first draft

novemila/content/posts/2025-11-29-llm-ai.md

@@ -21,7 +21,11 @@ searchHidden: false
 
 ![joseph-weizenbaum](/images/ai/joseph-weizenbaum.png)
 
-L'`intelligenza artificiale` (`AI`) è una branca dell'informatica dedicata allo studio e allo sviluppo di sistemi capaci di risolvere problemi o eseguire compiti che solitamente richiederebbero l'intervento dell'intelletto umano. Pur essendo un campo di ricerca attivo da oltre settant'anni, l'interesse pubblico è aumentato recentemente grazie alla diffusione di strumenti come i `Large Language Model` (`LLM`), modelli di AI basati su reti neurali con capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale.
+L'`intelligenza artificiale` (`AI`) è una branca dell'informatica dedicata allo studio e allo sviluppo di sistemi capaci di simulare le capacità cognitive umane.
+
+Si distingue principalmente tra `Narrow AI`, che risolve task specifici, e `General AI`, che idealmente emula il cervello umano nella sua totalità e con coscienza di sé. Attualmente i modelli esistenti, inclusi `GPT`, appartengono alla categoria di Narrow AI, poiché non possiedono consapevolezza o emozioni.
+
+Pur essendo un campo di ricerca attivo da oltre settant'anni, l'interesse pubblico è aumentato recentemente grazie alla diffusione di strumenti come i `Large Language Model` (`LLM`), modelli di AI basati su reti neurali con capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale.
 
 *Joseph Weizenbaum* (1923–2008), informatico tedesco, fu uno dei precursori in questo campo e pubblicò negli anni Sessanta del XX secolo il programma `ELIZA`. Tale sistema rappresenta un esempio primordiale di `chatbot`, in grado di simulare conversazioni attraverso lo scambio di messaggi testuali. Lo script più noto, spesso erroneamente identificato con il programma stesso, è `DOCTOR`, che emula il comportamento di un terapeuta. ELIZA operava mediante l'analisi e la sostituzione di parole chiave all'interno di pattern predefiniti, generando risposte basate su regole deterministiche. Nonostante la sua semplicità algoritmica, il sistema dimostrava una capacità sorprendente di apparire credibile, tanto da indurre alcuni utenti a percepire un'interlocuzione con un essere umano. Tale fenomeno, noto come *effetto ELIZA*, deriva dalla propensione umana ad attribuire intenzionalità e significato a produzioni linguistiche.
 
@@ -57,7 +61,7 @@ Nonostante la sua lunga storia, l'AI è oggetto oggi di grande attenzione princi
 Nell’ambito dell’IA si distinguono due approcci fondamentali:
 
 - L’`approccio forte` che mira alla creazione di una macchina dotata di capacità cognitive autonome, in grado di comprendere il contesto operativo e la natura delle proprie azioni. I sistemi informatici attuali, sebbene caratterizzati da elevata potenza di calcolo, non possiedono tale capacità: eseguono istruzioni senza una reale comprensione del significato dei dati elaborati. La realizzazione di questo approccio implicherebbe la riproduzione integrale delle funzionalità del cervello umano, obiettivo che, ad oggi, risulta irrealizzabile. Il cervello umano, infatti, presenta un’efficienza senza pari in termini di dimensioni, consumo energetico e complessità, caratteristiche difficilmente replicabili anche dai supercalcolatori più avanzati, che occupano spazi considerevoli e richiedono un elevato dispendio energetico. Questo ambito di ricerca è spesso associato al concetto di `Artificial General Intelligence` (`AGI`)
-- L’`approccio debole`, attualmente predominante, non si prefigge la creazione di macchine coscienti, bensì la `simulazione` del comportamento del cervello umano. I sistemi basati su questo approccio non comprendono le operazioni svolte, ma raggiungono i risultati attesi sulla base di istruzioni predefinite
+- L’`approccio debole`, attualmente predominante, non si prefigge la creazione di macchine coscienti, bensì la `simulazione` del comportamento del cervello umano. I sistemi basati su questo approccio non comprendono le operazioni svolte, ma raggiungono i risultati attesi sulla base di istruzioni predefinite (`Narrow AI`)
 
