Guida dei 100 termini fondamentali AI

100 termini fondamentali dell’Intelligenza Artificiale Generativa

Le parole che spiegano un nuovo modo di creare

Quando ho iniziato a curiosare nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa, mi sono trovato davanti a una valanga di termini nuovi. Alcuni li avevo già sentiti, altri sembravano inventati sul momento. Ogni volta che provavo a orientarmi, compariva un’altra parola che cambiava tutto.

A quel punto ho iniziato a prendere appunti. All’inizio solo per me, per capirci qualcosa. Poi ho pensato che potesse essere utile anche ad altri che si sentono un po’ spaesati come me.
Queste pagine non vogliono insegnare, ma solo chiarire. Non c’è teoria, né formule: solo parole spiegate in modo semplice, come le racconteresti a un amico davanti a un caffè.

Molti di questi termini vivono ormai nelle nostre conversazioni quotidiane, anche fuori dal mondo della tecnologia. Parlano di creatività, di comunicazione, di idee. Capirli meglio significa anche capire come stanno cambiando le cose intorno a noi.

Non serve sapere tutto: basta avere la curiosità di guardare dentro. Ogni parola di questa lista è una finestra aperta su un modo diverso di pensare e di creare.
Forse, leggendole, scoprirai che l’intelligenza artificiale generativa non è qualcosa di lontano, ma una parte nuova del nostro modo di esprimerci.

(tempo di lettura 10 minuti)

100 termini fondamentali

A

Addestramento – processo attraverso cui un modello di intelligenza artificiale impara dai dati.
Agente AI – programma che agisce autonomamente per svolgere compiti usando capacità generative.
Allucinazione – quando un modello genera informazioni false o inventate, ma plausibili.
Apprendimento automatico – modo in cui i sistemi di AI imparano riconoscendo schemi nei dati.
Apprendimento profondo – tecnica che usa reti neurali molto complesse per generare testi, immagini o suoni.
Audio generativo – tecnologia che crea musica, voci o suoni realistici tramite AI.
Autocompletamento – funzione che suggerisce o scrive automaticamente il testo successivo, come fa ChatGPT.

B

Bias (pregiudizio) – distorsione nei risultati di un modello dovuta a dati di partenza sbilanciati.
Blockchain AI – uso combinato di intelligenza artificiale e blockchain per garantire trasparenza nei contenuti generati.
Bozza automatica – testo iniziale creato da un modello generativo come base per un contenuto finale.
Bot – programma automatizzato che interagisce con utenti, spesso basato su AI generativa.

C

Chatbot – programma che conversa in linguaggio naturale simulando una persona.
ChatGPT – modello linguistico di OpenAI capace di generare risposte, testi e idee in modo naturale.
Codice generativo – AI capace di scrivere o correggere codice informatico automaticamente.
Contenuto generato dall’AI – qualsiasi testo, immagine, suono o video creato da un sistema di intelligenza artificiale.
Contesto – insieme delle informazioni che un modello usa per capire e rispondere correttamente.
Creative AI – uso dell’intelligenza artificiale per produrre contenuti artistici come poesie, disegni o musica.

D

Dataset – insieme di dati usato per addestrare o migliorare un modello di AI.
Diffusione (modello di) – tecnica con cui un sistema genera immagini partendo da rumore casuale.
Discriminatore – parte di alcuni sistemi generativi che valuta se un contenuto è autentico o artificiale.
DreamBooth – tecnologia che personalizza un modello di immagini generative per uno specifico soggetto.

E

Embedding – rappresentazione numerica di parole o immagini che aiuta l’AI a capire significati e relazioni.
Etica dell’AI – insieme di principi per garantire che l’uso dell’AI generativa sia equo e responsabile.
Evoluzione generativa – processo con cui i modelli migliorano o combinano risultati precedenti per crearne di nuovi.

F

Fine-tuning – fase di perfezionamento di un modello su dati specifici per specializzarne le risposte.
Filtro dei contenuti – meccanismo che impedisce a un modello di generare testi o immagini inappropriati.
Fotorealismo – capacità dei modelli generativi di creare immagini indistinguibili da foto reali.
Foundation model – modello di base molto grande su cui vengono costruite applicazioni specifiche.

G

Generazione automatica – creazione di nuovi contenuti da parte dell’AI senza intervento umano diretto.
Generative AI – insieme di tecnologie che permettono all’AI di creare nuovi contenuti originali.
Generative adversarial network (GAN) – tecnica in cui due modelli si sfidano: uno genera e l’altro giudica i risultati.
Grammatica naturale – modo in cui l’AI impara la struttura e le regole del linguaggio umano.
Grounding – capacità di collegare concetti astratti a significati concreti e reali.

H

Hallucination (allucinazione) – errore in cui l’AI produce dati falsi ma convincenti.
Human-in-the-loop – approccio in cui una persona supervisiona e corregge l’AI durante la generazione.
Hyperparameter – impostazione di base che influenza come un modello apprende o genera contenuti.

I

Immagine generativa – figura creata interamente da un modello di intelligenza artificiale.
Inferenza – momento in cui un modello già addestrato genera una risposta o un contenuto.
Input – testo o istruzione fornita all’AI per ottenere un risultato generato.
Intelligenza artificiale generativa – ramo dell’AI che si concentra sulla creazione di nuovi contenuti.
Interfaccia conversazionale – sistema che permette di dialogare con l’AI tramite linguaggio naturale.

J

Jailbreak – tentativo di aggirare le limitazioni di sicurezza imposte a un modello di AI.
JPEG artificiale – immagine generata che imita il formato o lo stile di foto reali.

