Come un’Intelligenza Artificiale trasforma il Caos in Immagini
di Ermes Strippoli
Scrivi una frase – “una città sospesa sopra le nuvole, al tramonto” – e in pochi secondi appare un’immagine che nessuno ha mai dipinto. È il risultato di un processo tanto tecnico quanto poetico: quello con cui le reti neurali generative imparano a trasformare il caos in visione.
Tutto comincia dal rumore, una distesa di puntini casuali, simile a quello di un televisore senza segnale. Da lì, la rete inizia a lavorare al contrario: passo dopo passo, rimuove il disordine e fa emergere forme sempre più riconoscibili.
Questo procedimento si chiama denoising, ed è alla base dei cosiddetti modelli di diffusione, la tecnologia usata da sistemi come DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion.
Durante l’addestramento, la rete osserva milioni di immagini e impara a riconoscere le regole visive del mondo: come cade la luce su un volto, come cambia il colore del cielo, come si distribuiscono le ombre in una stanza.
Quando riceve una descrizione testuale, traduce ogni parola in numeri – concetti astratti – e poi li ricompone visivamente in base a ciò che ha appreso.
È un processo matematico, ma con esiti sorprendentemente umani.
Ogni immagine nasce da calcoli e probabilità, eppure riesce a evocare emozioni, ricordi e suggestioni.
L’AI non prova nulla, ma crea qualcosa che ci parla.
Forse è questo il suo segreto: non pensa, ma imita la logica del pensiero creativo, cercando connessioni nuove nel rumore.
E così, tra numeri e pixel, le reti neurali finiscono davvero per sognare un po’ come noi.
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