 ## Machine Learning
 
@@ -117,11 +121,17 @@ Inizialmente, il dataset disponibile - composto dalle caratteristiche e dai valo
 
 {{< youtube WQEDSwQTi38 >}}
 
-Le `reti neurali` rappresentano una categoria specifica di algoritmi di machine learning, attualmente standard nel campo dell'intelligenza artificiale.
+Le `reti neurali` rappresentano una categoria specifica di algoritmi di machine learning ispirati al funzionamento biologico del cervello umano, attualmente standard nel campo dell'intelligenza artificiale.
 
-Queste strutture sono composte da nodi denominati neuroni, interconnessi attraverso `parametri numerici` che influenzano la risposta della rete a determinati input. I parametri sono le variabili di configurazione interne di un modello che controllano il modo in cui elabora i dati e fa previsioni.
+La loro struttura essenziale consiste in strati di unità computazionali (neuroni artificiali) connesse tra loro attraverso `parametri numerici` (pesi), che elaborano input numerici per generare output specifici.
 
-La regolazione e l'ottimizzazione di questi parametri avvengono attraverso un processo di training, durante il quale la rete apprende a risolvere il compito assegnato.
+I parametri sono le variabili di configurazione interne di un modello che controllano il modo in cui elabora i dati e fa previsioni.
+
+Per utilizzare efficacemente una rete neurale, essa deve essere preliminarmente allenata mediante un processo di training che coinvolge l'aggiustamento iterativo di tali pesi al fine di minimizzare errori nella previsione o classificazione dei dati di input.
+
+#### Embeddings e linguaggio
+
+Nel contesto del trattamento del linguaggio naturale, le reti neurali utilizzano una tecnica chiamata `embeddings` per convertire parole o frasi in vettori numerici multidimensionali. Questi vettori collocano parole semanticamente simili in posizioni vicine all'interno di uno spazio vettoriale di alta dimensione, permettendo così ai modelli di cogliere relazioni e similarità tra termini. La tecnica [Word2vec](https://it.wikipedia.org/wiki/Word2vec) ne è un esempio classico, ma presenta limitazioni nella gestione della polisemia, ovvero nella rappresentazione di parole con molteplici significati che vengono condensati in un unico vettore.
 
 ## Large Language Models
 
@@ -144,6 +154,8 @@ Inoltre gli LLM `non hanno un vincolo di realtà`, non sono intrinsecamente anco
 
 L'integrazione di LLM con sistemi di ricerca su internet consente di ampliare la base informativa a cui il modello può attingere. Tuttavia, il processo di ricerca e raccolta dati non è svolto dal modello stesso, ma da sistemi esterni che forniscono contenuti da elaborare contestualmente. L'utente deve quindi sempre verificare le fonti delle informazioni generate, poiché anche la rielaborazione può contenere errori.
 
+![ai-statistics](/images/ai/ai-statistics.png)
+
 I modelli addestrati hanno parametri statici che non si modificano durante l'uso quotidiano. La percezione che il modello *ricordi* le preferenze dell'utente deriva da meccanismi esterni che memorizzano alcune informazioni per personalizzare le risposte, ma la rete neurale di base non conserva dati personali tra le sessioni.
 
 {{< youtube wmfPzyd1V9U >}}
@@ -255,6 +267,14 @@ Il RAG può essere suddiviso in fasi distinte:
 4. Nella fase di RAG, il database vettoriale identifica e recupera le porzioni di documento più simili e pertinenti alla domanda dell'utente. Queste porzioni selezionate vengono quindi combinate con il prompt iniziale per fornire al modello LLM un contesto arricchito, migliorando la capacità del modello di generare risposte rilevanti e informate
 5. Infine, l'LLM elabora il prompt arricchito con le informazioni recuperate e genera una risposta. Grazie al contesto aggiuntivo, la risposta del modello risulta più informata, accurata e contestualmente rilevante.
 
