{"id":10838,"date":"2025-06-13T10:17:22","date_gmt":"2025-06-13T08:17:22","guid":{"rendered":"https:\/\/neodatagroup.ai\/?p=10838"},"modified":"2025-06-13T10:17:23","modified_gmt":"2025-06-13T08:17:23","slug":"reasoning-and-chain-of-thoughts-how-ai-models-think","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neodatagroup.ai\/it\/reasoning-and-chain-of-thoughts-how-ai-models-think\/","title":{"rendered":"Reasoning e chain of thoughts: come pensano i modelli AI"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"simpletoc-title\">Indice<\/h2>\n<ul class=\"simpletoc-list\">\n<li><a href=\"#from-answers-to-reasoning\">Come funziona la Chain-of-Thought?<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#teaching-ai-to-think-well\">Non conta solo la risposta, ma anche come ci si arriva<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#peeking-into-the-ais-mind-the-claude-experiment\">Dentro i pensieri dell\u2019AI: il caso Claude<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#what-does-this-mean-for-business\">Cosa significa tutto questo per le aziende?<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#a-new-kind-of-ai-and-a-new-kind-of-trust\">Un nuovo modo di pensare l\u2019intelligenza artificiale<\/a>\n<\/li><\/ul>\n\n\n<p>Per anni, parlare di intelligenza artificiale ha significato parlare anche di mistero. La frase \u201cl\u2019AI \u00e8 una black box\u201d \u00e8 diventata quasi un mantra: sappiamo che questi sistemi funzionano, ma non sappiamo bene <em>come<\/em>. E questo, per molte aziende, ha rappresentato un problema serio. In settori dove la trasparenza \u00e8 fondamentale \u2014 come la sanit\u00e0, la finanza o la pubblica amministrazione \u2014 fidarsi di un sistema che \u201cfa magia\u201d senza spiegazioni non \u00e8 mai stato facile.<\/p>\n\n\n\n<p>Negli ultimi anni, per\u00f2, qualcosa \u00e8 cambiato. I progressi nella ricerca e nella tecnologia stanno lentamente aprendo questa famosa scatola nera, permettendoci di intravedere i meccanismi con cui le AI prendono decisioni, risolvono problemi, e in un certo senso\u2026 <em>pensano<\/em>. Una delle chiavi di volta di questo cambiamento \u00e8 una tecnica chiamata <strong>Chain-of-Thought prompting<\/strong> e <strong>parte del pi\u00f9 ampio campo dell'AI spiegabile (Explainable AI o XAI) - l'insieme di metodologie che rendono comprensibili i processi decisionali dell'intelligenza artificiale<\/strong>. Una seconda innovazione fondamentale arriva dalla supervisione dei processi di ragionamento, che insegna alle AI non solo a rispondere correttamente, ma a farlo nel modo giusto.<\/p>\n\n\n\n<p>Queste due strategie stanno cambiando radicalmente il nostro rapporto con l\u2019intelligenza artificiale. Vediamo come.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"from-answers-to-reasoning\"><strong>Come funziona la Chain-of-Thought?<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Tradizionalmente, un modello linguistico \u2014 come quelli alla base degli assistenti virtuali \u2014 cerca di indovinare quale parola dovrebbe venire dopo, basandosi su grandi quantit\u00e0 di dati. Quando gli si fa una domanda, il suo obiettivo \u00e8 produrre la risposta pi\u00f9 probabile, nel modo pi\u00f9 rapido possibile.<\/p>\n\n\n\n<p>Il Chain-of-Thought prompting cambia completamente questa logica. Invece di chiedere direttamente la risposta, si chiede all\u2019AI di <em>\u201cpensare ad alta voce\u201d<\/em>, esplicitando tutti i passaggi logici <em>che portano alla soluzione<\/em> . Un po\u2019 come farebbe uno studente diligente davanti a un problema di matematica: \u201cPrima moltiplico questo, poi sommo quello\u2026 quindi la risposta \u00e8 questa\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo approccio ha due vantaggi fondamentali.\nIl primo \u00e8 pratico: spesso il modello arriva a una risposta pi\u00f9 accurata, perch\u00e9 \u00e8 costretto a fermarsi e ragionare, invece di \u201cindovinare\u201d. Il secondo <em>fiducia<\/em> : se possiamo vedere il ragionamento del modello, possiamo anche valutarlo, correggerlo, o semplicemente fidarci di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n<p>Non \u00e8 solo una questione tecnica: si tratta di costruire un rapporto di collaborazione tra uomo e macchina. Se capisco <em>perch\u00e9<\/em> mi consigli un certo investimento o un cambiamento nella strategia di marketing, sar\u00f2 molto pi\u00f9 propenso a seguire il consiglio.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"teaching-ai-to-think-well\"><strong>Non conta solo la risposta, ma anche come ci si arriva<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Se il Chain-of-Thought prompting migliora la performance in fase di risposta, c\u2019\u00e8 anche un lavoro da fare prima, durante l\u2019addestramento dei modelli. Qui entra in gioco un\u2019altra innovazione: la supervisione di processo. Nel passato, l\u2019AI veniva allenata come uno studente a cui si corregge solo il risultato finale. O \u00e8 giusto, o \u00e8 sbagliato. Oggi invece la tendenza \u00e8 valutare anche il percorso <em>come<\/em>: come ci sei arrivato? Dove hai sbagliato? Dove sei stato brillante?