{"id":11890,"date":"2025-07-09T13:04:52","date_gmt":"2025-07-09T11:04:52","guid":{"rendered":"https:\/\/starthinkmagazine.smlwebdesign.it\/starthink\/?p=11890"},"modified":"2026-02-12T00:56:04","modified_gmt":"2026-02-11T23:56:04","slug":"dallalgoritmo-alla-mente-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/starthinkmagazine.smlwebdesign.it\/ai-tecnologia\/new-technology\/dallalgoritmo-alla-mente-artificiale\/","title":{"rendered":"Dall\u2019algoritmo alla mente artificiale"},"content":{"rendered":"<h3><b>Come siamo arrivati dai modelli predittivi agli assistenti intelligenti che conversano con noi\u00a0<\/b><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><b>Tutto \u00e8 cominciato con una mail<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hai mai ricevuto un suggerimento di completamento automatico che sembrava leggerti nella mente? Oppure ti sei stupito per come un assistente virtuale ha capito (quasi) perfettamente una tua richiesta scritta in modo ambiguo?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La realt\u00e0 \u00e8 che oggi <\/span><b>interagiamo quotidianamente con sistemi intelligenti<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, anche senza accorgercene. E dietro a queste interazioni si nasconde un\u2019evoluzione tecnologica che parte da lontano, fatta di algoritmi, dati e modelli sempre pi\u00f9 sofisticati.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo articolo \u00e8 una breve mappa per orientarsi tra i termini che spesso vengono confusi \u2013 <\/span><b>Machine Learning, Deep Learning, LLM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u2013 e per comprendere come siamo arrivati all\u2019era dei modelli linguistici generativi.<\/span><\/p>\n<p><b>Una timeline semplificata dell\u2019AI moderna<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>1956 \u2013 Nasce l\u2019Intelligenza Artificiale<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Durante il Dartmouth Summer Research Project, McCarthy, Minsky e altri pionieri propongono l\u2019idea di \u201cmacchine intelligenti\u201d.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Anni \u201880-\u201990 \u2013 Algoritmi simbolici e regressione<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019AI si basa su regole esplicite e modelli statistici semplici.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Anni 2000 \u2013 Machine Learning (ML)<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Si afferma l\u2019idea che i sistemi possano <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">imparare dai dati<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> invece che seguire regole scritte a mano.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>2012 \u2013 La svolta del Deep Learning<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Grazie a GPU e Big Data, le reti neurali profonde vincono ImageNet. Le performance superano di gran lunga i metodi classici.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>2020 \u2013 Esplosione dei LLM<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI rilascia GPT-3. Poco dopo, arrivano ChatGPT, Gemini, Claude. L\u2019AI diventa accessibile al grande pubblico.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Machine Learning: apprendere da esempi, non da istruzioni<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il <\/span><b>Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00e8 un insieme di tecniche che consente ai computer di apprendere <\/span><b>modelli dai dati<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Invece di scrivere codice che risolve direttamente un problema, forniamo dati di input e output, e lasciamo che la macchina <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">scopra<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">da sola la funzione che collega i due.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le principali <\/span><b>categorie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> di Machine Learning sono:<\/span><\/p><div id=\"start-2853983101\" class=\"start-ann_3_4_paragrafo start-entity-placement\"><script async src=\"\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-3991621000685762\" crossorigin=\"anonymous\"><\/script><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block;\" data-ad-client=\"ca-pub-3991621000685762\" \ndata-ad-slot=\"8463779802\" \ndata-ad-format=\"auto\"><\/ins>\n<script> \n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); \n<\/script>\n<\/div>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Supervised Learning<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Il modello impara da un dataset etichettato (cio\u00e8 con la risposta giusta gi\u00e0 presente).<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Esempi: classificazione email (spam \/ non spam), previsione del valore di un immobile.<\/span><\/i><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Unsupervised Learning<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Il modello cerca da solo delle strutture o gruppi nei dati, senza etichette.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Esempi: segmentazione clienti, clustering di notizie simili.<\/span><\/i><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Reinforcement Learning<\/b><b><br \/>\n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019algoritmo impara attraverso l\u2019interazione con un ambiente e un sistema di ricompense\/punizioni.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Esempi: robotica, videogame, guida autonoma.<\/span><\/i><\/li>\n<\/ol>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">\u201cIl Machine Learning \u00e8 come insegnare a un bambino a riconoscere un cane: non gli dai la definizione, gli mostri decine di foto finch\u00e9 impara a distinguere da solo.\u201d<\/span><\/i><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">(parafrasi di Andrew Ng, Stanford)<\/span><\/i><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.wired.com\/2015\/02\/google-brains-co-inventor-tells-why-hes-building-chinese-neural-networks\/\"><i><span style=\"font-weight: 400;\">https:\/\/www.wired.com\/2015\/02\/google-brains-co-inventor-tells-why-hes-building-chinese-neural-networks\/<\/span><\/i><\/a><\/p>\n<h3><b>Deep Learning: quando l\u2019algoritmo crea le sue regole<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il <\/span><b>Deep Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00e8 un sottoinsieme del ML che utilizza <\/span><b>reti neurali artificiali multistrato<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (deep neural networks) per apprendere rappresentazioni complesse dai dati.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cosa cambia rispetto al ML classico?