In questo articolo, esploreremo le potenzialità e le sfide legate all’uso di Chat GPT, chiarendo che cos’è chat GPT e svelando come questo strumento possa essere certamente un prezioso alleato, ma anche mettendo in evidenza l’importanza dell’elemento umano nella sua implementazione.

Che cos’è Chat GPT

Chat GPT è un sistema di intelligenza artificiale (IA) che sfrutta il machine learning per generare testi e risposte nel linguaggio naturale.
È in grado di comprendere e rispondere in maniera coerente a una vasta gamma di domande e comandi, funzionalità che lo rende una risorsa potente per la creazione di contenuti scritti.
Un aspetto sul quale va però posto l’accento è che Chat GPT non è un “pensatore” autonomo: è programmato per dare output a partire dalle informazioni, input, fornite attraverso prompt o comandi.

L’elemento umano

Ti anticipiamo subito la nostra visione: ad oggi, nessuna intelligenza artificiale è in grado di sostituire completamente l’essere umano. Neanche Chat GPT.
Insomma, non ci sentiamo obsoleti nel nostro lavoro di esperti in comunicazione!
Uno degli aspetti chiave per un uso efficace di Chat GPT è, infatti, la scrittura dei prompt, dove entra in gioco in tutta la sua importanza l’elemento umano: la capacità di creare un contesto di riferimento ricco di particolari strategici e di formulare prompt accurati e pertinenti è basilare per ottenere risultati di qualità. Un imprenditore che voglia sfruttare al meglio le potenzialità di Chat GPT dovrebbe essere un anche un professionista esperto in materia di comunicazione per poterlo fare o appoggiarsi a collaboratori interni skillati.

La strategia di base che un professionista della comunicazione segue nella produzione di contenuti consiste nell’identificare il pubblico di riferimento, stabilendo gli obiettivi e pianificando il messaggio da trasmettere, sui differenti canali.
Questo processo richiede una profonda conoscenza delle dinamiche comunicative e delle esigenze del pubblico.
Chat GPT può essere un valido aiuto nella fase di scrittura effettiva dei testi, ma tutta la fase preliminare di analisi, prodotto di un pensiero critico ed analitico, non può essere demandata a questo strumento, se non, anche in questo caso, sotto guida attenta e precisa di un esperto.

Ora che sai che cos’è Chat GPT ricorda: il segreto è sempre l’equilibrio!

Chat GPT è un’innovazione straordinaria che ha il potenziale per semplificare notevolmente la creazione di contenuti scritti.
Tuttavia, è fondamentale riconoscere che, per ottenere risultati di alta qualità, l’elemento umano rimane irrinunciabile. La competenza nella scrittura dei prompt e una solida strategia di comunicazione sono indispensabili per sfruttare al massimo le potenzialità di questa tecnologia.
Insomma, Chat GPT è uno strumento potente, ma nelle mani di chi sa come renderlo efficace, conducendolo nella direzione giusta.

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Serie TV e Intelligenza Artificiale: qual è la novità?

Immersion Neuroscience, una nuova società legata alla studio e alla ricerca in ambito AI, ha creato una piattaforma di tracciamento neurale per sfruttare l’intelligenza artificiale ed elaborare i dati raccolti.
L’obiettivo è quello di riuscire a valutare il coinvolgimento degli spettatori posti davanti ad un contenuto video: un dispositivo indossabile collegato all’avambraccio ed un algoritmo denominato Immerson Quotient farà il resto il del lavoro.

La società afferma di aver sviluppato questa piattaforma in 12 anni di duro lavoro ed il tutto sembra funzionare molto bene.

