Glossario sull’Intelligenza Artificiale: Reti Neurali e altri termini spiegati

da Redazione matricedigitale.it
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intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale e i chatbot come ChatGPT, Bing e Bard stanno rivoluzionando il modo in cui comunichiamo e interagiamo con la tecnologia. In questo articolo, esploreremo alcuni termini e concetti chiave legati all’intelligenza artificiale e alle reti neurali.

Antropomorfizzazione

L’antropomorfizzazione è la tendenza a attribuire qualità o caratteristiche umane ai chatbot AI, come ad esempio emozioni o intenzioni, pur sapendo che non ne sono dotati.

Bias

Il bias è un errore che può verificarsi in un modello di linguaggio di grandi dimensioni se i dati di addestramento influenzano in modo errato le sue previsioni o risposte.

Comportamento Emergente

Il comportamento emergente si riferisce a capacità inaspettate o non intenzionali in un modello di linguaggio di grandi dimensioni, derivanti dai pattern e dalle regole apprese dai dati di addestramento.

Intelligenza Artificiale Generativa

L’intelligenza artificiale generativa è una tecnologia che crea contenuti, come testo, immagini, video e codice, identificando pattern nei dati di addestramento e generando materiale originale con caratteristiche simili.

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Allucinazione

L’allucinazione è un fenomeno noto nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, in cui il sistema fornisce risposte errate, irrilevanti o insensate a causa delle limitazioni dei dati di addestramento e dell’architettura.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale è l’insieme di tecniche utilizzate dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni per comprendere e generare il linguaggio umano.

Rete neurale

Una rete neurale è un sistema matematico, basato sul funzionamento del cervello umano, che impara abilità trovando pattern statistici nei dati.

Parametri

I parametri sono valori numerici che definiscono la struttura e il comportamento di un modello di linguaggio di grandi dimensioni.

Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo è una tecnica che insegna a un modello AI a trovare il miglior risultato attraverso tentativi ed errori, ricevendo ricompense o punizioni basate sui risultati ottenuti.

Modello Transformer

Un modello Transformer è un’architettura di rete neurale utile per comprendere il linguaggio, in grado di analizzare un’intera frase contemporaneamente e di comprendere il contesto e le dipendenze a lungo termine nel linguaggio.

Self-Attention

La self-attention è una tecnica utilizzata nei modelli Transformer che permette al modello di concentrarsi sulle parole particolarmente importanti per comprendere il significato di una frase. Grazie a questa tecnica, i modelli Transformer riescono a elaborare e generare linguaggio in modo più efficace rispetto ai modelli precedenti.

Comprendere i termini e i concetti legati all’intelligenza artificiale e alle reti neurali è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità offerte dai chatbot AI come ChatGPT, Bing e Bard. Questo glossario fornisce una solida base per approfondire ulteriormente il mondo dell’intelligenza artificiale e delle sue applicazioni pratiche nel nostro quotidiano.

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