<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Il <\/span><b>modello apprende da solo le caratteristiche rilevanti<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, senza feature engineering manuale<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Funziona molto meglio con dati <\/span><b>non strutturati<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (immagini, audio, testo)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 <\/span><b>computazionalmente pi\u00f9 pesante<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ma estremamente pi\u00f9 flessibile<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una <\/span><b>rete neurale artificiale<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00e8 composta da neuroni organizzati in livelli (layer):<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Input layer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: riceve i dati grezzi (es. pixel di un\u2019immagine)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Hidden layers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: trasformano progressivamente i dati in astrazioni pi\u00f9 utili<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Output layer<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: produce il risultato (es. la probabilit\u00e0 che sia un cane)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esempi di successo del deep learning:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Google Translate<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Riconoscimento facciale su smartphone<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Diagnosi di malattie da immagini radiologiche<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il deep learning ha cambiato il paradigma: dai sistemi che imparano <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">cosa guardare<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, siamo passati a quelli che imparano <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">come vedere<\/span><\/i><\/p>\n<p><b>LLM: la macchina che comprende (e genera) linguaggio<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I <\/span><b>Large Language Models<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sono un\u2019applicazione avanzata del deep learning. Sono modelli neurali con <\/span><b>miliardi di parametri<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, addestrati su enormi corpus testuali (libri, siti web, forum, documenti).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Funzionano grazie a:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Tokenizzazione<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: ogni frase viene spezzata in unit\u00e0 minime (parole, sillabe, subword)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Trasformers<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: architettura che ha rivoluzionato il NLP grazie al meccanismo di <\/span><b>self-attention<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (paper \u201cAttention is All You Need\u201d, 2017)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Apprendimento autoregressivo o mascherato<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: predicono il token successivo, o ricostruiscono quelli mancanti<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con i LLM si possono svolgere moltissimi task:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rispondere a domande<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Riassumere testi<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Tradurre lingue<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Scrivere codice<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Simulare stili di scrittura<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/GPT-3\"><span style=\"font-weight: 400;\">GPT-3 ha 175 miliardi di parametri<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. GPT-4, secondo alcuni, li supera abbondantemente. Per confronto: il cervello umano ha circa 86 miliardi di neuroni.<\/span><\/p>\n<h3><b>Il prezzo della complessit\u00e0: la scatola nera<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con l\u2019aumento della potenza cresce anche la difficolt\u00e0 nel comprendere cosa avviene \u201cdentro\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I modelli come quelli neurali, e ancor di pi\u00f9 gli LLM, sono <\/span><b>difficilmente interpretabili<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Non possiamo spiegare facilmente <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">perch\u00e9<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> una previsione sia stata fatta<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Possono <\/span><b>ereditare bias<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> dai dati di addestramento<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Non hanno un concetto \u201ccosciente\u201d di verit\u00e0: generano testo plausibile, non sempre corretto<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo solleva interrogativi importanti in contesti come:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Sanit\u00e0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (diagnosi)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Giustizia<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (valutazione del rischio)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Educazione e media<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (contenuti generati automaticamente)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Non \u00e8 necessario essere data scientist per comprendere l\u2019impatto dell\u2019AI. Ma oggi pi\u00f9 che mai serve un <strong>nuovo tipo di alfabetizzazione<\/strong>: quella digitale e algoritmica. Perch\u00e9 capire come funziona l\u2019AI non \u00e8 pi\u00f9 solo un\u2019esigenza da specialisti. \u00c8 una forma di <\/span><b>cittadinanza digitale<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><b>Fonti e riferimenti<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/papers.neurips.cc\/paper\/7181-attention-is-all-you-need.pdf\"><span style=\"font-weight: 400;\">Vaswani et al. (2017) \u2013 \u201cAttention is All You Need\u201d<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/mitpress.mit.edu\/9780262035613\/deep-learning\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Goodfellow et al. \u2013 <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Deep Learning<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, MIT Press (2016)<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/yalebooks.yale.edu\/book\/9780300264630\/atlas-of-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Kate Crawford \u2013 <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Atlas of AI<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, Yale University Press (2021)<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/collections\/machine-learning\"><span style=\"font-weight: 400;\">Andrew Ng \u2013 Coursera, Stanford Lectures<\/span><\/a><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2019\/3\/27\/18280665\/ai-godfathers-turing-award-2018-yoshua-bengio-geoffrey-hinton-yann-lecun\"><span style=\"font-weight: 400;\">Yann LeCun, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio \u2013 Premiati Turing Award 2018<\/span><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div id=\"start-3331205032\" class=\"start-ann_fine-articolo start-entity-placement\"><script async src=\"\/\/pagead2.googlesyndication.com\/pagead\/js\/adsbygoogle.js?client=ca-pub-3991621000685762\" crossorigin=\"anonymous\"><\/script><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block;\" data-ad-client=\"ca-pub-3991621000685762\" \ndata-ad-slot=\"8463779802\" \ndata-ad-format=\"auto\"><\/ins>\n<script> \n(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); \n<\/script>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Come siamo arrivati dai modelli predittivi agli assistenti intelligenti che conversano con noi\u00a0 &nbsp; Tutto \u00e8 cominciato con una mail Hai mai ricevuto un suggerimento di completamento automatico che sembrava leggerti nella mente? 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