- Introduzione
- MOOC — Vocabolario artificiale: dalla A alla I
Un corso online gratuito che offre i concetti fondamentali discussi in questi approfondimenti. Ciò che serve per mettere in una prospettiva corretta i Large Language Model. - Intervista su Radio Radicale
Questa intervista condotta da Marco Cerrone al sottoscritto su Radio Radicale il 27 ottobre funziona bene come introduzione - Puntini sull’AI — Un podcast di Marco Cerrone
La rubrica di Radio Radicale che guida alla scoperta dell’intelligenza artificiale un punto alla volta. - AI generativa, stato dell’arte, (fosche) previsioni — spero sbagliate ma a pensare male…
Riepilogo scritto poco tempo fa. Lo anticipo qui perché rende l’idea. I temi citati sono più o meno approfonditi negli articoli successivi. - Conversazione sull’AI con l’AI
Ho scelto di iniziare proprio con una chiacchierata con AI per far emergere alcuni problemi a livello intuitivo, tipo: perché ci parlo in inglese? - Nota su alcuni temi che compaiono parlando di AI: vettori e matrici
Lo spirito è di dire il minimo per non spaventare il lettore. Sono i primi passi necessari per avvicinarsi al nocciolo del discorso. - Discesa del gradiente: il motore del machine learning
Questo è un argomento dove è abbastanza facile trovare metafore che funzionano. Sempre passi necessari. - Può un topo guidare un aereo?
Esperimento di quasi vent’anni fa che mi sconvolse e che mi fece intuire che di lì a poco si sarebbe scatenata una rivoluzione. Non piace alla gente questo esperimento invece. A me svelò un mondo. - AI: Non parole ma tocchetti
Qui mi avvicino a quello che mi pare il fatto essenziale per capire l’AI: come vengono rappresentate le nostre parole nella “mente” dell’AI? Ci avviciniamo anche al grave problema del multilinguismo farlocco. - Che succede alle parole nell’AI?
Cerchiamo di dare un’idea di come il significato delle parole — in realtà token — venga riprodotto nella mostruosa multidimensionalità degli spazi semantici. E come, per capirci qualcosa (forse), occorra seguire i linguisti computazionali. - Transformer 1: il cavallo di battaglia dell’AI
Perché generative? Perché pre-trained? Perché transformer? - Transformer 2: genesi e qualche domanda
Giusto la storia, facile da leggere - Transformer 3: Come funziona?
Un tentativo di guardare dentro al Transformer, per i più curiosi. Qui si chiude per il momento l’approfondimento sul Transformer che probabilmente accontenta pochi: molti dei meno esperti si ritroveranno confusi mentre alcuni esperti avranno trovato difetti che non siamo riusciti ad evitare nel tentativo di trovare la quadra. Se qualcuno ha idee per migliorare il testo mi scriva. - Non esiste una AI generativa sicura
Prima fondamentale magagna, che è proprio strutturale e connaturata ai meccanismi del machine learning e della rappresentazione (embedding) delle parole mediante vettori in spazi semantici a migliaia o decine di migliaia di dimensioni. La questione sta nella continuità delle ricerca delle soluzioni da parte dell’AI generativa a fronte dell’intrinseca discontinuità della conoscenza fattuale: cambio un carattere e il vero diventa falso. Caratteristica molto paventata proprio da coloro che l’AI generativa la costruiscono. - Come difendersi dalle allucinazioni? Un esempio e un primo rimedio
Prima di calare in un contesto serio un qualsiasi sistema di AI occorre dedicare tutto il tempo possibile a prenderne le misure. Non è facile e ci vuole tempo ma è necessario. - Come difendersi dalle allucinazioni? Prendere le misure all’AI confrontando chatbot diversi
Confronto fra cinque chatbot: ChatGPT 4, Claude 3.5, Copilot, DeepAI e Gemini per rendersi conto che è importante aiutare i giovani a usare consapevolmente lo strumento, potente ma instabile (come il mitra di Jonny Stecchino…) - Alla ricerca dell’intelligenza… con una manopola o due…
Gestire la creatività dei chatbot con gli iperparametri Temperatura e Top P - Rivoluzione AI? Scarse tracce e notevoli preoccupazioni
Molte promesse e fuochi d’artificio ma poca sostanza - Per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale è necessario comprenderne la stupidità
Un tempo si sarebbe detto con rispetto parlando. Ci sta anche qui perché non vi è nessuna nuance denigratoria ma il sincero desiderio di mostrare il meccanismo; dopodiché è tutto fantastico… - Un incidente che illustra bene la pericolosità delle allucinazioni dell’AI
Un giornalista che viene informato da un chatbot di essere un pericoloso criminale - Del vedere e dell’agire – Guida automatica: ma Elon Musk ci è o ci fa?
