppure per creare testi magari di tipo ripetitivo d'imposta ma ma già si usano già si usano prima dichiara certi GPP dei sistemi di di generazione per esempio per generare articoli di di tipo sportivo dicono di gotico li economia sul sull'andamento di un titolo insomma non c'è bisogno di un lunga di grande creatività per scrivere questo
Chiusura con testo la società presso Santa usato narrativi sancisca un'altra produttore di ai usa quello per fare degli articoli sui titoli sul mercato dei titoli americani già da molto tempo
Poi lo lo usano per aumentare la produttività oltre che dei traduttori dei programmatori assolutamente assolutamente questo tra l'altro lo sprint lo sperimento personalmente
Ed è molto interessante
E però anche qui
Bisogna osare diciamo una certa cautela perché perché con gli stessi metodi sostanzialmente di che ho cercato di spiegare prima
Sono stati analizzati in quelle
Con nella testa definitive di
Di software open-source che si trova su tipicamente del ritardo su questi repository pubblici
E anche di Grandini solo una una grande risorsa che si chiama sta con Rocco dove tutti programmatori del mondo quando hanno un problema
Si descrivono il problema e provano su
Entro nota tangente più di quello che voi immaginate che che mette lì la soluzione a quel problema quindi abbiamo un testo che la descrizione di un problema è un altro testo che è la soluzione del problema cosa mi fa venire in mente la trasformazione per la fu cancelliere la quantità di materiale di questo tipo che c'è in giro impressionante
Adesso e quindi questi sistemi riescono a a imparare molto bene a generare del del del software
Ora
Anche qui questo funzionasse davanti siede un programmatore o una programmatrice
Perché quello che già la macchina spesso buono
Spesso migliore di quello che voi avreste generato se ci avesse sul perso un'ora
Però dove deve essere in grado di giudicarlo perché non si può prendere compilare e mettere dentro un sistema che magari regge in piedi un'infrastruttura bancaria per dire
No quindi
Anche qui si conferma il patto questi generatori sono utilissimi per chissà fare il tassista ma sono pericolosissimi perché non fa non sa fare i tassi
Quindi la preoccupazione ama questi queste cose qui toglieranno il lavoro non sarà più i programmatori non saranno più necessari non è affatto vero
Riproponete sarà sono necessari continueranno e se necessarie anzi
Dovranno essere molto diciamo attenti dovranno avere delle competenze non certamente inferiori a quelle attuali perché dovranno essere in grado di capire di capire quello che la macchina è generato anche se lo ha generato con una conoscenza che deriva addirittura dalla comunità mondiale dei programmatori voglio dire sia devo fare un algoritmo per attraversare un prato
So più o meno come farlo lo faccio io magari lo faccio non non perfettamente però è roba che capisco
Se me lo genera una macchina magari avendo ha fatto il gesto del gente che programma molto meglio di me eh io la devo essere in grado di capire dove che che la macchina ingenerato altrimenti mi prendo la responsabilità di metter dentro un pezzo di codice
Che io non so di fatto come funzione contesti in cui senza assolutamente questo è un modo per valutare questa tecnologia in maniera molto
Pratica per pragmatica in pratica il al contrario dell'idea che ci siamo fatti della sostituzione
Degli umani con macchine in realtà stiamo aumentando la capacità degli umani bravi a fare le loro cose
In maniera un po'più veloce ma soprattutto con una documentazione più ma maggiore quindi confrontandosi con quello che si è già fatto in maniera più produttiva consapevole ampia da questo punto di vista traduzione produzione di di soffre potrebbero essere dei buoni esempi con i quali procedere ma per vedere come andrà avanti CPT tre tutti questo genere di soluzioni chi fa agì chi c'è consiste chi c'è dietro nel giro di tre dove vuole andare dove sta conducendo questa tecnologia
Sì chi c'è dietro lo sappiamo che stavo bene Iaia è stata lanciata con una una a non profitto da Zeman per la democratizzazione del lei ai in realtà poiché
è stato
C'è dietro Microsoft possano di come lo sanno tutti
