Vincenzo Lomonaco, Autore a 01net

Le Voci dell’AI – Episodio 79: Scrivere software con l’intelligenza artificiale: servono ancora i programmatori?

Qual è lo stato dell’arte in questa direzione? Possiamo pensare di semplificare la vita dei nostri sviluppatori o addirittura di rimpiazzarli?

Le Voci dell’AI – Episodio 78: Intelligenza artificiale collettiva – un’alternativa alla centralizzazione di dati e conoscenza

L'episodio 78 di "Le Voci dell'AI" esplora l'intelligenza artificiale collettiva come alternativa alla centralizzazione, ispirata a dinamiche naturali e sociali per soluzioni più collaborative.

Le Voci dell’AI – Episodio 77: Inferenza probabilistica accurata tramite reti bayesiane

Ciao a tutti, sono Vincenzo Lomonaco, ricercatore e docente all’Università di Pisa. Nella puntata di oggi parliamo di qualcosa di estremamente utile per lo sviluppo...

Le Voci dell’AI – Episodio 76: Neural Scaling Laws: Scalare soluzioni di lA funziona ancora?

Le leggi che sembrano guidare la scalabilità e quindi il miglioramento delle soluzioni basate su generative training, come ChatGPT cominciano a scricchiolare: stiamo esaurendo i dati che possiamo utilizzare per l’addestramento.

Le Voci dell’AI – Episodio 75: Intelligenza Artificiale per il Calcio

L’intelligenza artificiale ha un impatto sempre crescente e trasformativo nel calcio amatoriale e professionistico, con applicazioni che spaziano dall’intrattenimento dei fan al supporto agli allenamenti nell’analisi in tempo reale durante le partite

Le Voci dell’AI – Episodio 74: Reinforcement Learning con Feedback Umani

Un approccio innovativo che combina l’apprendimento automatico tradizionale con il feedback umano per migliorare il comportamento degli agenti intelligenti conversazionali.

Le Voci dell’AI – Episodio 73: Chain-of-Thoughts: insegnare alle macchine l’inferenza logica

È possibile pensare a soluzioni di AI che possono anche spiegare meglio il razionale delle loro scelte e, perché no, compierne di migliori, seguendo una serie di passaggi logicamente corretti di ragionamento?

Le Voci dell’AI – Episodio 72: Sintesi vocale: come creare una voce per la nostra soluzione di AI

Quale è lo stato dell’arte? È possibile avere sistemi che, dato un testo scritto, riescono a pronunciarlo in modo naturale e quasi indistinguibile da un essere umano?

Le Voci dell’AI – Episodio 71: Reti di Hopfield e back propagation valgono almeno… un Nobel per la fisica

I vincitori, con estrema sorpresa da parte di tutto il pubblico accademico, sono stati John Hopfield e Geoffrey Hinton, un fisico computazionale e un informatico, riconosciuti per le loro innovazioni nel contesto delle reti neurali artificiali per l’intelligenza artificiale.

Le Voci dell’AI – Episodio 70: Constraints Satisfaction Problems – Ragionare su problemi combinatori

Una classe di problemi – come la pianificazione di rotte per i veicoli in logistica – che consistono nel trovare, enumerare o ottimizzare combinazioni, permutazioni o disposizioni di elementi secondo determinate regole o vincoli.

Le Voci dell’AI – Episodio 69: Algoritmi genetici: come creare agenti intelligenti tramite l‘evoluzione simulata

Gli algoritmi genetici o evolutivi possano competere con il reinforced learning quindi con l’addestramento automatico tramite rinforzo su compiti complessi, con vantaggi in termini di semplicità, scalabilità e parallelizzazione.

Le Voci dell’AI – Episodio 68: OpenAI o1: ragionare con modelli generativi

OpenAI o1, nome in codice Strawberry, rappresenta una serie di modelli linguistici avanzati sviluppati da OpenAI con il focus specifico sull’ottimizzazione delle capacità di ragionamento.

Le Voci dell’AI – Episodio 67: Calcolo neuromorfico e Reservoir Computing per l’IA

Un approccio all’informatica ispirato alla struttura e al funzionamento del cervello umano, con hardware che imitino il modo in cui i neuroni e le sinapsi funzionano biologicamente a differenza dei tradizionali computer basati sull’architettura di von Neumann che separano la memoria dall’unità di elaborazione.

Le Voci dell’AI – Episodio 66: Come creare agenti intelligenti ma anche affidabili

L’AI safety, o sicurezza dell’intelligenza artificiale, è un campo interdisciplinare che si concentra sull’assicurare che i sistemi di intelligenza artificiale siano progettati, implementati e utilizzati in modo sicuro e affidabile, minimizzando i rischi che l’IA potrebbe rappresentare per gli individui, le società e l’ambiente, evitando conseguenze indesiderate o dannose.

Le Voci dell’AI – Episodio 65: Mind Uploading – È possibile creare una copia digitale di noi stessi?

