Glossario

Emergenza

Che cos’è Emergenza?

L'emergenza indica proprietà di un sistema che nascono dall'interazione di molte parti semplici ma non sono riconoscibili in nessuna di esse singolarmente. Nella ricerca sull'IA si parla di capacità emergenti quando i modelli linguistici di grandi dimensioni, oltre una certa scala, risolvono compiti come calcoli in più passaggi o traduzioni molto meglio dei modelli più piccoli. Se questi salti siano reali o dipendano in parte dal modo in cui si misurano è oggetto di dibattito.

Temi

  • modelli linguistici
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Termini correlati

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)

Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) è una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo, in grado quindi di comprendere e generare linguaggio. Funziona calcolando passo dopo passo il token successivo più probabile. Gli LLM scrivono, riassumono, traducono, rispondono a domande e generano codice; esempi noti sono Claude, GPT, Gemini e Llama. Senza accesso a fonti aggiornate conoscono solo ciò che era nei dati di addestramento.

  • Modelli linguistici
  • IA generativa
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Modello fondazionale

Un modello fondazionale (foundation model) è un grande modello di IA preaddestrato su dati molto ampi e variegati, che si può poi usare per molti compiti diversi. Il termine è stato coniato all’Università di Stanford nel 2021. Esempi noti sono i grandi modelli linguistici come Claude o GPT, oltre ai modelli per immagini. Le aziende in genere costruiscono le proprie applicazioni su questi modelli invece di addestrarne di propri; il regolamento europeo sull’IA parla di modelli di IA per finalità generali.

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Intelligenza artificiale generale (AGI)

L'intelligenza artificiale generale (Artificial General Intelligence, AGI) indica un ipotetico sistema di IA in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti intellettuali a livello umano e di trasferire in modo flessibile ciò che ha appreso a nuovi ambiti. I sistemi attuali sono efficaci in molti compiti, ma mostrano ancora limiti, ad esempio di affidabilità. Non esiste una definizione né un metodo di misura condivisi; se e quando l'AGI sarà raggiunta è oggetto di dibattito tra gli esperti.

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Ragionamento multi-hop

Il ragionamento multi-hop è la capacità di un sistema di IA di rispondere a una domanda attraverso più inferenze successive, spesso combinando informazioni da fonti diverse. Esempio: “Quale reparto dirige la persona responsabile del progetto X?” richiede prima di individuare il responsabile e poi il suo reparto. Domande di questo tipo sono impegnative per i sistemi di ricerca e RAG, perché ogni passaggio intermedio deve essere trovato e collegato correttamente.

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