ll futuro dell’intelligenza artificiale: ecco le novità per il tuo business

L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando una delle tecnologie più importanti e influenti del nostro tempo. Con l’aumento del potere di calcolo e la disponibilità di dati sempre maggiore, gli sviluppatori stanno creando sistemi di IA sempre più sofisticati e avanzati. Modelli che generano arte come Stable Diffusion, per esempio, hanno portato grandi flussi di creatività, applicazioni di alimentazione e nuovi modelli di business.

Come l’IA sta cambiando il mondo

L’intelligenza artificiale sta avendo un impatto significativo su molte industrie, dalla finanza alla sanità, dalla produzione alla logistica. Ad esempio, i sistemi di IA sono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati finanziari e prevedere i trend del mercato, mentre i robot dotati di IA stanno rendendo le fabbriche più efficienti e sicure.

App generatrici di arte tramite l’intelligenza artificiale

Con il successo di Lensa, l’app per selfie basata sull’IA di Prisma Labs che è diventata virale, possiamo aspettarci molte altre app simili. Maximilian Gahntz, un ricercatore politico senior presso la Mozilla Foundation, ha affermato di aspettarsi l’integrazione dell’IA generativa all’interno della tecnologia di consumo, e che ciò amplificherà gli effetti di tali sistemi, sia nel bene che nel male.

Mike Cook, membro del gruppo di ricerca aperto Knives and Paintbrushes, concorda con Gahntz sul fatto che l’IA generativa continuerà a rivelarsi una grande e problematica forza rivoluzionaria, ma pensa anche che il 2023 debba essere l’anno in cui l’IA generativa farà seguire alle parole i fatti. “Non è sufficiente motivare una comunità di specialisti, per creare nuove tecnologie, per far diventare la tecnologia una parte a lungo termine della nostra vita, deve o far fare a qualcuno un sacco di soldi, o avere un impatto significativo sulla vita quotidiana del grande pubblico,” ha detto Cook.“

L’IA e l’apprendimento automatico

L’intelligenza artificiale si basa principalmente sull’apprendimento automatico (machine learning), una tecnologia che consente ai sistemi di “imparare” da solo dai dati. Ci sono diverse tecniche di apprendimento automatico, tra cui il computer vision, il natural language processing (elaborazione del linguaggio naturale) e il deep learning.

Il computer vision

Il Computer vision è una branca dell’intelligenza artificiale che studia e programma algoritmi che consentono ai computer di replicare i processi e le funzioni dell’apparato visivo umano.

Ecco come funziona:

Acquisisce immagini o video tramite foto o tecnologia 3D
Elabora le immagini attraverso specifiche task
Interpreta le immagini a seconda delle tecniche impiegate e del tipo di task effettuata

Natural Language Processing

È una sottobranca di linguistica, informatica e intelligenza artificiale che tratta l’interazione tra i computer e il linguaggio umano, in particolare su come programmare i computer per elaborare e analizzare grande quantità di dati di linguaggio naturale. Lo scopo è rendere la tecnologia in grado di “compredere” il contenuto dei documenti e le loro sfumature contestuali, in modo tale che possa estrarre con precisione informazioni e idee contenute nei documenti, nonché classificare e categorizzare i documenti stessi.

Le fasi del processo di elaborazione sono:

Analisi lessiciale
Analisi grammaticale
Analisi sintattica
Analisi semantica

Il deep learning

Il deep learning è una tecnica di apprendimento automatico con cui le macchine apprendono dati attraverso l’utilizzo di ALGORITMI.

Come funziona:

Utilizza reti neurali profonde (deep neural networks)
Analizza ed elabora i dati
Riconosce le relazioni tra gli input e gli output

La crescita delle aziende open-source (IA)

Il 2022 è stato un anno durante il quale molte aziende di IA hanno dominato la scena, principalmente OpenAI e Stability AI. Un approccio comunitario può portare a un maggiore controllo dei sistemi che vengono costruiti e distribuiti. Se i modelli sono aperti e se i dataset sono aperti, ciò permetterà molto di più della ricerca critica, che ha sottolineato numerosi difetti e danni legati all’IA generativa e che è stata spesso troppo difficile da condurre. Esempi di tali sforzi incentrati sulla comunità includono modelli linguistici di grandi dimensioni da EleutherAI e BigScience, uno sforzo sostenuto da AI startup Hugging Face. Il denaro e l’esperienza sono ancora necessari per formare ed eseguire sofisticati modelli di IA, ma l’elaborazione decentralizzata può sfidare i data center tradizionali mentre gli sforzi open source maturano.

BigScience ha fatto un passo avanti verso lo sviluppo decentralizzato con il recente rilascio del progetto open source Petals, che consente alle persone di contribuire con la loro potenza di elaborazione, simile a Folding@home, per eseguire grandi modelli di linguaggio IA che normalmente richiedono una GPU o un server di fascia alta.

Cambia il modo delle aziende di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale

Regolamenti come l’AI Act dell’UE potrebbero cambiare il modo in cui le aziende sviluppano e implementano i sistemi di IA, apportando così più sforzi locali; come la politica di assunzione della New York City AI, che richiede che l’intelligenza artificiale, basata su algoritmi per il reclutamento, l’assunzione o la promozione, debba essere controllata prima di essere utilizzata.

Questo rende l’IA generativa difficile da applicare in molti settori in cui gli errori possono avere costi molto elevati – ad es. la sanità. I sistemi di intelligenza artificiale vengono divisi in quattro categorie di rischio, ognuna con diversi requisiti e livelli di controllo. I sistemi nella categoria di rischio più elevato, l’IA “ad alto rischio” (ad es. algoritmi di credit scoring, app di chirurgia robotica), devono soddisfare determinati standard legali, etici e tecnici prima di poter entrare nel mercato europeo. La categoria di rischio più bassa, “minimo o nessun rischio” IA (ad es. filtri antispam, giochi controllati dall’IA), impone solo obblighi di trasparenza come rendere gli utenti consapevoli che stanno interagendo con un sistema di IA.

L’IA e l’etica

Mentre l’IA sta portando molti benefici, ci sono anche preoccupazioni sugli effetti negativi che potrebbe avere, come la perdita di posti di lavoro e la minaccia alla privacy. È importante che gli sviluppatori e i governi lavorino insieme per creare una regolamentazione etica per l’IA e assicurare che sia utilizzata in modo responsabile.

Come scrisse una volta un autore di successo commerciale, “la notte è buia e piena di terrori, il giorno è luminoso, bello e pieno di speranza.” È un’immagine adatta all’IA, che come tutte le tecnologie ha i suoi lati positivi e negativi.

“Scopri come l’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo e come puoi sfruttare al meglio le tue potenzialità. Non perdere l’opportunità di essere al passo con i tempi. Leggi i nostri articoli per restare aggiornato su tutte le novità inerenti l’intelligenza artificiale e scopri come l’IA possa avere un impatto significativo sulla tua vita quotidiana.”