K

Knowledge base (base di conoscenza) – insieme di informazioni che l’AI utilizza per rispondere o creare contenuti.
Keyword prompt – insieme di parole chiave usate per guidare la generazione di un testo o un’immagine.

L

Large Language Model (LLM) – modello linguistico di grandi dimensioni capace di comprendere e generare testo.
Latent space (spazio latente) – rappresentazione astratta dove l’AI “immagina” idee o concetti da trasformare in contenuti.
Licenza dei dati – permesso legale che stabilisce come possono essere usati i dati di addestramento.
LLM tuning – adattamento di un modello linguistico alle esigenze di un’applicazione specifica.

M

Modello generativo – sistema di AI capace di creare testi, immagini, video o suoni nuovi.
Modello linguistico – AI specializzata nella comprensione e produzione di linguaggio naturale.
Multimodale – AI che può combinare diversi tipi di contenuti, come testo, immagini e suoni.
Machine learning – campo dell’AI in cui i computer imparano dai dati per migliorare nel tempo.
Meme generativo – immagine o frase creata dall’AI per imitare contenuti virali.

N

Neurone artificiale – unità base di una rete neurale che elabora informazioni.
Neural network (rete neurale) – insieme di neuroni artificiali che imitano il cervello umano.
Natural Language Processing (NLP) – campo che permette all’AI di comprendere e produrre linguaggio umano.
Narrativa generativa – testo creativo, come storie o romanzi, prodotti da un modello di AI.

O

Output – risultato prodotto da un modello dopo aver elaborato un input.
Ottimizzazione – processo di miglioramento delle prestazioni o della qualità dei risultati generati.
Overfitting – quando un modello impara troppo dai dati di addestramento e diventa meno flessibile.

P

Prompt – istruzione o richiesta che guida la generazione di contenuti da parte dell’AI.
Prompt engineering – arte di scrivere richieste efficaci per ottenere il miglior risultato possibile.
Prompt chaining – serie di prompt collegati per ottenere risultati complessi passo dopo passo.
Parametri – valori interni che determinano come un modello genera contenuti.
Pipeline generativa – sequenza di passaggi che portano alla creazione di un risultato finale.

Q

Quality check – verifica della qualità e coerenza dei contenuti generati.
Quantizzazione – tecnica per ridurre la complessità di un modello mantenendone l’efficienza.

R

Rete neurale – struttura ispirata al cervello umano, base dei modelli generativi.
Riconoscimento di immagini – capacità dell’AI di identificare oggetti o scene visive.
Rinforzo (apprendimento per) – metodo in cui l’AI migliora attraverso premi o penalità.
Risposta generata – testo o contenuto prodotto dal modello in base a un input umano.

S

Stable Diffusion – modello generativo che crea immagini a partire da descrizioni testuali.
Sintesi vocale – conversione di testo in voce naturale tramite AI.
Stile visivo – modo in cui un modello imita un certo tipo di estetica o artista.
Supervised learning – tipo di apprendimento in cui l’AI impara da esempi etichettati.
Synthetic data (dati sintetici) – dati generati artificialmente per addestrare modelli senza usare dati reali.

T

Tono del testo – stile emotivo o comunicativo che l’AI adotta nel generare un messaggio.
Token – piccola unità di testo che l’AI usa per comprendere e costruire frasi.
Transformer – architettura che ha rivoluzionato il modo in cui i modelli generano testi.
Training set – insieme di dati usati per addestrare un modello.
Testo generativo – contenuto scritto prodotto interamente da un sistema di AI.

U

User prompt – comando o richiesta scritta dall’utente per attivare una risposta dell’AI.
UI generativa – interfaccia che adatta grafiche o testi in modo autonomo grazie all’AI.
Uso responsabile – impiego etico e consapevole dell’intelligenza artificiale generativa.

V

Validazione – controllo della qualità dei risultati generati durante lo sviluppo di un modello.
Variabile latente – concetto nascosto che rappresenta le idee astratte su cui l’AI basa le sue creazioni.
Video generativo – filmato creato automaticamente da un sistema di intelligenza artificiale.
Voice cloning – tecnologia che imita la voce di una persona usando modelli generativi.

W

Workflow AI – sequenza di azioni automatizzate gestite da intelligenza artificiale generativa.
Word embedding – modo in cui le parole vengono rappresentate numericamente per capire il significato.

X

XAI (Explainable AI) – insieme di metodi per spiegare come un modello generativo prende decisioni.

Y

YouTube generativo – uso di AI per creare automaticamente video, commenti o sceneggiature.

Z

Zero-shot – capacità di un modello di affrontare compiti mai visti prima senza addestramento specifico.
Zoom out generativo – tecnica che espande un’immagine esistente aggiungendo contesto coerente.

Arrivati alla fine di queste cento parole, ci si accorge che l’intelligenza artificiale generativa non è solo una questione di algoritmi o dati. È soprattutto un linguaggio nuovo che si costruisce giorno dopo giorno, mentre impariamo a usarlo, a interpretarlo, a dargli un significato nostro.

Molti dei termini raccolti qui cambieranno nel tempo, altri scompariranno, e ne nasceranno di nuovi. Ma il punto non è ricordarli tutti: è capire cosa raccontano del presente in cui viviamo.

Questa guida non chiude un discorso, lo apre.
Ogni parola può diventare un punto di partenza per scoprire, sperimentare, magari anche creare qualcosa di tuo con questi strumenti.

Se dopo aver letto tutto questo ti resta ancora la curiosità di approfondire, di provare, di fare altre domande, allora vuol dire che questa raccolta, in fondo, ha fatto il suo lavoro.

5 Domande frequenti sull’Intelligenza Artificiale Generativa