Il glossario definitivo sull’intelligenza artificiale: tutto ciò che devi sapere nel 2023.

Modelli Generativi e Automazione Avanzata

Un agente di codifica è una versione specializzata di un agente AI applicata allo sviluppo software. Invece di suggerire solo codice per un umano da esaminare e incollare, un agente di codifica può scrivere, testare e debuggare il codice autonomamente, gestendo il tipo di lavoro iterativo che di solito consuma la giornata di un sviluppatore. Questi agenti possono operare su interi codici sorgente, individuando bug, eseguendo test e proponendo correzioni con un minimo di supervisione umana. Potresti pensarli come un intern estremamente veloce che non dorme e non perde mai la concentrazione — sebbene, come per qualsiasi stagista, un umano debba sempre rivedere il lavoro svolto.

Un altro concetto essenziale è quello della computazione, che si riferisce alla potenza computazionale vitale necessaria affinché i modelli di AI operino. Questo tipo di elaborazione alimenta l’industria dell’AI, conferendole la capacità di addestrare e implementare modelli potenti. In genere si fa riferimento a hardware che fornisce questa potenza, come GPU, CPU, TPU e altre forme di infrastruttura che costituiscono le basi dell’industria dell’intelligenza artificiale moderna.

I modelli di apprendimento profondo, a loro volta, sono un sottogruppo di apprendimento automatico auto-migliorante, in cui gli algoritmi di AI sono progettati con una struttura a rete neurale artificiale multi-livello. Questo consente di stabilire correlazioni più complesse rispetto a sistemi più semplici, come modelli lineari o alberi decisionali. I modelli di deep learning possono identificare caratteristiche importanti nei dati senza bisogno dell’intervento di ingegneri umani per definire queste funzioni.