"La storia delle reti neurali" è un saggio divulgativo che ripercorre l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale, dai pionieristici modelli degli anni '40 fino all'era del Deep Learning. Un racconto fatto di entusiasmi, fallimenti e geniali intuizioni che spiegano come le macchine abbiano imparato a pensare. Indice dei capitoli Capitolo 1 — Le origini e il sogno del "cervello elettronico" Capitolo 2 — L'inverno dell'Intelligenza Artificiale Capitolo 3 — Il rinascimento e la magia della retropropagazione Capitolo 4 — L'ascesa delle macchine visive: le reti convoluzionali Capitolo 5 — L'esplosione del Deep Learning: Big Data e GPU Capitolo 6 — L'era dell'attenzione: la rivoluzione dei Transformer Capitolo 7 — L'alba dell'IA generativa e i grandi modelli linguistici Capitolo 8 — La scatola nera: etica, pregiudizi e il problema dell'allineamento Capitolo 9 — Oltre il Deep Learning: la strada verso l'Inte...

Ho voluto fare un piccolo esperimento con RAGradix Pro , il sistema RAG che ho sviluppato ad hoc principalmente per la didattica. L’esperimento parte da una voce enciclopedica degli anni ʼ80 dedicata a Dinostrato e alla sua quadratrice. Ho poi posto esattamente la stessa domanda in due modalità diverse: «Cosa sai di Dinostrato e la sua quadratrice?» La differenza tra le due modalità è sostanziale. Chat generale del modello In questa modalità il modello LLM locale  non legge i documenti presenti nel workspace . Risponde utilizzando la propria conoscenza parametrica, cioè ciò che ha appreso durante l’addestramento. Solo workspace In questa modalità, invece, RAGradix Pro effettua il retrieval sui documenti caricati , recupera i passaggi pertinenti e costruisce la risposta sulla base delle informazioni presenti nelle fonti. La risposta permette inoltre di vedere i riferimenti ai passaggi recuperati e i relativi punteggi di similarità, rendendo più tr...

Oggi vi porto dietro le quinte di un esperimento affascinante che unisce un grande classico della letteratura italiana all'Intelligenza Artificiale.  Ho chiesto alla mia app desktop che implementa un sistema RAG qualcosa di molto specifico scritto nel romanzo “Il fu Mattia Pascal”. Risultato? Una preziosa lezione pratica su come funzionano i sistemi Retrieval-Augmented Generation e su quanto sia vitale la precisione delle nostre domande, i cosiddetti prompt. Per chi non lo ricordasse, nel romanzo di Pirandello, Mattia Pascal vince una fortuna dopo 12 giorni di roulette a Montecarlo (Capitolo VI). Successivamente, sul treno, fa il conteggio esatto del suo gruzzolo (Capitolo VII). La cifra esatta che ha in tasca è di 81.725 lire e 40 centesimi (spesso arrotondata a circa 82.000 lire nel testo). La citazione precisa dal Capitolo VII è: "...ottantunmila settecento venticinque lire, e quaranta centesimi in tasca." Hi chiesto al mio RAG di trovare questo dato. Alla prima doman...