L’Intelligenza artificiale generativa offre agli sviluppatori Java strumenti e risorse per potenziare le prestazioni e la produttività. Tuttavia, prima di integrarla nel flusso di lavoro, è essenziale acquisire una comprensione profonda dei suoi concetti base
L’innovazione è la costante dello sviluppo software. Questo significa che nuove tecnologie, metodologie e pratiche emergono regolarmente. Mantenere il passo con questi cambiamenti è cruciale per avere successo nell’industria del software. Gli sviluppatori devono essere in grado di adattarsi rapidamente alle nuove tendenze, agli aggiornamenti dei linguaggi di programmazione, ai nuovi framework e alle tecnologie emergenti. Ignorare queste evoluzioni potrebbe significare rimanere indietro rispetto alla concorrenza, perdere opportunità di business o fornire soluzioni obsolete ai clienti. Per gli sviluppatori Java, in particolare, questo significa essere sempre aggiornati su ogni nuovo rilascio al fine di padroneggiare le nuove capacità di questo linguaggio di programmazione in continua evoluzione.
Inoltre, l’avvento dell’Intelligenza artificiale generativa ha introdotto un livello aggiuntivo di complessità per gli ingegneri Java, che devono comprendere non solo come integrare questa innovazione nei loro workflow di sviluppo ma anche decidere in quali contesti applicarla. Ma perché l’Intelligenza artificiale generativa è così rilevante nello sviluppo Java? Prima di integrarla nel processo di sviluppo software, gli sviluppatori Java devono acquisire una comprensione approfondita dei suoi concetti fondamentali. Concetti come Intelligenza artificiale, Apprendimento automatico, Apprendimento profondo, Intelligenza artificiale predittiva e Intelligenza artificiale generativa sono tutti elementi che gli ingegneri Java devono assorbire e comprendere prima di procedere.
Intelligenza artificiale
L’AI è la simulazione dell’intelligenza umana in macchine che sono programmate per “pensare” e “imparare”. L’AI utilizza algoritmi e hardware specializzati per consentire alle macchine di eseguire compiti che normalmente richiedono intelligenza umana. Questi compiti includono risoluzione di problemi, apprendimento, percezione, comprensione del linguaggio e decisioni. L’AI non è una nuova tecnologia; ha una storia che risale a molti decenni fa, almeno agli anni Quaranta e Cinquanta. Ma l’avvento del cloud computing con risorse di calcolo immediatamente disponibili rende ora le capacità AI facilmente accessibili a tutti gli sviluppatori.
Machine learning
L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’AI. È un concetto più ampio che coinvolge lo sviluppo di algoritmi e modelli statistici che consentono a un sistema di eseguire un compito specifico senza essere programmato utilizzando tecniche convenzionali. La macchina ingloba grandi quantità di dati e determina i pattern, i modelli, da questi dati. Questo è simile agli algoritmi matematici che determinano le funzioni formalizzate da un determinato set di dati, una tecnica che probabilmente molti di noi hanno imparato durante gli studi universitari.
Deep learning
Un sottoinsieme comune del ML è il Deep learning. Questo tipo di apprendimento automatico utilizza una combinazione di struttura dati e algoritmo chiamato rete neurale. Una rete neurale è un insieme a cascata di pesi probabilistici, determinati leggendo grandi quantità di modelli storici di dati. Questi dati possono essere strutturati o non strutturati, basati su testo, immagini, suoni o altri tipi di dati temporali, geospaziali, biometrici o qualsiasi altro formato di dati rilevante per l’applicazione in questione.
