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Timeline AI Generativa

Storia dell’AI Generativa

Un viaggio attraverso le pietre miliari dell’Intelligenza Artificiale Generativa

Era delle Fondamenta (1950-1964)
1950

Test di Turing

Alan Turing pubblica “Computing Machinery and Intelligence”

Il test di Turing propone un metodo per valutare se una macchina possa essere considerata intelligente. L’idea è che se un valutatore umano non riesce a distinguere le risposte della macchina da quelle di un essere umano, la macchina può essere considerata “intelligente”.

Figura chiave: Alan Turing
Impatto: Ha fornito il primo framework teorico per valutare l’intelligenza artificiale e ha influenzato lo sviluppo di chatbot e sistemi di dialogo per decenni.
1956

Conferenza di Dartmouth

Nascita ufficiale del campo dell’Intelligenza Artificiale

La conferenza riunì i più brillanti ricercatori dell’epoca per un workshop estivo di due mesi. Fu qui che il termine “Intelligenza Artificiale” venne coniato e il campo venne formalmente stabilito come disciplina accademica.

Figure chiave: John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathan Rochester
Impatto: Ha definito l’agenda della ricerca in AI per i decenni successivi e ha stabilito i fondamenti teorici del campo.
1957

Perceptron

Frank Rosenblatt sviluppa il primo perceptron

Il perceptron è stato il primo algoritmo di apprendimento automatico per il riconoscimento di pattern. Rappresentava un modello matematico di come i neuroni biologici elaborano le informazioni.

Figura chiave: Frank Rosenblatt
Impatto: Ha posto le basi per lo sviluppo delle reti neurali artificiali moderne.
1964

ELIZA

Primo chatbot della storia

ELIZA è stato il primo programma in grado di simulare una conversazione con un essere umano. Simulava uno psicoterapeuta rogersiano, riflettendo le frasi dell’utente sotto forma di domande.

Figura chiave: Joseph Weizenbaum
Impatto: Ha aperto la strada allo sviluppo dei chatbot moderni e ha sollevato questioni sulla natura dell’interazione uomo-macchina.
Prima Era (1969-1989)
1965

Prime Reti Neurali

Sviluppo delle prime reti neurali artificiali

Le prime implementazioni di reti neurali artificiali multi-strato vengono sviluppate, anche se con capacità limitate a causa delle restrizioni computazionali dell’epoca.

Figure chiave: Ivakhnenko, Lapa
Impatto: Hanno posto le fondamenta per il deep learning moderno.
1976

MYCIN

Primo sistema esperto per diagnosi mediche

MYCIN era un sistema esperto che utilizzava regole di inferenza per la diagnosi di infezioni del sangue e la raccomandazione di antibiotici.

Figure chiave: Edward Shortliffe
Impatto: Ha dimostrato il potenziale dell’AI nella medicina e ha influenzato lo sviluppo dei sistemi esperti.
1982

Reti Neurali Ricorrenti (RNN)

Introduzione delle reti neurali con memoria

Le RNN introducono il concetto di memoria nelle reti neurali, permettendo di processare sequenze di dati mantenendo informazioni sul contesto temporale.

Figure chiave: John Hopfield
Impatto: Hanno rivoluzionato l’elaborazione di sequenze temporali e il natural language processing.
1986

Backpropagation

Algoritmo di apprendimento per reti neurali

La backpropagation viene formalizzata come metodo efficiente per addestrare reti neurali multi-strato, permettendo l’apprendimento di rappresentazioni complesse.

Figure chiave: Rumelhart, Hinton, Williams
Impatto: Ha reso possibile l’addestramento pratico di reti neurali profonde.
1989

Reti Neurali Convoluzionali (CNN)

Yann LeCun sviluppa LeNet

Le CNN vengono applicate con successo al riconoscimento di caratteri scritti a mano, introducendo i concetti di convoluzione e pooling.