Un’incredibile decisione di Elon Musk - DeepSeek: più un problema per la Cina che per l’America, forse
Il New York Times conferma: “DeepSeek Is a Win for China in the A.I. Race. Will the Party Stifle It?”
https://www.nytimes.com/…/deepseek-china-ai-censorship… - L’impostura dell’Intelligenza Artificiale Generale
Le due narrative: quella di chi l’AI la fa e quella di chi ci guadagna - Prendiamo troppo sul serio un’AI che balbetta su problemi da scuola primaria
Cinque chatbot su otto sbagliano la risposta a questa domanda:
Alice ha 3 fratelli e ha anche 6 sorelle. Quante sorelle ha un fratello di Alice? - La distopia degli oligarchi dell’AI
L’AI non è intelligente. È straordinariamente utile in mano a chi sa come funziona e sa quello che vuole fare. Gettata in pasto alle folle genera una distopia che manco Huxley e Orwell. Vediamo perché. - Mettiamo in fila i problemi dell’AI generativa
La pressione mediatica è tale da rappresentare nell’immaginario collettivo l’AI come un nuovo interlocutore, monolitico, immanente e pervasivo, al punto da scatenare reazioni ancestrali, sospese fra la curiosità per il nuovo e la paura dell’incognito. Poco e nulla di razionale. - L’intelligenza artificiale immaginata da Vasilij Grossman
Mentre Grossman scriveva queste righe i cibernetici John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon stavano giusto immaginando una macchina in grado di pensare, dandole, controvoglia, il nome di intelligenza artificiale. - L’AI non è una Open Educational Resource
Vedi che a qualcuno venga in mente… - L’altra AI
Non ci sono solo gli LLM… - Piccola guida al Transformer Explainer
Il Transformer Explainer è una bellissima demo che illustra il funzionamento del Transformer, mattone fondamentale di tutti i Large Language Model. - Dammi un LLM e ti dimostro quel che vuoi, e il suo contrario…
Ma quanto è facile produrre testi sciatti con l’AI! - Adolescenti e intelligenza artificiale
Risultati di un incontro con un centinaio di liceali di due scuole di Napoli. - Una sintesi di questo blog redatta dall’agente Claude
Dove si sguinzaglia un agente alla ricerca dei fili conduttori nel caos di questo blog.
Prossimi articoli (i titoli magari cambieranno un po’): - Il collasso della conoscenza
Anche questa molto paventata conseguenza proprio da coloro che l’AI la costruiscono — Chomski l’aveva intuita al volo. Gli algoritmi statistici del ML per loro natura vanno a cercare le concentrazioni, quindi le convergenze, perdendosi, anche qui strutturalmente, le divergenze, che sono invece il propulsore del pensiero umano. - Ma che lingua parla l’AI?
Anche questo è un fatto molto paventato proprio da coloro che l’AI la costruiscono, soprattutto da quelli non anglofoni. Proveremo a seguire le tracce delle parole — molto da lontano — per capire cosa succede alle parole non inglesi nella “mente” dell’AI. Non so quanto ci capiremo ma potrebbe aiutarci a familiarizzare meglio con gli spazi semantici — che insisto, mi sembrano il nocciolo della questione. E forse ci aiuterà a capire come l’AI sia uno strumento ancora più potente di neocolonizzazione — detto da uno che decisamente non è anti-americano. Dovremmo comunque capire che lavorare in italiano con l’AI vuol dire rallegrarsi delle perline colorate. - Non so come ma so che ci sarà altro…
- Bibliografia
Grazie per questo corso, Andreas.
Ho trovato poco fa “L’AI Act inclusivo della disabilità: la guida EDF per un’intelligenza artificiale che non lasci indietro nessuno” di Roberto Scano. Promettente ma migliorabile. Vedi in particolare l’esempio di bias che dà:
“Uno studio del 2021 ha mostrato come un filtro anti-odio su una piattaforma sociale bloccasse la parola cieco, considerandola troppo negativa, ma lasciasse passare termini ben più offensivi. Le persone cieche non potevano parlare della loro vita. Questo è il bias in azione, e accade ogni giorno.”