<\/p>\n\n\n\n<p>In questo <strong>approccio<\/strong>, ogni passaggio del ragionamento dell\u2019AI pu\u00f2 essere osservato, valutato e corretto. \u00c8 come se un team di insegnanti potesse seguire passo dopo passo il pensiero della macchina, premiando i ragionamenti corretti e aiutandola a evitare quelli sbagliati. Questo si \u00e8 dimostrato molto efficace per ridurre gli errori e le cosiddette \u201callucinazioni\u201d, cio\u00e8 risposte completamente inventate che ogni tanto anche i migliori modelli producono.\nIl team di OpenAI, ad esempio, ha pubblicato uno studio in cui mostra che i modelli addestrati in questo modo sono molto pi\u00f9 bravi a risolvere problemi complessi, soprattutto in ambito tecnico e scientifico. Non si tratta solo di \u201cindovinare bene\u201d, <em>ma di<\/em> pensare meglio.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"peeking-into-the-ais-mind-the-claude-experiment\"><strong>Dentro i pensieri dell\u2019AI: il caso Claude<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Ma fino a che punto possiamo \u201cvedere\u201d cosa pensa un\u2019intelligenza artificiale? <a href=\"https:\/\/www.anthropic.com\/research\/tracing-thoughts-language-model\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Anthropic<\/a>, ha cercato di rispondere a  questa domanda, analizzando il suo LLM <strong>Claude<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>I ricercatori hanno cercato di osservare in diretta cosa succede nella rete neurale di Claude mentre elabora una risposta. E quello che hanno scoperto \u00e8 affascinante: Claude non solo \u201cpensa\u201d, ma lo fa <em>in modo sorprendentemente simile  a come potremmo farlo noi<\/em>. Organizza le idee, stabilisce priorit\u00e0, sceglie parole chiave prima ancora di iniziare a scrivere. In alcuni casi, sembra persino pianificare in anticipo la struttura dell\u2019intera risposta. <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Tracing the thoughts of a large language model\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Bj9BD2D3DzA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>E non finisce qui: Claude \u00e8 stato osservato mentre \u201cragionava\u201d in pi\u00f9 lingue contemporaneamente, suggerendo che esista una sorta di linguaggio del pensiero che va oltre le singole lingue umane. Tutto questo ci avvicina sempre di pi\u00f9 a comprendere davvero come \u201cfunziona la mente\u201d <em>di una macchina<\/em>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"what-does-this-mean-for-business\"><strong>Cosa significa tutto questo per le aziende?<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Trasparenza, controllo, spiegabilit\u00e0: queste sono le parole chiave per le imprese che vogliono integrare l\u2019AI nei propri processi. Avere un modello che non solo risponde, ma spiega come \u00e8 arrivato alla sua risposta, <em>come<\/em> un salto di qualit\u00e0 enorme.<\/p>\n\n\n\n<p>Pensiamo a un\u2019AI che supporta un team marketing nella creazione di una campagna. Se il sistema propone un target o un messaggio, sar\u00e0 importante sapere su quali dati <em>perch\u00e9<\/em>, quali associazioni ha fatto, quali alternative ha scartato.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo non solo migliora l\u2019efficacia della campagna, ma aumenta la fiducia e la collaborazione tra esseri umani e sistemi intelligenti. Allo stesso modo, in ambito legale o sanitario, un modello che \u201cragiona\u201d in modo trasparente pu\u00f2 diventare un alleato prezioso, non solo un assistente automatico.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"a-new-kind-of-ai-and-a-new-kind-of-trust\"><strong>Un nuovo modo di pensare l\u2019intelligenza artificiale<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Tutto questo ci porta a una conclusione chiara: l\u2019AI non \u00e8 pi\u00f9 (solo) una black box. Sta diventando una <em>finestra aperta<\/em> su un nuovo tipo di intelligenza, che possiamo osservare, comprendere, e con cui possiamo dialogare.<\/p>\n\n\n\n<p>Investire in modelli trasparenti, che rendono visibile il loro processo decisionale, non \u00e8 solo una scelta tecnologica. \u00c8 una scelta strategica. Significa costruire sistemi pi\u00f9 affidabili, pi\u00f9 responsabili, e soprattutto, pi\u00f9 utili per chi ogni giorno deve prendere decisioni in contesti sempre pi\u00f9 complessi.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>For years, artificial intelligence has been surrounded by an aura of mystery. The phrase \u201cAI is a black box\u201d became almost a clich\u00e9 \u2014 we know these systems work, but we don\u2019t understand how. And for many businesses, that lack of transparency has been a serious barrier. 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