(la videolezione) L’Intelligenza Artificiale Ristretta (Narrow AI) è progettata per svolgere compiti specifici, come i chatbot (es. ChatGPT), i sistemi di riconoscimento facciale o le auto a guida autonoma, operando entro limiti predefiniti senza vera comprensione o adattabilità. Al contrario, l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), ancora teorica, mirerebbe a replicare l’intelligenza umana, con capacità di ragionamento trasversale, apprendimento autonomo e adattamento a contesti diversi, come un essere umano. Mentre la Narrow AI esiste già ed è ampiamente utilizzata, l’AGI rimane un obiettivo futuro, con implicazioni sia promettenti che complesse.
L’intelligenza artificiale ristretta può essere suddivisa in due grandi categorie in base alla sua funzionalità principale: AI generativa e AI discriminativa. Questi due approcci, sebbene complementari, presentano differenze fondamentali nel loro funzionamento e nelle loro applicazioni.
L’AI generativa è progettata per produrre nuovi dati simili a quelli su cui è stata addestrata. Utilizza modelli probabilistici avanzati, come le reti generative avversariali (GAN) o i trasformatori (es. GPT-4, DALL-E), per generare testi, immagini, musica o persino video partendo da input casuali o guidati. Ad esempio:
ChatGPT crea risposte testuali coerenti in una conversazione.
DALL-E genera immagini realistiche da descrizioni testuali.
Sistemi di sintesi vocale come quelli di DeepMind producono voci artificiali indistinguibili da quelle umane. Questi modelli sono particolarmente utili in contesti creativi, di progettazione o di personalizzazione dei contenuti.
L’AI discriminativa, invece, si concentra sull’analisi e la classificazione di dati esistenti. Piuttosto che generare nuovi contenuti, distingue tra diverse categorie o fa previsioni basate su input strutturati. Alcuni esempi includono:
Sistemi di riconoscimento facciale (es. Face ID) che identificano un volto tra milioni.
Filtri antispam che classificano le email come "legittime" o "indesiderate".
Modelli di sentiment analysis che valutano se un testo esprime un tono positivo, negativo o neutro.
Tecniche comuni in questo ambito includono reti neurali convoluzionali (CNN) per l’elaborazione di immagini e algoritmi di machine learning supervisionato.
Applicazioni dell’AI nella Didattica
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’istruzione sta aprendo nuove frontiere per l’apprendimento personalizzato e interattivo.
L'AI Generativa può essere usate efficacemente per:
La creazione di materiali didattici su misura: Generazione automatica di esercizi, riassunti o spiegazioni adattati al livello dello studente.
Le simulazioni e i tutor virtuali: Chatbot educativi (es. ChatGPT per l’insegnamento delle lingue) che rispondono a domande o simulano dialoghi.
La produzione di contenuti multimediali: Generazione di immagini, video esplicativi o narrazioni per rendere le lezioni più coinvolgenti.
L'AI Discriminativa può essere utile per:
La valutazione automatica: Correzione di test a risposta chiusa o persino analisi di saggi tramite NLP (Natural Language Processing).
L'analisi del comportamento degli studenti: Identificazione di difficoltà di apprendimento o disattenzione tramite l’analisi di dati comportamentali.
La raccomandazione di percorsi di studio: Sistemi di adaptive learning che suggeriscono risorse in base alle performance dello studente.
In definitiva, mentre l’AI generativa rivoluziona la creazione di contenuti, l’AI discriminativa ottimizza processi analitici e decisionali. Nell’ambito educativo, la loro combinazione può portare a un’istruzione più dinamica, inclusiva e personalizzata, riducendo il carico di lavoro degli insegnanti e migliorando l’esperienza di apprendimento. Con l’evoluzione di queste tecnologie, il futuro della didattica sarà sempre più guidato da soluzioni intelligenti e adattive.
