Si può parlare dell’intelligenza artificiale da più punti di vista: teorici, etici, pratici, ma una cosa resta alla maggior parte di noi, quella sensazione di capirla ma non afferrarla. Sappiamo bene che l’intelligenza artificiale è già parte delle nostre vite con servizi come l’assistente virtuale e infinite applicazioni guidate dagli algoritmi.
Usare l’Intelligenza artificiale generativa
Se non è già successo, prima o poi arriverà il desiderio di sperimentare una creazione usando un tool di AI generativa, quello cioè che ti permettono di generare “qualcosa” un testo o un’immagine. Come si fa, bene o male, arriviamo tutti a capirlo ma come farlo bene non è affatto scontato. Qui, infatti, si gioca una partita importante: sviluppare l’abilità per scrivere prompt ben fatti e ottenere risultati davvero originali.
Capire i modelli dell’intelligenza articiale aiuta ad afferrare qualcosa in più e a decifrare una conoscenza che spesso resta più di pancia o intuizione, come quelle lezioni che si capiscono ma quando provi a ripeterle non hai le parole per farlo.
Dalle reti neuronali alle reti neuronali generative GAN
Nel sistema dell’intelligenza artificiale siamo passati dalle reti neurali classificatori alle reti neurali generative GAN fino al Diffusion model. Dal machine learning siamo passati al continuous learning.
Il Diffusion model ha fatto la differenza proprio per la generazione delle immagini: con questo modello a partire da pixel si riduce sempre più il rumore fino a generare l’immagine guidata dal prompt, ovvero il testo che è alla base del processo, in quanto è con il prompt che indichiamo al tool di AI cosa vogliamo che crei.
I tre termini che vanno considerati in questo processo creativo sono:
- Tencnologia o mdello AI
- Attore (azienda/accademia che usa la tecnologia)
- Tool o software o applicazione, un prodotto di un’azienda che sfrutta la tecnologia.
I vari tool offrono capacità diverse, con l’evoluzione i tool cambieranno, ma è la tecnologia che guida.
Che cosa possono fare, allora, i tool? Quali sono le loro capacità? Eccone alcune:
Arrivare a una super risoluzione
Generare immagini a partire da un testo
Generare bozzetti di disegni
Creare delle variazioni su immagini reali
Impaiting, ovvero generare l’immagine solo in alcune parti
Creare video da testi
I tool di Intelligenza artificiale
Di tool per l’intelligenza artificiale ce ne sono tanti, da ChatGPT che genera testo a tool di immagini come Dall-E-2, Midjourney, Dream by Wombo, Lensa by Prisma Labs, Artbreeder, NightCafé Studio, ReDraw AI Mobile. Ma ce ne sono per diverse esigenze, per esempio per l’advertising come Smartly.io o Albert.ai.
Se in passato il tempo era usato soprattutto per cercare idee e per la composizione, l’intelligenza artificiale generativa abbassa la difficoltà della creazione, lasciando più tempo all’editing del prodotto e infine alla sua distribuzione. L’intelligenza artificiale può aumentare la produttività, può offrire idee ma perché tutto ciò possa essere davvero unico, dovremo dedicare più attenzione alla fase dell’editing.
Contenuti originali partendo da un buon prompt
Per evitare l’appiattimento dei risultati ottenuti dall’intelligenza generativa è importante saper suggerire ai diversi tool un testo chiaro, personalizzato. E’ quanto insegna Luca Stornaiolo, esperto di intelligenza artificiale generativa co-founder di Toretei e di Redraw.
- Sfida il sistema rispetto a una ricerca su Google.
Quando chiedi qualcosa all’AI non è un’immagine pescata da un data set, la sta creando nuova. La cosa diventa interessante quando sfidi l’AI a creare immagini. Il suggerimento è usare la propria immaginazione per la richiesta, per l’input del testo.
Non è una ricerca su Google, questo significa che non dà qualcosa di reale perché, se vuoi qualcosa di reale vai su Google. Ai tool di AI chiedi di creare qualcosa di inesistente attraverso i tuoi input e puoi generare infinite variazioni.
2. Importante l’ordine del prompt.
L’ordine di come sono comunicati i vari concetti è importante perché indica gli elementi del risultato che restituisce.
3. Mai arrendersi.
Anche se i primi tre/quattro tentativi sono sbagliati magari siamo stati sfortunati con il sid di partenza, senza arrendersi ai primi tentativi si possono avere risultati più vicini a quello desiderato.
4. Mai mai arrendersi.
Anche variando leggermente il testo si possono ottenere tantissimi risultati diversi. Anche solo usando sinonimi, cambiando l’ordine degli elementi del prompt ci avviciniamo di più al risultato desiderato.
5. Ingegnerizza il tuo prompt.
È uno dei principi più importanti. Aggiungere delle keyword, parole chiave e terminologie dettagliate per pilotare la ricerca. Vale tanto per le immagini quanto per il testo. Quindi ingegnerizza la richiesta che fai nel testo. Questo principio è talmente importante che è nato uno studio dell’ingegneria del prompt.
6. Ci sono tool che aiutano sul prompt.
Lexica è uno di questi. Ti permette di vedere l’ingegnerizzazione di un’immagine. Un altro è PromptHero. Il trucco che utilizza qualche artista è l’ingegnerizzazione personale, perché è in questa fase che si gioca la parte artistica.
https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering Si può ingegnerizzare qualsiasi aspetto.
7. Essere originali
Bisogna trovare nell’ingegneria del prompt il proprio stile, il proprio modo per essere originali, trovare i propri trucchi e il proprio modo esplorando, testando e provando, usando la propria immaginazione per ottenere risultati propri.
8. Usa più tool e capacità
Per ottenere il risultato soddisfacente non devi solo provare, ma anche usare diversi tool e capacità, mixando. Tentare con altri dettagli, altri strumenti, partire da quello che si è già ottenuto e usare altre capacità o tool, continuando a elaborare. Continuare per essere originali, non fermarsi ai primi risultati. Non accontentarsi mai.