Indice

• Cos’è l’AI Generativa?
• Cos’è la "reasoning" AI?
• Un’Analogia: Il Risolutore di Puzzle
• Come sono costruiti i modelli di ragionamento?
• Le Differenze in Sintesi
• Perché Questa Distinzione È Importante
• Conclusione

Oggi l’intelligenza artificiale è spesso associata alla creatività: scrivere saggi, generare immagini, comporre musica o rispondere a domande aperte. Questo è il mondo dell’ IA generativa, che alimenta molti degli strumenti che usiamo quotidianamente, dai chatbot agli assistenti per il design.

Ma un’altra classe di modelli AI sta guadagnando attenzione: modello di reasoning. Mentre i modelli generativi sono addestrati a prevedere cosa viene dopo, i modelli di ragionamento sono progettati per risolvere problemi. Non si limitano a generare contenuti: risolvono, deducono e spiegano.

Vediamo cosa significa tutto questo.

Cos’è l’AI Generativa?

I modelli di AI generativa, come GPT-4, DALL·E o Gemini, funzionano riconoscendo schemi in enormi quantità di dati. La loro abilità principale è il completamento: dato un prompt, predicono la parola successiva, il pixel dell’immagine o la nota musicale più probabile, basandosi su ciò che hanno visto durante l’addestramento.

Pensatela come un completamento automatico molto evoluto. Se chiedi: “Scrivimi un riassunto della Seconda Guerra Mondiale”, il modello non riflette sulla storia , attinge da milioni di esempi per generare qualcosa che sembra una buona risposta.

Questo li rende potenti nei compiti aperti:

• Scrivere testi pubblicitari
  
• Generare risposte per l’assistenza clienti
  
• Creare contenuti visivi
  
• Fare brainstorming di idee
  

Ma quando si tratta di risolvere problemi strutturati, le cose si complicano.

Cos’è la "reasoning" AI?

I modelli di reasoning AI sono progettati per per seguire una logica, non solo per riprodurre schemi. Funziona più come un essere umano che cerca di risolvere un problema passo dopo passo, testando ipotesi, verificando regole e aggiustando il ragionamento quando necessario.

Ecco come funziona:

1. Comprende la struttura di un problema, non solo il suo aspetto superficiale.
   
2. Scompone il problema in piccoli passaggi logici.
   
3. Valuta diverse possibilità, invece di scegliere solo quella più probabile.
   
4. Si autocorregge, rivalutando i passaggi precedenti se la logica non regge.
   

Questo la rende adatta a compiti come:

• Risolvere problemi matematici o di logica
  
• Modellazione scientifica e verifica di ipotesi
  
• Diagnosi tecniche o mediche
  
• Decisioni complesse a più passaggi
  

Mentre l’AI generativa può dare una risposta sicura che sembra corretta, l’AI del ragionamento punta a spiegare perché la risposta è giusta, o a cambiarla se la logica non funziona. Il modello o1 di OpenAI, introdotto a fine 2024, esemplifica questo progresso raggiungendo un successo dell’83% nella prova di qualificazione delle Olimpiadi Internazionali di Matematica, un netto miglioramento rispetto a GPT-4o, che si fermava al 13%.

Un’Analogia: Il Risolutore di Puzzle

Immagina di dover completare un puzzle.

• Un modello generativo ha visto migliaia di puzzle simili e dice: “In base a ciò che ho visto, questo pezzo probabilmente va qui.” Sta facendo un’ipotesi basata sulla memoria dei pattern.
  
• Un Un modello di ragionamento guarda la forma, considera le regole del puzzle, prova il pezzo, e lo riposiziona se non si adatta. Non sta solo indovinando, sta ragionando.
  

Come sono costruiti i modelli di ragionamento?

I modelli di ragionamento combinano spesso diverse tecniche per andare oltre la semplice previsione:

• Chain-of-Thought prompting: generano passaggi intermedi di ragionamento, invece di saltare subito alla risposta
  
• Uso di strumenti: alcuni modelli possono accedere a strumenti esterni (come calcolatrici o interpreti di codice) per verificare fatti o eseguire simulazioni
  
• Auto-riflessione: i modelli più avanzati valutano il proprio output per trovare incoerenze
  
• Interazione con l’ambiente: in alcuni esperimenti, “interagiscono” con spazi-problema (come labirinti o compiti matematici) invece di rispondere passivamente
  

Questi modelli non sono addestrati solo a fornire risposte, ma a costruire percorsi logici verso una conclusione, usando tecniche come l’apprendimento per rinforzo, esempi supervisionati o ambienti simulati.

Le Differenze in Sintesi

Caratteristiche	IA generativa	modello di reasoning
Obiettivo	Predire l’output più probabile	Risolvere un problema strutturato
Metodo	Riconoscimento di pattern	Logica passo dopo passo
Punti di forza	Creatività, generazione aperta	Accuratezza, spiegabilità
Punti deboli	Tendenza a inventare, poca precisione	Complessa, dipendente dal dominio
Esempio d’uso	Scrivere una bozza di email	Diagnosticare un guasto di sistema

Perché Questa Distinzione È Importante

Capire la differenza tra questi due tipi di AI è fondamentale, soprattutto ora che iniziano a lavorare fianco a fianco nelle applicazioni reali.

• Un IA generativa Un’AI generativa può scrivere la descrizione di un prodotto
  
• Un modello di reasoning può decidere quale prodotto raccomandare, in base al comportamento dell’utente, ai vincoli e a regole logiche

Il futuro sarà probabilmente dominato da sistemi ibridi che combinano la creatività dei modelli generativi con l’affidabilità dei modelli di ragionamento.

Conclusione

L’AI di ragionamento non è una rivoluzione, ma un perfezionamentoNon sostituisce l’AI generativa, ma aggiunge un livello fondamentale: la logica. Invece di chiedersi “Cosa viene dopo?”, si chiede “Cosa ha senso?”.

Nel momento in cui aziende e ricercatori esplorano applicazioni AI più avanzate, sapere quando usare il ragionamento e quando la generazione (o entrambi) diventerà essenziale.

In Neodata, crediamo che la prossima ondata di innovazione non deriverà da modelli più grandi, ma da modelli più intelligenti, interpretabili e allineati con il pensiero umano.