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In Breve (TL;DR)
- L’intelligenza artificiale è sempre più diffusa, ma il linguaggio tecnico che la descrive può essere difficile: un glossario aiuta a chiarire i termini principali e capire meglio come funziona.
- Concetti come algoritmo, machine learning e modelli AI spiegano come le macchine apprendono dai dati e generano contenuti, anche in formati diversi come testo, immagini e audio.
- Tecnologie come LLM, token e RAG permettono ai sistemi AI moderni di comprendere il linguaggio, gestire informazioni complesse e fornire risposte più accurate e aggiornate.
L'intelligenza artificiale è ovunque: nei motori di ricerca, nelle app di lavoro, negli smartphone, nei servizi di streaming. Eppure il linguaggio con cui viene raccontata, ricco di sigle e termini tecnici, può risultare complesso ai non addetti ai lavori. Algoritmo, prompt, allucinazione, LLM sono parole diffuse in questo settore, ma spesso capirle non è semplice.
Questo glossario AI nasce proprio per fornire spiegazioni semplici e concrete e permettere a tutti di capire meglio la terminologia e gli strumenti principali che stanno trasformando il modo in cui si lavora, si cerca e si comunica.
Quali sono i concetti base per capire l'intelligenza artificiale
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Credits Shutterstock
Il primo termine da conoscere è intelligenza artificiale stessa: l'insieme delle tecnologie che permettono a una macchina di svolgere compiti tipicamente umani, come comprendere il linguaggio, riconoscere immagini o prendere decisioni. Non è un sistema unico, ma una famiglia di approcci diversi che condividono lo stesso obiettivo: far sì che le macchine imparino e ragionino invece di limitarsi a eseguire istruzioni fisse.
Un modello AI è il programma specifico che viene addestrato per svolgere questi compiti. Come un bambino che impara osservando abitudini, comportamenti ed esempi, un modello riconosce progressivamente pattern, strutture e relazioni nei dati, fino a essere in grado di generare risposte coerenti. Più viene allenato e più diventa preciso e affidabile.
Esistono modelli specializzati per scopi diversi. Quelli linguistici, come ChatGPT, Claude e Gemini, sono progettati per comprendere e generare testo. Quelli per le immagini, come Midjourney o DALL-E, creano contenuti visivi a partire da una descrizione. Quelli per l'audio, come ElevenLabs, generano voci sintetiche realistiche. Esistono infine modelli per il video, come Sora di OpenAI o Veo di Google, capaci di produrre sequenze animate a partire da un prompt testuale. Sempre più spesso questi modelli diventano multimodali: in grado cioè di lavorare su più formati contemporaneamente, ricevendo testo, immagini e audio nella stessa conversazione e rispondendo combinando formati diversi.
Alla base di tutto c'è un concetto di base molto importante da conoscere, ovvero l'algoritmo: un insieme di istruzioni che un sistema segue per risolvere un problema o produrre un risultato. Nell'AI, gli algoritmi analizzano grandi quantità di dati e producono output come suggerimenti, classificazioni o previsioni.
Gli algoritmi sono elementi fondamentali, presenti in quasi tutti i servizi digitali: quando un motore di ricerca ordina i risultati per rilevanza o quando un social media decide cosa mostrare nel feed, sta seguendo un algoritmo.
Il machine learning è una branca dell'AI in cui i sistemi imparano dai dati senza essere programmati in modo esplicito per ogni situazione. Analizzando esempi e informazioni, il modello migliora progressivamente nel tempo. Un filtro antispam che impara a riconoscere le email indesiderate è un esempio classico. Un'evoluzione ulteriore è il deep learning, basato su reti neurali artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano. Viene usato per attività complesse come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e la generazione di contenuti.
A rendere possibile tutto questo è stata una scoperta fondamentale: l'architettura transformer, sviluppata da ricercatori di Google nel 2017. Prima di questa innovazione, i modelli leggevano il testo parola per parola, in sequenza. Con il transformer, il sistema riesce a considerare tutte le parole contemporaneamente, capendo come si relazionano tra loro. È questo il motivo per cui siamo passati dai chatbot rudimentali di qualche anno fa agli assistenti AI sofisticati di oggi: quasi tutti i modelli moderni, da ChatGPT a Claude, sono costruiti su questa architettura.