Le indagini svolte

Che rapporto c’è tra serie tv e intelligenza artificiale?
Lo scorso 6 novembre l’azienda ha pubblicato un’indagine in cui afferma di poter stabilire se un certo prodotto televisivo , come una serie tv, riuscirà a diventare un successo: Immersion Neuroscience ha annunciato di riuscire a predire correttamente il destino di una serie nell’84% dei casi.
L’allenamento dell’intelligenza artificiale è avvenuto tramite una visione retroattiva di contenuti già andati in onda: sono stati selezionati un gruppo di show di grande successo e un gruppo di show che invece non avevano confermato le aspettative. La valutazione è stata poi svolta attraverso diversi parametri come

• il battito cardiaco
• i livelli di ossitocina

mixando il tutto tramite l’Immersion Quotient per analizzare le reazioni dei partecipanti e fornire un risultato delle proprie previsioni ottenendo un verdetto giusto 9 volte su 10.

Come si allena una intelligenza artificiale?

Una delle parti più interessanti dell’intero esperimento é il fatto che l’intelligenza artificiale esegue il suo training non su delle serie TV nuove, ma, per forza di cose, su prodotti che già sono andati in onda e per le quali é possibile confrontare l’analisi effettuata con la reale accoglienza del pubblico.

É da tener ben presente, inoltre, che il progetto di Immersion Neuroscience é iniziato circa 12 anni fa in un periodo in cui i gusti televisivi erano molto diversi dai gusti attuali. Questo evidenzia come l’architettura di una AI sia agnostica nei confronti delle tendenze degli anni o delle mode e che tramite un adeguato allenamento può lavorare in maniera eccellente in qualsiasi periodo storico.

La vera domanda da porsi é un’altra: basare i propri prodotti su uno strumento che allena i propri risultati sui gusti e l’accoglienza delle persone può prevenire la nascita di nuove idee che possano dare il via, ad esempio, ad un genere inedito?

Forse, é proprio questa l’origine delle ultime critiche alla qualità dei prodotti di società come Netflix che sembrano aver perso un po’ di brillantezza nell’ultimo periodo.

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Le ultime conquiste nell’ambito dell’intelligenza artificiale potrebbero invogliare molti appassionati di tecnologia e programmatori ad addentrarsi in questo mondo, ma scegliere da dove cominciare non è sempre facile e immediato.

Cos’è una intelligenza artificiale e come funziona

Per dare una definizione di Intelligenza Artificiale (o AI, Artificial Intelligence) potremmo iniziare dal dire che essa rappresenta l’abilità di un sistema informatico di risolvere problemi o svolgere compiti tipici della mente umana.
Tuttavia, il fermento che oggi c’è nei confronti di questa disciplina rende veramente difficile la ricerca di una soluzione univoca alle tante questioni che stanno nascendo, tecniche e morali.

Per identificare la nascita di questa branca dell’informatica che oggi conosciamo come intelligenza artificiale, bisogna tornare indietro fino al 1943 quando i due ricercatori, McCulloch e Pitt, diedero vita al primo neurone artificiale. L’interesse poi crebbe esponenzialmente negli anni ’50 grazie agli studi del giovane e oggi famosissimo Alan Turing. Trovò infine la sua reale consacrazione nel 1956 con John McCarthy che utilizzò per primo il termine “Intelligenza Artificiale” e lanciò i primissimi linguaggi di programmazione per AI, LISP e PROLOG.

Da quel momento in poi l’innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale fu altalenante. Modelli matematici sempre più sofisticati dovevano fare il conto con una ricerca hardware che non riusciva a fornire strumenti adeguati per la loro realizzazione.
La grande svolta giunse finalmente negli anni ’90 con l’avvento delle GPU (Graphic Processing Unit), ovvero le schede video che oggi abbiamo praticamente in ogni computer e che provenivano dal mondo del gaming. Erano molto più veloci delle CPU, i classici processori. E poi erano in grado di supportare quei modelli matematici che avrebbero poi trovato il loro compagno ideale negli odierni Chip Neuromorfici, microchip che emulano le funzioni sensoriali e cognitive del cervello umano.

Come scegliere un linguaggio di programmazioni

Sono molte le domande frequenti fra chi inizia ad approcciarsi a questo mondo. Qual è il metodo più veloce o il percorso più rapido per realizzare il mio progetto di AI? O ancora: qual è il miglior linguaggio di programmazione per creare una Intelligenza Artificiale?
La risposta a queste domande dipende molto dalle conoscenze personali e dalla tua esperienza in ambito informatico. Ma anche dal tipo di intelligenza artificiale che hai intenzione di creare. E anche da quelli che potrebbero essere i futuri trend dell’industria.
In ogni caso, per aumentare le tue probabilità di avviare una carriera in questo settore dovrai scegliere un linguaggio di programmazione supportato da molte librerie di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL).