+### GPT
+
+I modelli `GPT` (`Generative Pre-trained Transformer`) appartengono a una famiglia di modelli di LLM che utilizzano l'architettura del transformer, permettendo la creazione di testi e contenuti simili a quelli umani, incluse immagini, video e musica, e offrendo risposte a domande in modo colloquiale. Il primo modello GPT è stato sviluppato e presentato da OpenAI nel 2018.
+
+I modelli GPT non comprendono il linguaggio, ma elaborano le parole come unità discrete denominate token. Attraverso l’utilizzo di calcoli probabilistici, il modello identifica il token successivo più probabile all’interno di una frase, in relazione al contesto fornito dalle parole precedenti.
+
+{{< youtube QBjHhFrFZ8Y >}}
+
 ### AI Agentica
 
 L’`AI agentica` rappresenta un'evoluzione dell'intelligenza artificiale, in quanto non si limita semplicemente a rispondere ai comandi degli utenti, ma è capace di prendere iniziative autonome, di connettersi a strumenti esterni, sfruttando API dedicate e nuovi protocolli come il `Model Context Protocol` (`MCP`), e di agire per il raggiungimento di obiettivi prefissati.
@@ -291,6 +311,8 @@ Un aspetto critico che distingue i modelli closed da quelli open riguarda la pri
 - [Cosa sono i parametri del modello?](https://www.ibm.com/it-it/think/topics/model-parameters)
 - [Cosa sono gli embeddings? Esempi di utilizzo](https://www.alessiopomaro.it/embeddings-cosa-sono-esempi/)
 - [Cos'è la quantizzazione?](https://www.ibm.com/it-it/think/topics/quantization)
+- [ChatGPT](https://it.wikipedia.org/wiki/ChatGPT)
+- [Che cos'è GPT?](https://www.ibm.com/it-it/think/topics/gpt)
 - [What is the Model Context Protocol (MCP)?](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro)
 - [Reasoning model - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Reasoning_model)
 - [Joseph Weizenbaum](https://it.wikipedia.org/wiki/Joseph_Weizenbaum)

