Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale comprende metodi come l’elaborazione del linguaggio e il riconoscimento di schemi. L’idoneità dipende dall’attività concreta.
Affrontare un’attività con metodi di IA
L’intelligenza artificiale, o IA, comprende diversi metodi usati dai sistemi informatici per elaborare il linguaggio, riconoscere schemi o generare contenuti. L’apprendimento automatico è un suo sottoambito. Il termine da solo dice poco su quale attività un sistema svolga in modo affidabile.
In un esempio fittizio, un modello assegna le email dei clienti alle categorie consegna o fattura. Esempi adeguati permettono di verificare se la classificazione sia utile. Una spiegazione scorrevole non sostituisce la categoria corretta.
L’automazione descrive anzitutto l’esecuzione automatica di un processo. Un trasferimento pianificato di file può essere automatizzato senza un modello di IA. Per scegliere una soluzione, ingresso concreto, risultato atteso e gestione degli errori sono quindi più indicativi dell’etichetta IA.
Fonti
Termini correlati
- Modello linguistico di grandi dimensioniUn LLM elabora il linguaggio tramite schemi appresi. Un testo scorrevole non dimostra correttezza né accesso ai dati aziendali aggiornati.
- IA generativaL’IA generativa produce testi, immagini o codice. La qualità si valuta rispetto all’uso previsto e alle informazioni di partenza disponibili.
- Classificazione del testoLa classificazione del testo assegna categorie definite. Categorie e gestione dei messaggi ambigui devono adattarsi al compito.
- Model cardLa model card documenta scopo, basi, condizioni di valutazione e limiti noti di una determinata versione di un modello di IA.
- Preparazione all’IALa preparazione all’IA riguarda i presupposti di un progetto: obiettivo, dati utilizzabili, competenze, responsabilità e gestione operativa.
- Context engineeringIl context engineering prepara le informazioni per ogni chiamata al modello: istruzioni, messaggi, fonti e stati attuali pertinenti.
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