Il glossario definitivo sull’intelligenza artificiale: tutto ciò che devi sapere nel 2023.
Il Potere della Computazione nell’IA
Pensando agli endpoint API, puoi immaginarli come i “pulsanti” nel retro di un software che altri programmi possono premere per farlo funzionare in determinati modi. Gli sviluppatori utilizzano queste interfacce per realizzare integrazioni: ad esempio, consentire a un’applicazione di prelevare dati da un’altra o abilitare un agente AI a controllare servizi di terze parti direttamente, senza un intervento umano. La maggior parte dei dispositivi smart e delle piattaforme connesse ha questi “pulsanti” nascosti, anche se gli utenti comuni non li vedranno mai. Con l’aumentare delle capacità degli agenti AI, essi possono trovare e utilizzare questi endpoint autonomamente, aprendo così a possibilità di automazione molto potenti e talvolta inaspettate.
Quando gli viene posta una domanda semplice, il cervello umano può rispondere senza pensarci troppo, per esempio, “Quale animale è più alto, una giraffa o un gatto?” Ma ci sono casi in cui, per trovare la risposta giusta, potresti aver bisogno di carta e penna per eseguire alcuni passaggi intermedi. Ad esempio, se un contadino ha polli e mucche, e insieme hanno 40 teste e 120 zampe, potrebbe essere necessario scrivere una semplice equazione per arrivare alla risposta (20 polli e 20 mucche).
Nell’ambito dell’AI, il ragionamento a catena di pensieri per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni implica rompere un problema in passaggi intermedi più piccoli per migliorare la qualità del risultato finale. Sebbene possa richiedere più tempo per giungere a una risposta, aumenta la probabilità che la risposta sia corretta, specialmente in contesti logici o di codifica. I modelli di ragionamento sono sviluppati a partire da modelli di linguaggio di grandi dimensioni e ottimizzati per questa modalità di pensiero grazie all’apprendimento per rinforzo.