Più strati vi sono nella rete neurale, maggiore è l’accuratezza (e la complessità) del modello di apprendimento automatico. Ogni strato aggiuntivo che elabora i dati in ingresso aumenta la capacità del modello di riconoscere i modelli nei dati. Insieme alla disponibilità di significative risorse di calcolo cloud, il deep learning cerca di simulare l’architettura del cervello umano per elaborare dati e prendere decisioni. Naturalmente, utilizzando più strati per ottenere una maggiore precisione, sono necessarie risorse aggiuntive di computing. Il Machine learning è un concetto ampio che comprende varie tecniche per l’apprendimento rispetto a compiti specifici. Il Deep learning, d’altra parte, è un tipo più sofisticato e specifico di apprendimento automatico che coinvolge reti neurali con più strati per apprendere i modelli dei dati. Vale la pena di notare che il termine “Machine learning” è quello più comunemente usato, anche se sarebbe più preciso “Deep learning”.
AI predittiva e generativa
All’interno del Deep learning, vi sono due sottoinsiemi primari e importanti: l’AI predittiva e l’AI generativa. L’AI predittiva si concentra sulla realizzazione di previsioni o pronostici basati su dati storici e mira a identificare modelli nei dati e usarli per prevedere risultati futuri. I modelli di AI predittiva sono addestrati su insiemi di dati etichettati, nei quali l’algoritmo apprende le relazioni tra le caratteristiche di input e la variabile target corrispondente. L’AI predittiva è particolarmente utile quando c’è la necessità di anticipare risultati specifici basati sui dati disponibili. Le previsioni del tempo, la classificazione delle immagini, i veicoli autonomi, l’anticipazione dei guasti hardware/software, il rilevamento di anomalie nelle email, e tanto altro, sono esempi di AI predittiva. Per molti casi d’uso, l’AI predittiva è una tecnica eccellente da utilizzare. Ci sono ottimi toolkit Java per l’AI predittiva, come JSR 381 Visual Recognition, DLJ di Amazon e Deep Netts. Un altro sottoinsieme molto importante del Deep learning è l’AI generativa o GenAI, che in questo momento sta suscitando grande interesse. La GenAI si concentra sulla creazione di nuovi campioni di dati che assomigliano ai dati di input su cui è stata addestrata. Invece di prevedere da dati esistenti, la GenAI genera dati sintetici nuovi e realistici basati su modelli appresi. L’AI generativa tratta tipicamente un tipo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza un’architettura chiamata “Transformers”, sviluppata da Google nel 2017. Questi sistemi utilizzano Large Language Models (LLM) che vengono addestrati su grandi quantità di testo per estrarre modelli.
Attualmente, i modelli di LLM forniti da OpenAI, Google e Microsoft sono tra i più popolari. Tuttavia, la crescente popolarità di LLM open source rappresenta una tendenza significativa da monitorare. In sintesi, l’AI predittiva si concentra sulla realizzazione di previsioni basate su modelli esistenti, mentre l’AI generativa è focalizzata sulla creazione di dati nuovi e realistici. Entrambi gli approcci hanno il proprio set di applicazioni e sono preziosi in contesti diversi all’interno del campo dell’intelligenza artificiale. Ci sono persino casi d’uso che combinano entrambi i tipi di deep learning.
Frank Greco
Autorità riconosciuta a livello mondiale nei campi dell’Intelligenza artificiale, del Machine learning e delle strategie cloud e mobile. Con un’ampia esperienza in progetti IT, è blogger e autore molto apprezzato, oltre ad avere notevole competenza nella partnership strategica tra tecnologia e business, nelle infrastrutture enterprise e nelle tecnologie emergenti, in particolare per sistemi finanziari e grandi aziende. Ha ricevuto il titolo di “Java Champion” da un team internazionale di executive Java e attualmente ricopre il ruolo di presidente del NYJavaSIG, il più grande gruppo di utenti Java del Nord America. Ha una profonda conoscenza nella creazione di comunità di sviluppatori ed è coautore di JSR381 Visual Recognition for Java, un’API standard di Machine Learning per sviluppatori Java.
Frank Greco presenterà per Technology Transfer il seminario “Introduzione all’Intelligenza artificiale generativa per sviluppatori Java” che si terrà online live streaming il 13-14 maggio 2024