Una libreria di Machine Learning è un insieme di metodi che consentono al software della tua AI di adattarsi a situazioni non previste. In pratica, serve ad allenarla in modo che, imparando a correggendo i suoi errori, diventi autonoma nello svolgimento di un compito.

Il Deep Learning, invece, tenta di emulare il più possibile il cervello biologico. Necessita non solo della stesura di un software, ma anche di una rete neurale su cui girare, creata appositamente. Può sembrare qualcosa di futuristico, ma nella realtà tutto questo è già ampiamente utilizzato in ambiti come il riconoscimento vocale (Google Assistant, Siri, Cortana…) o delle immagini.

I migliori programmi 

1. Python

Python è senza dubbio il linguaggio di programmazione per intelligenze artificiali con una community e un supporto da primi della classe.
Esistono moltissime librerie di Machine Learning e Deep Learning scritte in Python già pronte per essere riutilizzate nei vostri progetti.
È molto flessibile e viene definito “platform agnostic”, ovvero avrai bisogno solo di minimi cambiamenti per farlo funzionare anche in sistemi operativi diversi dal vostro di partenza.
Le più famose librerie per Python sono scikit-learn per quanto riguarda il ML e TensorFlow per il DL.

2. Java

Non si può parlare di linguaggi di programmazione per intelligenza artificiale senza menzionare Java. Java nasce nel 1995 e, per la sua struttura risulta essere particolarmente user friendly, facile da controllare e funziona su diverse piattaforme senza bisogno di modifiche. Tieni presente il fatto che riesce a lavorare in sincrono con moltissimi algoritmi di ricerca ed è molto efficiente nei progetti su larga scala.

3. Julia

Se hai bisogno di performance elevate per quanto riguarda la computazione numerica o l’analisi dei dati, Julia è il linguaggio di programmazione per intelligenza artificiale che fa per te. Julia è stato realizzato tenendo bene in mente queste necessità. Proprio per questo motivo, non è caratterizzato dalla curva di apprendimento più facile in assoluto.
La popolarità di Julia sta lentamente incrementando nel tempo perché permette di trasferire gli algoritmi da qualsiasi lavoro di ricerca senza nessuna perdita di tempo. Questo è possibile grazie all’utilizzo della stessa sintassi di linguaggi di programmazione ben più famosi (C++, Python ecc ecc) che vengono di solito impiegati nella stesura di tesi e ricerche sperimentali.

4. Haskell

È un linguaggio di programmazione fortemente tipizzato nato negli anni `90 e molto popolare principalmente nei circoli accademici. Nonostante questo, negli ultimi anni anche alcuni giganti della tecnologia come Facebook e Google lo hanno utilizzato nei loro progetti.
Al contrario di Java, Haskell è molto efficiente ed espressivo per tutto ciò che concerne la matematica astratta. E’ un ottimo alleato per tutti quei programmi fortemente basati sul calcolo probabilistico.

5. Lisp

Lisp è stato il primo linguaggio di programmazione creato nel 1950 per l’intelligenza artificiale ed è tuttora il cuore dello sviluppo delle AI. È particolarmente consigliato in tutti quei progetti pesantemente basati sul Machine Learning grazie alla sua capacità di processare informazioni simboliche.  È molto popolare grazie anche alla sua capacità di essere “interattivo” durante lo svolgimento del programma. Modifiche e correzioni possono essere fatte anche dopo che il software è stato lanciato.
In ogni caso, molte delle sue caratteristiche chiave sono migrate negli ultimi anni all’interno di altri linguaggi di programmazione.

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L’utilizzo massiccio degli assistenti vocali, altro non è che il naturale sviluppo dell’interazione tra uomo e macchina e comprenderne le implicazioni diventa un fattore strategico nella propria attività.

