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Le tendenze di spicco che plasmano il futuro dell’intelligenza artificiale – parte 2

Intelligenza artificiale: un futuro di sviluppo che è già qui

Abbiamo recentemente introdotto 10 tendenze di spicco che plasmeranno il futuro dell’Intelligenza Artificiale. Adesso scendiamo nel dettaglio per le prime cinque di esse.

L’apprendimento per rinforzo al centro della scena

L’apprendimento per rinforzo (RL) è emerso come una tendenza di spicco nel campo dell’intelligenza artificiale, offrendo una struttura potente per addestrare gli agenti (ovvero i sistemi artificiali) a prendere decisioni intelligenti attraverso le interazioni con l’ambiente. Gli algoritmi di RL mirano a massimizzare un segnale di ricompensa cumulativo attraverso l’apprendimento per tentativi ed errori, consentendo all’agente di migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Uno dei vantaggi principali dell’apprendimento per rinforzo è la sua capacità di affrontare problemi complessi e dinamici, difficili da risolvere con la programmazione tradizionale basata su regole. L’apprendimento per rinforzo ha dimostrato un notevole successo in diversi ambiti, tra cui la robotica, il gioco, i veicoli autonomi e i sistemi di raccomandazione.

Nel prossimo futuro, possiamo aspettarci che le tecniche di apprendimento per rinforzo giochino un ruolo sempre più centrale nello sviluppo di sistemi autonomi. Questi sistemi sono in grado di imparare dalle loro esperienze, di adattarsi ad ambienti mutevoli e di prendere decisioni intelligenti senza una programmazione esplicita. Ciò ha enormi implicazioni per settori come i trasporti, la produzione e la logistica, dove robot e veicoli autonomi possono rivoluzionare l’efficienza e la produttività.

Inoltre, la RL si sta affermando anche nel campo dell’apprendimento personalizzato. Sfruttando gli algoritmi di RL, le piattaforme educative possono adattare e personalizzare l’esperienza di apprendimento ai singoli studenti, ottimizzandone i risultati. Questo approccio consente l’erogazione di contenuti adattivi, il tutoraggio personalizzato e le valutazioni dinamiche, assicurando che ogni studente riceva l’esperienza di apprendimento più efficace e coinvolgente possibile.

Con il continuo progresso della RL, si pone sempre più l’accento sulla necessità di affrontare sfide quali l’efficienza e la sicurezza dei campioni. I ricercatori stanno esplorando tecniche come il meta-apprendimento, in cui gli agenti possono adattarsi rapidamente a nuovi compiti sulla base dell’esperienza precedente, e l’apprendimento di rinforzo inverso, che mira ad apprendere gli obiettivi e le preferenze sottostanti degli utenti umani per guidare il comportamento dell’agente.

L’IA etica diventa fondamentale

Con la crescente integrazione dell’intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana, le considerazioni etiche relative all’impiego e all’utilizzo dell’IA hanno acquisito un’attenzione significativa. Lo sviluppo e l’implementazione dei sistemi di IA devono dare priorità a valori quali l’equità, la trasparenza e la responsabilità per garantire risultati responsabili e imparziali.

L’ascesa dell’IA etica riflette un crescente riconoscimento dei rischi potenziali e delle implicazioni sociali associate alle tecnologie di IA. Questioni come i pregiudizi algoritmici, le violazioni della privacy e la delocalizzazione dei posti di lavoro devono essere affrontate con attenzione per evitare conseguenze negative indesiderate.

L’equità nell’IA implica la garanzia che gli algoritmi e i modelli utilizzati non discriminino determinati individui o gruppi in base ad attributi quali la razza, il sesso o lo status socioeconomico. Richiede una valutazione rigorosa e l’attenuazione dei pregiudizi nella raccolta dei dati, nella pre-elaborazione e nei processi di formazione dei modelli. Sono in corso sforzi per sviluppare metriche di equità, tecniche di interpretabilità e strumenti di verifica algoritmica per promuovere l’equità nell’IA.

La trasparenza è un altro aspetto cruciale dell’IA etica. Poiché i sistemi di IA prendono decisioni che hanno un impatto sugli individui e sulla società, è importante comprendere le motivazioni alla base di tali decisioni. Le tecniche di IA spiegabili mirano a fornire informazioni sul funzionamento interno dei modelli di IA, consentendo agli utenti di comprendere e mettere in discussione i risultati del sistema. La spiegabilità non solo favorisce la fiducia, ma aiuta anche a individuare e risolvere potenziali pregiudizi o errori nel processo decisionale.

Inoltre, la responsabilità è fondamentale nel contesto dell’IA. Le organizzazioni e gli sviluppatori devono assumersi la responsabilità delle azioni e delle decisioni prese dai sistemi di IA sotto il loro controllo. Ciò comporta la definizione di chiare linee di responsabilità, lo sviluppo di meccanismi per affrontare le conseguenze indesiderate e la progettazione di solidi cicli di feedback per monitorare e migliorare continuamente i sistemi di IA.

Per promuovere pratiche etiche di IA, si stanno sviluppando standard e linee guida del settore. Organizzazioni come la Partnership on AI, l’IEEE e OpenAI hanno proposto principi e quadri di riferimento per guidare lo sviluppo e la diffusione delle tecnologie di IA. Anche i governi stanno intervenendo formulando regolamenti e politiche che affrontano le dimensioni etiche dell’IA, salvaguardando la privacy e prevenendo la discriminazione algoritmica.

