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Intelligenza artificiale e Casi d’uso

Nell’articolo Intelligenza artificiale e Casi d’uso riporto alcuni esempi di utilizzo dell’Intelligenza artificiale generativa (nel caso specifico, ChatGPT) per individuare le funzionalità di un sistema e per specificarle in termini di casi d’uso.

L’articolo fa parte di una serie sugli utilizzi dell’IA generativa per le attività di analisi dei sistemi e dei processi, e segue quello già pubblicato sull’uso di ChatGPT per la modellazione dei dati.

Intelligenza artificiale e analisi

L’intelligenza artificiale generativa può fornire un aiuto significativo alle attività di analisi dei sistemi e dei processi.

Ma non ci si può fidare troppo, e bisogna imparare a usarla.

Non ci si può fidare troppo, perché può sbagliare, e a volte sbaglia. Fa tutto rapidamente, ma va controllata. E per controllarla servono analisti competenti sulle tecniche di analisi, che verifichino la correttezza di quello che produce.

E bisogna imparare a usarla. Cioè a guidare le conversazioni in modo appropriato, usando le tecniche di Prompt Engineering (progettazione dei comandi), per evitare di perdere tempo e di non riuscire a capire come si possono ottenere i risultati desiderati.

Ho creato quindi un nuovo corso: Prompt Engineering – usare al meglio l’IA generativa .

Come gli altri miei corsi, anche questo è incentrato su una serie cospicua di esercitazioni, per permettere a chi partecipa di assimilare i concetti teorici con esperienze pratiche guidate.

Prossimamente pubblicherò anche i risultati delle mie esperienze con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per le attività di analisi, in particolare per:

-la definizione dei requisiti

-la specifica di funzionalità

-la modellazione dati

-la verifica della conformità agli standard di diagrammi UML, SysML, BPMN.

Il futuro del software. E il presente.

Il futuro del software, ma già anche il presente, nell’interazione tra esseri umani e intelligenza artificiale.

“Humans and AI are trustworthy collaborators that rapidly evolve systems based on programmer intent”.

Una pubblicazione gratuita del Software Engineering Institute, consiglio di dare un’occhiata almeno all’executive summary:

https://sei.cmu.edu/news-events/news/article.cfm?assetId=741319

Il vero rischio dell’intelligenza artificiale

Molti, sempre più spesso, mettono in guardia sui rischi dell’intelligenza artificiale.

David Lorge Parnas, uno dei grandi saggi dell’ICT, dall’alto dei suoi 60 anni di esperienza ne mette in questione la stessa esistenza: forse, più che di intelligenza artificiale, bisognerebbe parlare di “stupidità naturale”.

Il vero rischio, secondo Parnas, sta nel fidarsi dei procedimenti euristici (probabilistici) come se fossero algoritmi verificabili:

Instead of asking “Can a computer win Turing’s imitation game?” we should be studying more specific questions such as “Can a computer system safely control the speed of a car when following another car?” There are many interesting, useful, and scientific questions about computer capabilities. “Can machines think?” and “Is this program intelligent?” are not among them. Verifiable algorithms are preferable to heuristics. Devices that use heuristics to create the illusion of intelligence present a risk we should not accept.

The Real Risks of Artificial Intelligence, di David Lorge Parnas, in Communications of the ACM, October 2017