L’utilizzo degli Assistenti Vocali: un po’ di dati

Le ricerche di settore prevedono che entro il 2020 il 50% delle ricerche verrà effettuato a voce e che quasi il 30% di queste avverrà su dispositivi privi di uno schermo. Inoltre, il 72% delle persone che possiede uno smart speaker (altoparlanti forniti di microfono e collegati ai propri assistenti vocali) dichiara di utilizzare questi dispositivi all’interno della propria routine quotidiana.

I maggiori utilizzatori di assistenti vocali sono i giovani fra i 26 e i 35 anni e l’utilizzo che ne sta emergendo sembra rivoluzionare le nostre abitudini e il nostro modo di pensare, invogliando anche diverse fasce d’età nel loro utilizzo grazie all’immediatezza dei comandi che devono essere impartiti semplicemente tramite la propria voce.

Tra le richieste più frequenti troviamo: impostare un timer, consultare il meteo, le ultime notizie, controllare le luci in casa, ascoltare la musica, radio o podcast, cercare informazioni online. Le possibili interazioni sono, tuttavia, infinite. Così come i risvolti in ambito sociale: le grandi aziende di tecnologia scommettono che la voce permetterà a più di 700 milioni di persone che non possono né leggere né scrivere di poter usare internet.
Non male questi assitenti vocali!

Il re degli Assistenti Vocali: Google Assistant

Attualmente ci sono pochi dubbi. Al primo posto tra gli assistenti vocali non può che esserci quello di Mountain View, Google Assistant.
Oltre ad avere un’ottima capacità di riconoscimento vocale, Assistant dà al suo utilizzatore l’idea di un’esperienza di utilizzo più solida e con meno inconvenienti. Il suo vantaggio è dato in primis dalla possibilità di avere a disposizione l’intero pacchetto dei servizi Google e il suo sterminato database di ricerca: dalle traduzioni alle informazioni su un film, dai risultati di una partita alle indicazioni stradali di Google Maps.
Tutta l’esperienza di utilizzo si basa sul login effettuato tramite il proprio account e questo permette all’assistente di anticipare certe risposte e filtrare i risultati secondo i vostri interessi.

Il concorrente emergente: Alexa by Amazon

Amazon Alexa è l’altro vero competitor nel settore degli assistenti vocali. È indirizzato ad un utilizzo più familiare, a persone meno esperte, come strumento di controllo per i dispositivi smart della propria abitazione (luci, valvole del termosifone, tapparelle o videocamere di sicurezza). Tutta una serie di interazioni possono essere effettuate anche tramite Google Assistant, ma Alexa ha una tolleranza maggiore degli errori di riconoscimento e delle imprecisioni della pronuncia italiana. La sua voce, inoltre, ha una resa più naturale e riesce ad essere più flessibile nella gestione di certi comandi.
Le sue funzionalità si basano sull’aggiunta di Skills (letteralmente “Capacità”) che vengono aggiunte direttamente dagli sviluppatori di terze parti e aggiornate molto frequentemente: questa possibilità sta trasformando Alexa in una sorta di app store per le funzioni vocali recuperando in breve tempo il gap con Google Assistant.

Il futuro

I miglioramenti in questo settore sono tangibili e visibili giorno dopo giorno: solo pochi mesi fa Google ha presentato Duplex, una nuova funzione del suo assistente vocale attraverso la quale potremmo prenotare ristoranti o acquistare prodotti tramite telefonate effettuate direttamente da quest’ultimo.

Come forse avrete notato sono due i grandi assenti in questo articolo sugli assistenti vocali: Siri e Cortana. Quest’ultimi sono, rispettivamente, gli assistenti vocali di Apple e Microsoft che, nella grande corsa delle intelligenze artificiali, hanno leggermente tirato il freno rimanendo fissate ad un rapporto più meccanico fra richiesta dell’utente e risposta.
Tutte le grandi aziende hanno, comunque, già promesso nuovi e plurimiliardari investimenti in questo settore e la battaglia per il podio di miglior assistente vocale è appena iniziata.

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