Il professor Juan Luis Nicolau descrive sul Journal of Smart Tourism come l'IA generativa possa interpretare l'umore e le preferenze dei viaggiatori. La tecnologia offre risposte personalizzate in tempo reale tramite siti web o app per smartphone.
Prima del viaggio aiuta a esplorare opzioni e costruire un itinerario. Durante il viaggio propone scelte basate su come ci si sente; per esempio suggerisce escursioni con energia alta o caffetterie tranquille con energia bassa. Nicolau ha anche individuato otto aree di ricerca e quindici temi principali legati all'uso dell'IA nel turismo. Restano comunque questioni di privacy ed etica da risolvere.
Parole difficili
- interpretare — capire il significato di qualcosa o di qualcuno
- umore — stato emotivo di una persona in quel momento
- preferenza — scelta o interesse verso qualcosa rispetto ad altropreferenze
- personalizzato — adattato alle esigenze di una singola personapersonalizzate
- itinerario — piano dei luoghi da visitare durante un viaggio
- proporre — offrire o suggerire una possibilità o sceltapropone
- privacy — protezione delle informazioni personali di una persona
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Ti piacerebbe ricevere suggerimenti di viaggio basati sul tuo umore? Perché?
- Quali dati personali non vorresti condividere con un'app di viaggio?
Articoli correlati
Perché i modelli faticano a moltiplicare numeri a quattro cifre
Una ricerca spiega che i modelli linguistici non conservano valori intermedi necessari per moltiplicare numeri a quattro cifre. Un metodo chiamato ICoT e un obiettivo di addestramento mirato migliorano molto i risultati.
Braccio robotico gonfiabile per aiutare la raccolta di mele
Coltivatori di frutta nello Stato di Washington affrontano una mancanza di lavoratori. Ricercatori della Washington State University hanno creato un braccio robotico gonfiabile e a basso costo per aiutare nella raccolta e in altri compiti nei frutteti.
Sicurezza dei modelli linguistici: ipotesi e tecnica
Ricercatori della North Carolina State University hanno studiato l'allineamento alla sicurezza nei grandi modelli linguistici, proposto la Superficial Safety Alignment Hypothesis (SSAH) e sperimentato il congelamento di componenti neurali per ridurre uscite non sicure mantenendo le prestazioni.