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Midjourney è il sogno di una intelligenza artificiale

Le intelligenze artificiali generative (GAI) sono sistemi informatici che possono creare autonomamente contenuti, spesso in forma di testo, immagini o suoni, attraverso l’analisi di modelli e dati esistenti. Per definizione, infatti, una Generative Artificial Intelligence (GAI) rappresenta un campo dell’Intelligenza Artificiale (IA) che si occupa dello sviluppo e dell’applicazione di algoritmi e/o modelli capaci di generare autonomamente contenuti creativi, quali testi, immagini o suoni, attraverso l’apprendimento automatico di modelli probabilistici da grandi insiemi di dati.

Questi algoritmi, spesso basati su reti neurali o altre tecniche di machine learning avanzate, sono addestrati su dati eterogenei per catturare e riprodurre pattern e relazioni presenti nei dati stessi. La GAI si distingue per la sua capacità di creare output originale e innovativo, talvolta superando la semplice replicazione di pattern esistenti. Gli ambiti di applicazione della GAI includono la generazione di testi, l’elaborazione di immagini, la composizione musicale e altre attività creative. Le GAI, addestrate su basi di dati umane, possono produrre contenuti che, in qualche modo, riflettono gli schemi e le informazioni presenti nei dati di addestramento.

L’interpretazione dei sogni di una IA

Nel 1899 viene pubblicato L’interpretazione dei sogni di Freud, significativamente a cavallo del nuovo millennio, e se Freud stesso parla del meccanismo di proiezione (un meccanismo di difesa psicologico attraverso il quale un individuo attribuisce i propri pensieri, sentimenti o impulsi indesiderati o inaccettabili a un’altra persona) sembra particolarmente adeguato riferirsi a quello scritto per spiegare verità, meccanismi, luci e ombre sulle GAI.

Ciò potrebbe fornire un contesto teorico per comprendere come la GAI possa riflettere, o apparentemente riflettere, temi e motivi umani, ma è fondamentale ricordare che queste sono solo proiezioni di modelli appresi e non indicazioni di una comprensione o coscienza simile a quella umana. Bisogna ovviamente prestare attenzione al fatto che queste AI non hanno una comprensione consapevole, emozioni o una mente simile a quella umana (anche se la proiezione, per l’appunto, è una scappatoia molto utilizzata per spiegare fenomeni altrimenti per noi spaventosi o minacciosi): tuttavia, sono effettivamente in grado apprendere modelli impliciti nei dati e generare output basati su tali modelli.

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Molte immagini generate da Midjourney come questa, ad esempio, richiamano forma, contenuti e “sintassi” dei nostri sogni. Che sono spesso frutto di combinazioni incidentali di elementi con cui siamo stati “addestrati”.

Contenuto latente e contenuto manifesto in una IA

Il concetto di “contenuto latente” e “contenuto manifesto” è uno dei pilastri dell’analisi dei sogni nella teoria psicoanalitica di Sigmund Freud, e si riferisce alla distinzione tra ciò che appare chiaramente nella coscienza (contenuto manifesto) ed il suo significato psicologico più profondo o inconscio (contenuto latente).

Le GAI sono in genere addestrate su ampi insiemi di dati, spesso raccolti dalla vastità del web, che contengono informazioni e pattern umani (con annessi e frequentissimi problemi di attribuzione e diritto d’autore, peraltro). Questi dati includono testi, immagini, suoni e altro ancora. Per intenderci, se una GAI è addestrata sulla produzione di testi, essa può apprendere strutture linguistiche, stili di scrittura, argomenti comuni e altro ancora.

Nel contesto delle Generative Artificial Intelligence (GAI) e delle allucinazioni algoritmiche, la metafora con il concetto freudiano è interessante perchè:

  1. Contenuto Manifesto:
    • Nel contesto delle GAI, il contenuto manifesto potrebbe essere rappresentato dalla produzione visibile o udibile dell’algoritmo. Ad esempio, l’immagine finale generata da un modello di GAI per la generazione di immagini potrebbe essere considerata il suo “contenuto manifesto”.
  2. Contenuto Latente:
    • Il contenuto latente potrebbe essere considerato come il significato nascosto, più profondo o non immediatamente evidente di ciò che è stato generato. Nelle GAI, questo può essere rappresentato dai modelli appresi durante l’addestramento, compresi gli elementi sottostanti, gli stili, i concetti o le associazioni che l’algoritmo ha appreso dai dati di addestramento.

Una GAI potrebbe generare testi che riflettono schemi narrativi, emozioni o temi che sono stati rilevati durante l’addestramento. Con un rischio frequentissimo, a questo punto: l’antropomorfizzazione forzata del concetto, l’idea che possa essere spiegato tutto in termini di questa teoria. Cosa che ovviamente non succede, e deve rimanere una suggestione. Una suggestione che, tuttavia, ci aiuta a capire meglio come funzionano le cose e a non mostruosizzarne forma e contenuti.

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