Gli agenti AI a differenza dei chatbot possono eseguire azioni in autonomia: navigare sul web, gestire file, inviare email, coordinare più applicazioni. A rendere possibile questa integrazione è il protocolloMCP, acronimo di Model Context Protocol: uno standard aperto che permette ai modelli AI di interagire con strumenti esterni come calendari, CRM, Slack o basi di codice, in modo affidabile e sicuro. Prima di MCP, ogni integrazione richiedeva codice personalizzato. Con questo protocollo il collegamento tra AI e strumenti di lavoro diventa molto più semplice da costruire e gestire.
I termini più usati nell'AI generativa
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Credits Shutterstock
L'AI generativa è il tipo di intelligenza artificiale capace di creare contenuti originali, tra cui testi, immagini, codice, audio. Non si limita ad analizzare dati, ma produce qualcosa di nuovo a partire da una richiesta. Per interagire con questi sistemi si usa il prompt: l'input che l'utente fornisce all'AI per ottenere una specifica risposta. Il prompt può essere sotto forma di domanda, comando o descrizione dettagliata. Da qui nasce il prompt engineering, ovvero l'arte di formulare richieste efficaci. Chi padroneggia questa tecnica riesce a ottenere risultati molto più precisi e utili dallo stesso identico modello.
L'output è invece ciò che l'AI restituisce in risposta: un testo, un'immagine, un file audio, una riga di codice. Tra i fenomeni più discussi ci sono le allucinazioni: errori in cui l'AI produce informazioni plausibili ma non corrette, presentandole con sicurezza come se fossero fatti accertati.
Termini sul funzionamento dei sistemi AI moderni
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Credits Shutterstock
I modelli alla base dei principali chatbot si chiamano LLM, acronimo di Large Language Model, cioè modelli linguistici di grandi dimensioni addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio naturale. GPT di OpenAI, Gemini di Google e Claude di Anthropic sono tutti esempi di LLM. Negli ultimi anni la maggior parte di questi modelli è diventata multimodale, capace cioè di elaborare non solo testo ma anche immagini, audio e video all'interno della stessa interfaccia.
Per funzionare, questi modelli scompongono il testo in token: le unità minime di elaborazione, che non corrispondono sempre a parole intere ma possono essere parti di parole o simboli. Quando si parla di finestra di contesto di un modello, ci si riferisce al numero massimo di token che può elaborare in una singola interazione. L'addestramento è la fase in cui il modello impara dai dati, identificando pattern e relazioni: richiede enormi quantità di contenuti e una capacità di calcolo molto elevata, e può durare settimane o mesi con costi che raggiungono centinaia di milioni di dollari. L'inferenza è invece il momento in cui il modello usa ciò che ha imparato per generare una risposta: è la fase che avviene ogni volta che si fa una domanda a un chatbot o si usa uno strumento AI.
Una tecnica sempre più diffusa per migliorare la qualità delle risposte è il RAG, acronimo di Retrieval-Augmented Generation. Invece di affidarsi solo a ciò che il modello ha imparato durante l'addestramento, il RAG permette di recuperare informazioni aggiornate da fonti esterne al momento della richiesta, come database aziendali, documenti o knowledge base. È come dare al modello un libro aperto invece di fargli rispondere solo a memoria. Questa tecnica riduce significativamente le allucinazioni nei contesti in cui servono dati precisi e aggiornati.
Per saperne di più: Intelligenza Artificiale: cos'è e cosa può fare per noi
Domande frequenti (FAQ)
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Cos’è l’intelligenza artificiale in parole semplici?È un insieme di tecnologie che permette alle macchine di svolgere attività tipiche degli esseri umani, come comprendere il linguaggio o prendere decisioni.
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Cosa sono i modelli AI?Sono programmi addestrati su grandi quantità di dati per riconoscere schemi e generare risposte, testi, immagini o altri contenuti.
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Cosa sono gli algoritmi nell'ambito dell'AI?Gli algoritmi sono un insieme di istruzioni che un sistema segue per risolvere un problema o produrre un risultato, presenti in quasi tutti i servizi digitali legati all'AI.
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Cosa sono gli LLM e il RAG nell'ambito dell'AI generativa?Gli LLM sono modelli linguistici di grandi dimensioni addestrati su enormi quantità di testo, mentre il RAG è una tecnica che permette di recuperare informazioni aggiornate da fonti esterne per migliorare la qualità delle risposte.
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Cosa si intende per machine learning e deep learning?Il machine learning è una branca dell'AI in cui i sistemi imparano dai dati senza essere programmati esplicitamente, mentre il deep learning si basa su reti neurali artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano.
