Termini AI essenziali: ricorrenza opaca e altri concetti importanti per comprendere l’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale sta riscrivendo il mondo e, allo stesso tempo, sta inventando un linguaggio completamente nuovo per descrivere come lo sta facendo. Partecipa a qualsiasi riunione, pitch o panel di prodotto di questi giorni e sentirai le persone gettare frasi come LLMs, RAG, RLHF – e, dalla settimana scorsa, termini come “ricorrenza opaca”, la tecnica di ragionamento nel nuovo modello Astra di OpenAI che ha messo in allerta i ricercatori sulla sicurezza dell’IA. Il vocabolario si muove abbastanza velocemente da far sentire un po’ insicure anche le persone molto intelligenti nel mondo tecnologico.
Questo glossario è il nostro tentativo di risolvere questo problema: definizioni in linguaggio semplice dei termini relativi all’IA che è probabile tu incontri, che tu stia costruendo con questa tecnologia, investendoci o semplicemente cercando di tenerti aggiornato leggendo TechCrunch o ascoltando podcast correlati. Lo aggiorniamo regolarmente mentre il settore si evolve, quindi consideralo un documento in evoluzione, proprio come i sistemi di IA che descrive.
L’intelligenza artificiale generale, o AGI, è un termine nebuloso. Ma generalmente si riferisce a un’intelligenza artificiale più capace della media umana in molti, se non nella maggior parte, dei compiti. Il CEO di OpenAI Sam Altman ha descritto una volta l’AGI come “equivalente a un essere umano mediano che potresti assumere come collega di lavoro”. Nel frattempo, la carta di principi di OpenAI definisce l’AGI come “sistemi altamente autonomi che superano gli esseri umani nella maggior parte del lavoro economicamente più prezioso”. La comprensione di Google DeepMind differisce leggermente da queste due definizioni; il laboratorio considera l’AGI come “IA almeno altrettanto capace degli esseri umani nella maggior parte dei compiti cognitivi.” Confuso? Niente paura – anche gli esperti all’avanguardia della ricerca sull’IA lo sono.