novemila/content/posts/2025-12-08-utilizzo-ai.md

@@ -24,6 +24,86 @@ searchHidden: false
 
 {{< youtube v_hyV3fpKI8 >}}
 
+Il podcast "IO E CHATGPT E10: Il miglioramento della scrittura creativa" affronta l’applicazione degli strumenti di intelligenza artificiale generativa per migliorare la scrittura creativa. L’analisi si concentra sulle possibilità offerte da modelli come ChatGPT per perfezionare testi, correggere errori, rendere la scrittura più coerente e adeguata a specifici contesti di comunicazione, senza perdere la qualità stilistica e contenutistica.
+
+## Correzione e revisione linguistica
+
+L’uso di ChatGPT consente di correggere automaticamente errori grammaticali e sintattici, eliminando difetti che compromettono la buona comunicazione. L’intelligenza artificiale può intervenire direttamente sulla struttura del testo per renderlo più scorrevole, coerente e fluido, migliorando così la leggibilità e la comprensibilità complessiva, senza alterarne il contenuto tecnico. Questo processo è fondamentale per creare un biglietto da visita credibile e professionale.
+
+## Adattamento al pubblico di riferimento
+
+La tecnologia permette inoltre di rimodulare il testo in base al target di riferimento, adottando gerghi specifici o toni più adatti ai lettori previsti. È possibile richiedere una riscrittura orientata a differenti livelli di competenza o a diversi settori specialistici, così da mantenere rigore tecnico nel linguaggio e precisione terminologica. Ciò consente di comunicare efficacemente anche concetti complessi mediante una modulazione stilistica adeguata.
+
+## Personalizzazione dello stile e della struttura
+
+Oltre alla correzione e all’adattamento, ChatGPT può trasformare lo stile della scrittura conforme a precise indicazioni, permettendo di ottenere testi con caratteristiche tonali specifiche. Si possono definire richieste su lunghezza dei paragrafi, variazioni di tono, uso particolare di congiunzioni e transizioni, e altri elementi formali che migliorano la coerenza sintattica e l’armonia espositiva, garantendo uniformità e professionalità nel documento finale.
+
+## Implicazioni e utilizzi pratici
+
+L’applicazione di questo modello generativo si rivela utile in contesti quali la scrittura creativa professionale, la produzione di contenuti tecnici, la redazione di testi scientifici o giuridici e la stesura di documentazione di vario tipo. L’intelligenza artificiale si configura come uno strumento di supporto imprescindibile per migliorare qualità e precisione, facilitando revisioni rapide e approfondite senza compromettere il rigore formale.
+
+---
+
+Il podcast "IO E CHATGPT E05: Migliorare la scrittura" affronta l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa, in particolare ChatGPT, come strumento per il miglioramento della scrittura, focalizzandosi sulla chiarezza, la correttezza grammaticale, la coerenza sintattica e un'esposizione tecnica neutra.
+
+## Miglioramento della chiarezza espositiva e coerenza sintattica
+
+L’uso di modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT consente di ottenere un testo più fluido e coerente, migliorando la struttura della frase e la connessione logica tra le parti. La chiarezza risulta aumentata grazie alla capacità del modello di riformulare concetti complessi in maniera più lineare e accessibile, facilitando la comprensione da parte del lettore. È importante formulare richieste specifiche e chiare nel prompt per guidare l’intelligenza artificiale verso un miglioramento mirato del testo.
+
+## Correttezza grammaticale e stile tecnico
+
+ChatGPT assicura una revisione accurata degli errori grammaticali correggendo incongruenze sintattiche e lessicali. Il testo risulta quindi conforme alle norme grammaticali della lingua italiana senza cadere in espressioni informali o colloquiali. Il linguaggio adottato è tecnico e impersonale, adatto a manuali e documenti specialistici, e mantiene i termini tecnici in inglese presenti nel testo originale per rispettarne la precisione terminologica.
+
+## Approfondimento e neutralità espositiva
+
+Il testo generato viene arricchito con spiegazioni dettagliate e approfondimenti volti a eliminare ambiguità o frammenti poco comprensibili. L’esposizione rimane neutra, evitando pronomi personali e garantendo un tono impersonale e professionale, coerente con i canoni di una documentazione specialistica. Tale approccio facilita la diffusione di contenuti precisi e rigorosi.
+
+## Ottimizzazione della struttura del testo
+
