Termini AI essenziali: ricorrenza opaca e altri concetti importanti per comprendere l’intelligenza artificiale.

Dato un quesito semplice, il cervello umano può rispondere senza neanche pensarci troppo – cose come “quale animale è più alto, una giraffa o un gatto?” Ma in molti casi, spesso serve carta e penna per trovare la risposta giusta perché ci sono passaggi intermedi. Ad esempio, se un contadino ha polli e mucche, e insieme hanno 40 teste e 120 gambe, potresti dover scrivere un’equazione semplice per trovare la risposta (20 polli e 20 mucche).

In un contesto di intelligenza artificiale, il ragionamento chain-of-thought per grandi modelli di linguaggio significa suddividere un problema in passaggi intermedi più piccoli per migliorare la qualità del risultato finale. Di solito ci vuole più tempo per ottenere una risposta, ma è più probabile che la risposta sia corretta, specialmente in un contesto logico o di codifica. I modelli di ragionamento sono sviluppati dai tradizionali grandi modelli di linguaggio e ottimizzati per il pensiero a catena grazie all’apprendimento per rinforzo.

Questo è un concetto più specifico di un “agente di intelligenza artificiale”, che significa un programma che può compiere azioni da solo, passo dopo passo, per completare un obiettivo. Un agente di codifica è una versione specializzata applicata allo sviluppo del software. Piuttosto che suggerire semplicemente codice per una revisione e incollarlo, un agente di codifica può scrivere, testare e debuggare autonomamente il codice, gestendo il tipo di lavoro iterativo, basato sul tentativo e sull’errore, che tipicamente occupa la giornata di un programmatore. Questi agenti possono operare su interi codici, individuando bug, eseguendo test e apportando correzioni con un minimo controllo umano. Immagina di assumere uno stagista molto veloce che non dorme mai e non perde mai la concentrazione – anche se, come con qualsiasi stagista, un umano deve comunque revisionare il lavoro.