Quanto di tutto ciò è davvero possibile o fa parte di pura speculazione o finzione narrativa? E quanto e come gli strumenti di intelligenza artificiale odierni possono contribuire in tal senso?

Le Voci dell’AI – Episodio 64: Parallel Intelligence: come efficientare soluzioni di IA tramite la parallelizzazione

Molti algoritmi di AI, specialmente quelli basati su reti neurali artificiali, richiedono l’elaborazione di enormi quantità di dati e l’esecuzione di calcoli complessi. La parallelizzazione permette di distribuire questi compiti su più processori o unità di elaborazione grafica, quindi su GPU, diminuendo significativamente il tempo di addestramento e di inferenza.

Le Voci dell’AI – Episodio 63: Come specializzare velocemente modelli generativi

I Parameter Efficient Fine Tuning Algorithms, sono algoritmi allo stato dell’arte per personalizzare modelli fondazionali molto grandi su casi d’uso specifici.

Le Voci dell’AI – Episodio 62: TinyML, sistemi di AI… minuscoli

È possibile sviluppare soluzioni di AI e di apprendimento automatico minuscole? TinyMLrappresenta un’innovativa controtendenza nel panorama dell’intelligenza artificiale, rispondendo alla sfida di creare modelli di machine learning ottimizzati per dispositivi a bassa potenza come microcontrollori e sensori integrati.

Le Voci dell’AI – Episodio 61: Modelli fondazionali per la robotica

Come possiamo utilizzare modelli fondazionali multimodali per migliorare la capacità dei nostri robot di interagire col mondo e di risolvere i compiti più disparati?

Le Voci dell’AI – Episodio 60: Come difendersi dagli attacchi avversariali a soluzioni di AI?

Gli attacchi avversariali sono basati su tecniche mediante le quali input deliberatamente modificati vengono utilizzati per ingannare i modelli predittivi, inducendoli in un qualche modo a fare degli errori. Questi attacchi sfruttano le vulnerabilità dei modelli stessi, introducendo perturbazioni minime ma mirate nei dati di input che possono portare a classificazioni errate o comportamenti anomali, pur rimanendo impercettibili all’occhio umano.

Le Voci dell’AI – Episodio 59: SIMA: un agente di intelligenza artificiale generalista per ambienti virtuali 3D

Un agente intelligente generalista, capace di risolvere compiti all’interno di un ambiente virtuale soltanto mediante l’ausilio di istruzioni testuali

Le Voci dell’AI – Episodio 58: Come riconoscere contenuti generati dall’AI?

Analisi linguistiche e stilistiche, individuazione di pattern, machine learning e watermark digitali

Le Voci dell’AI – Episodio 57: Federated Learning: come creare una soluzione AI da dati distribuiti

Un paradigma di apprendimento automatico che consente di creare un modello predittivo a partire da dati distribuiti su più dispositivi, sviluppato per rispondere alla crescente necessità di proteggere la privacy dei dati e degli utenti.

Le Voci dell’AI – Episodio 56: Pianificazione automatica, un problema aperto

Il planning è cruciale in molte applicazioni dell’AI, tra cui la robotica, la logistica, la medicina, dove la capacità di pianificare azioni complesse è essenziale per il successo operativo.

Le Voci dell’AI – Episodio 55: Retrieval Augmented Generation – Usare Large Language Models come Motori di Ricerca

RAG, una tecnica fondamentale per rendere utili a grandi modelli di linguaggio naturali e utilizzarli come interfaccia di ricerca in linguaggio naturale per corpus di conoscenza più ampi o più specifici. Sostituiranno i search engine nel futuro?

Le Voci dell’AI – Episodio 54: Automated Machine Learning, la democratizzazione della Data Science?

AutoML è un insieme di tecniche e strumenti tools che automatizzano il processo di creazione, selezione e ottimizzazione di modelli di machine learning

Le Voci dell’AI – Episodio 53: Generare video con l’AI: a che punto siamo?

Dal 2021, con DALL·E di OpenAI, il settore ha visto una rivoluzione, che culmina oggi con soluzioni avanzate come Sora di OpenAI e Veo di Google DeepMind. Questi modelli utilizzano tecniche di diffusione per creare video realistici, seppur con qualche limitazione

Le Voci dell’AI – Episodio 52: AlphaFold 3, il modello di Google DeepMind per predire la struttura delle proteine

La nuova versione del modello di AI faciliterà a scoperta di nuovi farmaci, l’ingegneria proteica, la diagnosi medica, nell’era della medicina di precisione

Le Voci dell’AI – Episodio 51: Phi-3, una nuova famiglia di Small Language Models

Un gruppo di ricercatori presso Microsoft Research ha dimostrato che è possibile realizzare modelli computazionali del linguaggio di piccole dimensioni, con prestazioni paragonabili a quelle dei Large Language Model. Purché addestrati su dataset accuratamente selezionati

Vincenzo Lomonaco

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