Capitolo 1: CONCETTI DI BASE DELL'IA 

Foto de BoliviaInteligente en Unsplash

C O M E F U N Z I O N A L ' A I 

I diversi tipi di IA si basano su algoritmi distinti, ciascuno adattato a compiti specifici. 

Una delle più diffuse è l'IA linguistica. Genera risposte simili a quelle umane prevedendo la parola o la sequenza di parole successive più probabili in base al contesto di partenza. Questo processo comporta il campionamento da una distribuzione di probabilità sulla base del vocabolario del modello o l'utilizzo di tecniche come la beam search per trovare la sequenza di parole più probabile. 

I modelli di IA linguistica utilizzano in genere reti neurali profonde (come i trasformatori), note per la loro efficienza nella gestione di dati sequenziali, che le rende adatte a compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Il modello viene addestrato utilizzando un processo chiamato apprendimento supervisionato. Durante l'addestramento, il modello impara a prevedere la parola successiva in una sequenza sulla base delle parole precedenti. Questo processo iterativo avviene su milioni di campioni di testo, regolando i parametri del modello per ridurre al minimo gli errori di previsione. 

I meccanismi di attenzione consentono al modello di concentrarsi su diverse parti del testo inserito, facilitando una migliore comprensione del contesto e catturando relazioni di dipendenza di lungo termine. 

Inoltre, i modelli linguistici pre-addestrati vengono spesso messi a punto su compiti o domini specifici per migliorare le loro prestazioni in applicazioni come la generazione di testi, la sintesi o la risposta a domande. L'apprendimento per trasferimento consente ai modelli di utilizzare le conoscenze apprese in un compito/dominio per eccellere in un altro con un addestramento aggiuntivo minimo. 

Un altro esempio può essere rappresentato dall'IA generativa. L'IA generativa sfrutta la potenza dell'apprendimento profondo e delle reti neurali per apprendere i modelli e le distribuzioni sottostanti nei dati di formazione e generare nuovi contenuti simili a quelli prodotti dagli esseri umani. Attraverso l'addestramento, l'ottimizzazione e la valutazione, i modelli generativi possono creare campioni realistici e diversificati in vari domini, consentendo un'ampia gamma di applicazioni creative e pratiche. 

Lavorare sull'IA e con l'IA nelle scuole è fondamentale per diversi motivi. 

Photo of Andy Kelly on Unsplash

E D U C A Z I O N E A L L ' I A 

È necessario educare le persone a riconoscere i vantaggi dell'IA, ma soprattutto a utilizzarla consapevolmente. 

Lavorare sull'IA preparerà gli studenti a un futuro guidato dalla tecnologia, dotandoli di competenze essenziali per la nuova forza lavoro. 

La comprensione dell'etica e delle implicazioni dell'IA favorisce l'uso responsabile e il pensiero critico degli studenti, assicurando loro una gestione etica e responsabile della tecnologia nelle loro attività future. Nel complesso, l'integrazione dell'IA nell'istruzione favorisce l'innovazione, migliora i risultati dell'apprendimento e consente agli studenti di prosperare nell'era digitale. 

È necessario impegnarsi per creare una cultura sull'IA, facendo riflettere gli studenti (e non solo) su alcuni punti fondamentali: 

Chi è responsabile delle scelte in materia di IA? 

Progettare semplici sistemi di IA: imparare a costruire e addestrare algoritmi di IA potrebbe essere un modo per utilizzare consapevolmente sistemi commerciali di questo tipo. 

Comprendere i sistemi di IA: L'IA, se usata correttamente, migliora l'intelligenza umana! È necessario educare le persone all'uso corretto e sviluppare competenze adeguate per una vita realmente migliorata dall'IA.

E D U C A Z I O N E C O N L ' I A 

L'intelligenza artificiale migliora le esperienze di apprendimento attraverso la personalizzazione dell'istruzione, il tutoraggio adattivo e gli strumenti interattivi, che rispondono ai diversi stili di apprendimento. Inoltre, l'IA snellisce le attività amministrative, permettendo agli educatori di dedicare il loro tempo all'insegnamento e al tutoraggio. 

Creando sistemi intelligenti appropriati, è possibile differenziare i percorsi per studenti con livelli diversi e ritmi di apprendimento differenti. Potremmo persino suggerire percorsi diversi in base ai diversi stili di apprendimento; ad esempio, Papert e Turkle nell'articolo "Epistemological Pluralism" propongono due approcci alla risoluzione dei problemi (con specifico riferimento ai problemi di programmazione): hard e soft. Questi approcci evidenziano l'importanza di soddisfare i diversi stili cognitivi nella formazione. 

I sistemi LLM, sfruttando le loro avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale, rappresentano una strada promettente come tutor per l'apprendimento. La loro capacità di comprendere e generare testi simili a quelli umani consente loro di fornire esperienze di apprendimento personalizzate e adattive, adattate alle esigenze individuali. I LLM possono offrire feedback istantanei, spiegazioni e chiarimenti su concetti complessi, favorendo una comprensione più profonda. Inoltre, la loro vasta base di conoscenze permette loro di curare diversi materiali didattici, dai libri di testo agli articoli scientifici, arricchendo l'esperienza educativa. Attraverso dialoghi interattivi e simulazioni, i tutor LLM possono coinvolgere i discenti in attività di apprendimento coinvolgenti e interattive, migliorando la ritenzione e la comprensione. Con la continua evoluzione di questi sistemi, il loro potenziale è immenso per rivoluzionare l'istruzione, offrendo un supporto all'apprendimento accessibile, scalabile ed efficace. 

Tuttavia, è fondamentale riconoscere che i sistemi LLM comportano rischi quali pregiudizi ed eccessiva dipendenza. Pertanto, gli studenti devono possedere capacità di pensiero critico e una guida per utilizzarli in modo efficace e responsabile.