Glossario dell'intelligenza artificiale

Addestramento (training)

La fase in cui un modello impara, analizzando grandi quantità di dati e correggendo via via i propri errori. Richiede molta potenza di calcolo ed è la parte più costosa dello sviluppo di un'AI.

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Agente AI

Un sistema di intelligenza artificiale che non si limita a rispondere, ma svolge un compito in più passaggi: cerca informazioni, usa programmi, compila moduli, scrive e prova codice, con una supervisione umana più o meno stretta.

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AGI (intelligenza artificiale generale)

Un'ipotetica AI capace di svolgere qualunque compito intellettuale al livello di una persona, o meglio. Non esiste una definizione condivisa né accordo su se e quando arriverà.

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AI Act

Il regolamento dell'Unione europea sull'intelligenza artificiale, in vigore dal 2024 e applicato per gradi. Classifica i sistemi in base al rischio: alcuni usi sono vietati, altri sono soggetti a obblighi di trasparenza e controllo.

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AI generativa

L'intelligenza artificiale che crea contenuti nuovi, cioè testi, immagini, video, musica o codice, a partire da una richiesta. ChatGPT, Claude, Gemini e i generatori di immagini ne sono esempi.

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Allucinazione

Quando un'AI produce un'informazione falsa o inventata presentandola con sicurezza: una citazione inesistente, una data sbagliata, una fonte mai esistita. È il motivo per cui le risposte vanno verificate.

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API

L'interfaccia che permette a un programma di usare un servizio di un altro. Con le API le aziende inseriscono i modelli di AI nelle proprie app e nei propri siti, pagando in base all'uso.

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Benchmark

Una prova standard, uguale per tutti, usata per confrontare i modelli di AI. Utile per orientarsi, ma un punteggio alto in un test non garantisce buoni risultati nell'uso reale.

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Chatbot

Un programma con cui si dialoga in linguaggio naturale, scrivendo o parlando. Quelli di ultima generazione si basano su un LLM e possono anche cercare sul web, leggere documenti e usare altri strumenti.

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Data center

Gli edifici che ospitano i computer su cui vengono addestrati e fatti funzionare i modelli di AI. Consumano molta elettricità e, per il raffreddamento, spesso anche acqua.

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Deep agents

Agenti AI costruiti per compiti lunghi e complessi, che un agente semplice non riesce a portare a termine. Si basano su quattro elementi: istruzioni molto dettagliate, uno strumento per pianificare il lavoro in passi, la possibilità di affidare parti del compito a sotto-agenti e un archivio di file dove salvare appunti e risultati. Il termine è stato proposto nel 2025 da LangChain, che lo usa anche per la sua libreria Deep Agents; tra gli esempi cita Claude Code, Deep Research e Manus.

Deep learning

Un tipo di machine learning che usa reti neurali con molti strati. Ha reso possibili il riconoscimento di immagini e voce e i modelli linguistici attuali.

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Deepfake

Un video, un'immagine o un audio falso ma realistico, creato con l'AI, che mostra una persona dire o fare cose mai avvenute.

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Embedding

La trasformazione di un testo, o di un'immagine, in una serie di numeri che ne rappresenta il significato. Permette di trovare contenuti simili per senso e non solo per parole uguali.

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Fine-tuning

L'addestramento aggiuntivo di un modello già pronto, su dati specifici, per adattarlo a un compito o a un settore: per esempio il linguaggio legale o lo stile di un'azienda.

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Finestra di contesto

La quantità di testo che un modello riesce a tenere presente in una sola conversazione, misurata in token. Oltre quel limite le parti più vecchie vengono dimenticate o riassunte.

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GPU

Il processore grafico, nato per i videogiochi, che si è rivelato ideale per i calcoli dell'intelligenza artificiale. Le GPU sono la risorsa più contesa del settore.

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Inferenza

Il momento in cui un modello già addestrato viene usato per rispondere a una richiesta. Ogni domanda a un chatbot è un'inferenza: consuma meno di un addestramento, ma si ripete miliardi di volte.

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Intelligenza artificiale (AI)

L'insieme delle tecniche che permettono a un computer di svolgere compiti che di solito richiedono l'intelligenza umana: capire un testo, riconoscere un'immagine, tradurre, prevedere, decidere. In italiano si abbrevia anche IA.

Approfondimento: Cos'è l'intelligenza artificiale e come funziona, spiegato semplice

LLM (modello linguistico di grandi dimensioni)

Un modello di AI addestrato su enormi quantità di testo per prevedere la parola successiva. Da questa capacità nascono le risposte, i riassunti e le traduzioni dei chatbot. LLM sta per Large Language Model.

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Machine learning (apprendimento automatico)

Il metodo con cui un programma impara dagli esempi invece di seguire regole scritte una per una. È la base di quasi tutta l'intelligenza artificiale di oggi.

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Modello di diffusione

La tecnica alla base di molti generatori di immagini e video: il modello impara a togliere il rumore da un'immagine confusa, un passo alla volta, fino a far emergere il contenuto richiesto.

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Modello multimodale

Un modello capace di lavorare con più tipi di contenuto insieme: testo, immagini, audio, video. Può, per esempio, descrivere una foto o rispondere a voce.

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Open source e pesi aperti

Un modello è a pesi aperti quando chiunque può scaricarlo e farlo girare sui propri computer. Open source, in senso pieno, significa che sono pubblici anche il codice e le condizioni per modificarlo e riusarlo.

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Parametri

I numeri interni di un modello, regolati durante l'addestramento, che ne determinano il comportamento. I modelli più grandi ne hanno miliardi; più parametri non significa automaticamente risposte migliori.

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Prompt

La richiesta che si scrive a un'AI: una domanda, un'istruzione, un testo da elaborare. Più il prompt è chiaro e ricco di contesto, migliore è di solito la risposta.

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RAG

Tecnica che fa cercare al modello le informazioni in documenti o archivi prima di rispondere, così che la risposta si basi su fonti precise e aggiornate. RAG sta per Retrieval-Augmented Generation.

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Rete neurale

Un modello matematico ispirato alla lontana ai neuroni del cervello: tanti nodi collegati tra loro, i cui collegamenti si regolano durante l'addestramento fino a produrre il risultato voluto.

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Token

Il pezzetto di testo, una parola o una sua parte, con cui un modello linguistico legge e scrive. I limiti e i prezzi dei servizi AI si misurano spesso in token.

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