+La suddivisione logica in paragrafi con titoli descrittivi è fondamentale per favorire l’organizzazione dell’informazione e la leggibilità. Ogni paragrafo si concentra su un aspetto specifico del miglioramento della scrittura, consentendo un’esposizione ordinata e chiara senza riepiloghi o conclusioni ridondanti. L’approccio modulare permette inoltre di integrare nuovi approfondimenti senza compromettere la coesione complessiva.
+
+## Fondamenti del Prompt Engineering per ChatGPT
+
+Il prompt engineering rappresenta la disciplina che si occupa della progettazione e ottimizzazione degli input testuali forniti a modelli di linguaggio come ChatGPT, al fine di ottenere risposte precise, coerenti e rilevanti. L’efficacia di un prompt risiede nella sua capacità di definire chiaramente l’attività da svolgere, fornendo un contesto esaustivo e minimizzando le ambiguità. Un prompt ben strutturato permette di massimizzare il potenziale del modello linguistico, facilitandone la comprensione dell’intento e dei vincoli specifici della richiesta.
+
+## Caratteristiche di un Prompt Efficace
+
+Un prompt efficace deve possedere alcune caratteristiche chiave:
+
+- **Chiarezza e Specificità**: La formulazione deve essere rigorosa e priva di ambiguità, indicando esplicitamente le informazioni o le operazioni richieste. Ad esempio, invece di richiedere genericamente “descrivi un cane”, un prompt più preciso sarà “fornisci una descrizione dettagliata delle caratteristiche comportamentali e delle cure necessarie per un cane domestico”.
+
+- **Contestualizzazione Sufficiente**: È essenziale che il prompt includa il contesto adeguato per orientare la risposta, soprattutto in situazioni in cui è richiesta una conoscenza settoriale o un quadro di riferimento definito.
+
+- **Formato di Output Definito**: Specificare il formato desiderato della risposta (es. elenco puntato, testo narrativo, schema tabellare) aiuta a migliorare immediatamente l’utilità e la fruibilità del risultato generato.
+
+- **Indicazioni Negative**: Definire ciò che non deve essere incluso nella risposta consente di evitare contenuti irrilevanti o errati.
+
+## Processo Iterativo di Refining del Prompt
+
+La creazione di prompt efficaci non è un processo monolitico, bensì un ciclo iterativo di raffinamento. L’approccio consigliato prevede:
+
+1. **Sperimentazione Iniziale**: Formulare un prompt base e valutare qualitativamente la risposta generata.
+2. **Analisi Critica**: Identificare ambiguità, risposte incomplete o incoerenti.
+3. **Revisioni Successive**: Modificare il prompt incrementando la chiarezza, aggiungendo dettagli contestuali o vincoli specifici.
+4. **Ripetizione del Ciclo**: Continuare a iterare fino al raggiungimento di una risposta soddisfacente.
+
+Tale processo migliora significativamente la precisione delle interazioni con il modello, garantendo che l’output sia sempre allineato agli obiettivi prefissati.
+
+## Tecniche Avanzate e Consigli Operativi
+
+Oltre alle caratteristiche di base, esistono tecniche avanzate che possono incrementare ulteriormente l’efficacia dei prompt:
+
+- **Assegnazione di Ruoli (Role-Playing)**: Impostare un ruolo esplicito per il modello (ad esempio, “assumi il ruolo di un esperto legale”) per indirizzare il tono e il contenuto della risposta.
+- **Esempi Concreti**: Fornire esempi esatti del tipo di output desiderato aiuta il modello a replicare stili e formati specifici.
+- **Chaining di Prompt**: Suddividere richieste complesse in una sequenza di prompt concatenati per costruire risposte articolate.
+- **Controllo di Parametri come Temperatura e Token**: Regolazioni tecniche che influenzano la creatività o la lunghezza della risposta, utilizzabili via API per personalizzare ulteriormente l’output.
+
+## Applicazioni Pratiche e Impatto Professionale
+
+Il prompt engineering si rivela una competenza cruciale nelle professioni che utilizzano modelli linguistici come supporto decisionale, redazionale e di analisi. Migliorare la qualità dei prompt influisce direttamente sul livello di automazione, sull’efficienza dei processi e sulla qualità delle soluzioni prodotte, con impatti rilevanti in ambiti quali il diritto, la cybersecurity, il customer service e l'innovazione tecnologica. La padronanza di tali tecniche rappresenta un tassello fondamentale per l’integrazione efficace delle IA linguistiche nei flussi di lavoro professionali.
+
+## Riferimenti
+
 - [È arrivato infine anche il chatbot europeo di Proton, ecco Lumo](https://www.lealternative.net/2025/07/23/e-arrivato-infine-anche-il-chatbot-europeo-di-proton-ecco-lumo/)
 - [DuckDuckGo ha aggiunto nuovi modelli di chatbot](https://www.lealternative.net/2024/06/07/duckduckgo-ha-aggiunto-nuovi-modelli-di-chatbot/)
 - [DuckDuckGo AI Chat aggiunge nuovi LLM](https://www.lealternative.net/2025/02/12/duckduckgo-ai-chat-aggiunge-nuovi-llm/)