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Mapping the NFT Revolution | Intervistiamo Luca Stornaiuolo
L’Intelligenza Artificiale Generativa è una delle frontiere più promettenti nella galassia delle attività delle digital science. Quasi ogni giorno escono nuovi aggiornamenti, si aggiunge un nuovo tassello alle già incredibili potenzialità che la mente umana può concepire. Perchè sì, l’intelligenza delle macchine è la nostra intelligenza. Ce lo ricorda Luca Stornaiuolo, che nel delicato ruolo di esperto di IA generativa ha lavorato affinchè Mapping the NFT revolution sia l’opera incredibile che in questi giorni ci arricchisce di esperienza nella Immersive Room. venite a Provare per credere!
Luca Stornaiuolo
MEET – Intelligenza artificiale generativa. Chiedere cosa diavolo sia richiederebbe tempo e competenze che non possiamo mettere qui in poche righe. Piuttosto ti chiedo se generatività e creatività, l’una facoltà della macchina l’altra dell’umano, in cosa si differenziano in pratica? e come hanno dialogato in Mapping the NFT revolution?
Luca Stornaiuolo – L’intelligenza artificiale generativa è uno strumento al servizio della creatività umana. La generatività della macchina é un processo completamente progettato per svolgere un compito ben preciso ed è solo grazie alla creatività umana, applicata ripetutamente nelle fasi di allenamento ed utilizzo dell’IA generativa, che quest’ultima può produrre contenuti visuali che possono essere considerati innovativi e interessanti. Si crea quindi un dialogo che consente di sperimentare diversi risultati prodotti dalla macchina variando la tipologia del modello di rete neurale scelta, dei dati e delle estetiche selezionate in fase di allenamento e degli input proposti alla macchina durante l’utilizzo. In questo dialogo, l’IA generativa ha solo il compito di tentare di riprodurre e mescolare tra loro queste informazioni per generare una grande quantità di risultati visivi diversi, che devono essere poi interpretati dall’intelligenza umana che può esserne ispirata per evolvere il processo creativo. In Mapping the NFT revolution, insieme all’artista Mauro Martino, abbiamo progettato ed utilizzato questo dialogo per sperimentare metodi di espressione che seguissero una precisa visione artistica e un preciso gusto estetico e, al contempo, che mostrassero l’innovazione e le potenzialità dell’utilizzo di questa tecnologia.
MEET – Le scelte che l’intelligenza applica all’informazione sono determinate dalle istruzioni che riceve su come comportarsi, e (dimmi se sbaglio) lei poi opera “in autonomia” elaborandole. Dunque, Immagino che sbagli. Immagino che si infili in (generativamente) vicoli ciechi… L’errore è contemplato creativamente, come accade tra gli umani? La IA impara dagli errori? Quanto scarti ci sono stati in Mapping the NFT revolution?
Luca Stornaiuolo – Gli errori dal punto di vista dell’IA generativa sono puramente tecnologici, nel senso che la rete neurale che si usa può non essere in grado di svolgere al meglio il compito che si vuole insegnare, sfruttando i dati che si vogliono utilizzare. L’imparare dagli errori è solo visibile nel processo di allenamento, dove da uno stato casuale tende ad avvicinarsi allo scopo finale attraverso una valutazione matematica dei risultati ottenuti fino a quel momento. Non è associabile all’apprendimento umano, nel quale dagli errori si acquisiscono informazioni e comportamenti nuovi per poter raggiungere molteplici obiettivi, anche diversi. È però interessante notare che, a causa di un limite tecnologico, possono essere generati dei contenuti visivi “sbagliati”, spesso dall’estetica grottesca, ed è già successo in passato che questi errori siano stati di ispirazione alla creatività umana per poter esplorare direzioni a cui non si aveva pensato. In Mapping the NFT Revolution abbiamo dovuto selezionare le reti neurali migliori, e nel testare diversi modelli abbiamo escluso quelli che non erano in grado di produrre risultati belli o di arrivare alla qualità che volevamo ottenere.
MEET – Se l’errore della intelligenza virtuale è possibile, la giusta istruzione de degli obbiettivi diventa però fondamentale. il Bias nelle istruzioni è forse peggio dell’errore. qual’è stato il lavoro di istruzione della IA in Mapping the NFT revolution, e quanto pesa l’istruzione nel processo creativo? (in parole povere, siete dovuti intervenire a istruire la IA spesso?
Luca Stornaiuolo –I Bias sono un problema molto comune nell’utilizzo di IA generative, perchè queste non possono discostarsi dalle informazioni presenti nei dati di allenamento che vengono forniti e, spesso, questi stessi dati presentano uno sbilanciamento a monte, dovuto al contesto e alle modalità con cui sono stati creati e selezionati. Questa selezione dei dati è molto importante anche per incrementare l’efficacia che la macchina può raggiungere nello svolgere al meglio il compito che si vuole insegnare. Per questo motivo, come accennavo precedentemente, il compito della creatività umana è molto importante già nella fase di allenamento della rete neurale e in Mapping the NFT revolution è stato svolto un grande lavoro di cura e selezione dei dati, esplorando l’insieme cosí numeroso e particolare delle immagini provenienti dalle collezioni NFT. Durante il processo di allenamento abbiamo scelto diverse volte di aggiornare questa selezione per raggiungere sempre risultati migliori studiando e valutando i diversi output che proponeva di volta in volta l’IA generativa in risposta agli input che venivano forniti.