Figura chiave: Yann LeCun
Impatto: Hanno rivoluzionato il campo della computer vision e del riconoscimento di immagini.
Era Moderna (2014-2019)
2014

GAN

Introduzione delle Reti Generative Avversarie

Le GAN introducono un nuovo paradigma nell’apprendimento generativo, dove due reti neurali competono tra loro per migliorare la qualità dei risultati.

Figura chiave: Ian Goodfellow
Impatto: Ha rivoluzionato la generazione di contenuti sintetici realistici.
2015

ResNet

Microsoft Research introduce ResNet

ResNet ha introdotto le connessioni residue, permettendo l’addestramento di reti neurali molto più profonde e superando il problema del vanishing gradient.

Figure chiave: Kaiming He, Microsoft Research
Impatto: Ha permesso la creazione di modelli molto più profondi e performanti.
2017

Transformer

Google introduce l’architettura Transformer

L’architettura Transformer ha rivoluzionato l’elaborazione del linguaggio naturale introducendo il meccanismo dell’attention e eliminando la necessità di ricorrenza.

Organizzazione: Google Research
Impatto: Ha posto le basi per tutti i modelli linguistici moderni come GPT e BERT.
2019

GPT-2

OpenAI rilascia GPT-2

GPT-2 rappresenta un significativo avanzamento nei modelli linguistici, con 1.5 miliardi di parametri. Il suo rilascio è stato graduale per preoccupazioni etiche.

Organizzazione: OpenAI
Impatto: Ha dimostrato le capacità dei modelli linguistici di grande scala e ha sollevato importanti questioni etiche.
Era della Rivoluzione (2022-2024)
2022

ChatGPT 3.5

OpenAI rilascia ChatGPT

ChatGPT ha dimostrato capacità sorprendenti nella conversazione naturale e nella comprensione del contesto, diventando il primo modello linguistico ad uso pubblico di massa.

Organizzazione: OpenAI
Impatto: Ha reso l’AI conversazionale accessibile al grande pubblico e ha avviato una rivoluzione nell’interazione uomo-macchina.
2022

Stable Diffusion e DALL-E 2

L’era della generazione di immagini da testo

Stable Diffusion e DALL-E 2 rappresentano una svolta nella generazione di immagini da descrizioni testuali. Stable Diffusion viene rilasciato come open source, mentre DALL-E 2 introduce innovazioni nella coerenza e nel realismo.

Organizzazioni: Stability AI, OpenAI
Impatto: Hanno democratizzato la creazione di immagini digitali e aperto nuove possibilità creative.
2022

Midjourney

Lancio di Midjourney

Midjourney si distingue per il suo approccio artistico alla generazione di immagini, offrendo uno stile unico e risultati particolarmente adatti all’arte digitale.

Organizzazione: Midjourney
Impatto: Ha reso la generazione di arte digitale accessibile a un vasto pubblico e ha influenzato il settore creativo.
2023

DALL-E 3

Evoluzione nella generazione di immagini

DALL-E 3 rappresenta un significativo miglioramento nella qualità e precisione della generazione di immagini, con una migliore comprensione delle richieste testuali e maggiore coerenza visiva.

Organizzazione: OpenAI
Impatto: Ha stabilito nuovi standard nella qualità della generazione di immagini IA.
2023

GPT-4

OpenAI rilascia GPT-4

GPT-4 rappresenta un significativo avanzamento rispetto ai modelli precedenti, con migliori capacità di ragionamento e comprensione multimodale.

Organizzazione: OpenAI
Impatto: Ha stabilito nuovi standard nelle capacità dei modelli linguistici e nell’elaborazione multimodale.
2024

Sora

OpenAI introduce Sora, un modello text-to-video avanzato

Sora rappresenta un significativo avanzamento nella generazione di video da descrizioni testuali, capace di creare video realistici di alta qualità fino a 60 secondi.

Organizzazione chiave: OpenAI
Impatto: Apre nuove possibilità nel campo della produzione video e dell’intrattenimento.