Il machine learning sta da tempo rivoluzionando il modo con cui interagiamo con dati e informazioni. Nel parlare nell’ipotetico progetto Q Star (Q*) di Open AI abbiamo voluto fare il punto sullo “stato dell’arte” dell’intelligenza artificiale e, in particolare, dei modelli generativi.
Quelli che utilizziamo oggi, anche i più evoluti, sono modelli stocastici ovvero poggiano il loro funzionamento su concetti probabilistici e affondano le loro radici nell’aleatorietà. Non c’è nulla di magico. Questi meccanismi rappresentano una preziosa risorsa perché, si pensi ad esempio ai LLM (Large Language Models), consentono di scoprire e cristallizzare legami tra parole, frasi e concetti riuscendo ad estrapolare, da un voluminoso corpus di testi forniti durante la fase di addestramento, il significato intrinseco dei contenuti. Il vantaggio è che un input o prompt ben strutturato, può consentire al modello generativo di generare risultati pertinenti, articolati e di maggior qualità.
I principali player che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale stanno guardando con sempre maggior trasporto alla realizzazione di soluzioni che utilizzano i dati memorizzati all’interno dell’azienda. Un modello generativo in grado di fornire risposte, creare contenuti, ottimizzare i flussi di lavoro e pianificare attività sulla base del contenuto dei file conservati nell’infrastruttura aziendale, è una sorta di sacro Graal per chi basa il proprio business sui dati. Una vera e propria manna per la business intelligence di nuova generazione.
MemoryCache, l’intelligenza artificiale si integra con i dati gestiti dal browser Web
A dimostrazione di quanto spazio vi sia rispetto alle innovazioni che hanno a che fare con l’intelligenza artificiale, Mozilla ha appena presentato un progetto chiamato MemoryCache che utilizza l’enorme mole di informazioni elaborate da un qualsiasi browser Web per ottimizzare un modello generativo “cucito” sulla base di uno specifico utente.
Diversamente rispetto ai principali modelli che conosciamo, che risiedono sul cloud e con i quali è possibile ad esempio interagire tramite API (Application Programming Interface), lo strumento di Mozilla opera interamente in ambito locale.
MemoryCache è un insieme di script e semplici strumenti utili per estendere le abilità di una copia di privateGPT in esecuzione in locale. privateGPT fornisce un’API contenente tutti i componenti necessari per costruire applicazioni di intelligenza artificiale (IA) private e sensibili al contesto. L’API segue e amplia lo standard dell’analogo componente di OpenAI: gli sviluppatori possono così passare all’utilizzo dell’API privateGPT senza apportare modifiche al codice.
L’idea di Mozilla è quella di utilizzare le informazioni raccolte dall’utente durante la navigazione Web per estendere le “conoscenze” di privateGPT in tempo reale (attività di ingesting). L’idea è quella di generare nuove informazioni, molto precise e puntuali, capaci di riflettere ciò che l’utente ha effettivamente letto e apprezzato, non l’intero volume della rete Internet su larga scala.
Con MemoryCache si vuole promuovere un’esperienza di intelligenza artificiale profondamente personalizzata che possa ricondurre gli utenti alla visione originale del computer come compagno del nostro pensiero.
Il repository GitHub del nuovo progetto Mozilla fotografa lo stato di avanzamento dell’iniziativa che – a detta degli sviluppatori – registrerà un significativo balzo in avanti nel corso dei prossimi mesi.
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