Che ha acquistato diciamo i diritti adesso con dei meccanismi che no non è il caso quindi i di approfondire quindi cioè dietro il la si rafforza con questa cioè CPT
Icona ove ne ha in generale questa tendenza diciamo la concentrazione monopolistica diversi saperi di queste risorse c'è
E questa è una cosa che bah considerare perché fa parte di questo prende in generale di concentrazioni collasso nelle piattaforme di tutta la
Grande
Sviluppo tecnologico del
Di del degli utili quarant'anni ed è un tema geopolitico
Molto importante però è io vorrei dare una messaggio anche qui un po'rassicura rasserenante
Perché è vero che per fare certi GPP ci vogliono show dicendo con settanta miliardi di parametri che per fare la prossima versione pare che ce ne siano
Tre ordini di grandezza in più cioè ci vogliono delle risorse computazionali che nessuno può per me bensì se non questi grandi play aspra ma largo cioè model della stessa matura di scala molto
Il piccolo sono anche sono già oggi disponibili nel nell'open-source nove spesso è un'altra su ad in Face per esempio negli ritrovati ora se voi prendete questi Landolfi modo magari non molti linguistici perché lavora soltanto sulla lindo che vi interessa
Ma anche che che sono stati fatti sono stati addestrati su un tipo di testi che è quello su cui voi lavorate che serve Al Gore disco
Se su queste su questa base fate bene un'operazione sino a fine giugno cioè un addestramento specifico per il vostro task se poi fate bene tutte le altre parti diciamo di tutta questa di questa architettura
Quello che si chiama impronte engineering cioè che studiate bene quali
Stimoli gara la macchina per ottenere certi risultati di Byblos interessa ebbe se fare tutto questo potete fare ed è probabilmente di soluzioni sostanzialmente di questo tipo generative di questo tipo ma anche non generative cioè classificatori presenta pensano a segnare un testo ad una certa classe
Basato sugli stessi largo un tipo di di tecnologie lo potete fare su piccola scala
Quello che bisognerebbe fare parlo diciamo del livello del tema geopolitico in particolare per quanto riguarda l'Europa per quanto riguarda il tema della cosiddetta sovranità digitale
è favorire e stimolare lo sviluppo di questo tipo di approcci di questo tipo di soluzione cioè
Portare queste le crude questi paradigmi sulla Scala anzi
Di economy un'economia basata su una pluralità di soggetti su un mercato aperto eccetera questo è un tema che probabilmente sarà Orso si si pone anche per il sì negli Stati Uniti che hanno una tradizione insomma antimonopolistica in in avevo non ma Dormizione antimonopolistica un tempo ed è è un è una tensione che in questo momento si è sviluppata per la grande accelerazione che hanno avuto queste questi fenomeni di concentrazione che è arrivata sta arrivando un punto di rottura secondo me quindi quello che si può fare veramente anche politicamente poco voglio dire eh
Stimolare una modello di sviluppo di queste tecnologie più decentralizzato debba basato appunto su su tecnologie su risorse che possono essere sviluppate su una sulla Scala Nastari piccola
E questa naturalmente una un'altra storia un appuntamento
Approfondimenti d'Europa obiettivamente sta tentando di andare in questa direzione anche se molti casi la difficoltà di poter fare adesso subito delle cose contemporaneamente preparare lo sviluppo di un'architettura molto diversa
In certi casi appare difficile nel caso della plaudo ci stiamo rivolgendo tutti i paesi europei ancora alle grande piattaforma grandi concentrazioni perché in questo momento non c'è una vera e propria alternativa ma la possibilità di sviluppare soluzioni c'è
Entrate sempre presente per quello che leggiamo alla commissione europea sempre un grande aspetto della strategia di lungo termine
Ce l'ha seguito lettere ci ha spiegato come nascono questi testi generati dalla macchina
Che valore hanno e anche che possibile utilizzo hanno non ne facciamo un mito come sempre le macchine sono strumenti per gli umani non sono
Oggetti che prendono il posto degli umani e anche questa volta sta andando così grazie ancora quella lettera grazie a voi
Un giorno tutto