La democratizzazione dell’IA accelera

Negli ultimi anni si è assistito a una spinta significativa verso la democratizzazione dell’IA, rendendola più accessibile e utilizzabile da una gamma più ampia di individui e organizzazioni. Questa tendenza mira a responsabilizzare gli utenti non tecnici e a colmare il divario tra gli esperti di IA e gli esperti del settore tech “at large”.

Tradizionalmente, lo sviluppo dell’IA richiedeva conoscenze specialistiche in algoritmi di apprendimento automatico, scienza dei dati e programmazione. Tuttavia, i progressi nella strumentazione dell’IA e l’emergere di piattaforme di facile utilizzo stanno abbassando le barriere di ingresso per l’adozione dell’IA.

La democratizzazione dell’IA è guidata da diversi fattori. In primo luogo, la disponibilità di modelli pre-addestrati e di API consente agli sviluppatori di sfruttare le capacità di IA all’avanguardia senza dover costruire modelli da zero. Questi modelli possono essere facilmente integrati nelle applicazioni, consentendo attività come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi del sentiment.

In secondo luogo, si stanno diffondendo le piattaforme di sviluppo dell’IA no-code o low-code, cioè che non necessitano (o quasi) di conoscenze specifiche di programmazione. Queste piattaforme eliminano le complessità dell’implementazione dell’IA, consentendo agli utenti di costruire e distribuire applicazioni di IA attraverso interfacce visive e funzionalità drag-and-drop. In questo modo, gli esperti del settore con conoscenze minime di codifica possono creare soluzioni di IA su misura per le loro esigenze specifiche.

Inoltre, la comunità open-source dell’IA svolge un ruolo cruciale nella democratizzazione. I framework e le librerie open-source, come TensorFlow e PyTorch, forniscono l’accesso a tecnologie AI all’avanguardia e favoriscono la collaborazione. Ciò consente agli sviluppatori di tutto il mondo di contribuire alla ricerca e allo sviluppo dell’IA, accelerando l’innovazione e la condivisione delle conoscenze.

La democratizzazione dell’IA continua ad accelerare, e il suo impatto si fa sentire in diversi settori. Ad esempio, nel settore sanitario, i professionisti medici non tecnici possono utilizzare gli strumenti di IA per il supporto alla diagnosi, l’analisi delle immagini mediche e le raccomandazioni di trattamento personalizzate. Nel settore finanziario, la democratizzazione dell’IA consente agli analisti finanziari di sfruttare gli algoritmi di IA per la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi e le previsioni di investimento.

Tuttavia, se da un lato la democratizzazione porta numerosi vantaggi, dall’altro pone delle sfide. Garantire un uso responsabile dell’IA e affrontare le potenziali distorsioni e limitazioni dei modelli pre-addestrati sono considerazioni critiche. Sono necessari programmi di educazione e sensibilizzazione per dotare gli utenti delle conoscenze necessarie a interpretare e valutare criticamente i risultati dell’IA.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) migliorata

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha registrato progressi significativi negli ultimi anni, determinando cambiamenti trasformativi nelle interazioni uomo-computer. L’NLP si concentra sulla capacità dei computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano, diventando così una componente fondamentale di tecnologie quali chatbot, assistenti virtuali e sistemi di traduzione linguistica.

Le ultime scoperte nel campo dell’NLP possono essere attribuite all’ascesa dei modelli di deep learning, in particolare alle architetture basate su trasformatori come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer). Questi modelli hanno ottenuto prestazioni notevoli in diversi compiti legati al linguaggio, tra cui l’analisi del sentiment, la risposta alle domande e la traduzione linguistica.

Nel prossimo futuro, possiamo aspettarci ulteriori progressi nel campo della NLP, che porteranno a una comprensione del linguaggio più accurata e consapevole del contesto. I modelli saranno in grado di cogliere meglio le sottili sfumature, le variazioni linguistiche e il gergo specifico del settore. Ciò migliorerà la qualità degli agenti di conversazione, rendendo le interazioni con i sistemi di intelligenza artificiale più naturali e intuitive.

Inoltre, sono in corso sforzi per affrontare la sfida del multilinguismo in NLP. I modelli interlinguistici mirano a trasferire le conoscenze tra le diverse lingue, consentendo un adattamento linguistico efficiente e riducendo la necessità di dati di addestramento estesi per ogni singola lingua. Ciò ha implicazioni significative per la comunicazione globale, la localizzazione dei contenuti e il superamento delle barriere linguistiche.

Inoltre, la ricerca in NLP si sta concentrando sempre più sugli aspetti etici della generazione linguistica. Lo sviluppo di modelli linguistici AI responsabili mira a prevenire la generazione di contenuti parziali, offensivi o fuorvianti. Tecniche come il fine-tuning e il prompt engineering vengono esplorate per guidare i modelli linguistici verso output più etici e controllati.

Con il progredire della PNL, la sua integrazione con altre tecnologie di IA apre nuove possibilità. La combinazione della NLP con la computer vision consente di creare didascalie avanzate per le immagini e di generare descrizioni automatiche per i contenuti visivi. Combinando la comprensione del linguaggio con tecniche di RL, i sistemi di IA possono impegnarsi in conversazioni dinamiche e ricche di contesto, facilitando una più efficace collaborazione uomo-macchina.

L’Edge Computing guida l’IA al limite

L’edge computing, un paradigma che prevede l’elaborazione dei dati più vicino alla loro origine piuttosto che affidarsi esclusivamente a un’infrastruttura cloud centralizzata, sta guadagnando importanza nel contesto dell’IA. La proliferazione dei dispositivi dell’Internet delle cose (IoT), unita alla necessità di prendere decisioni in tempo reale e di ridurre la latenza, ha accelerato l’adozione dell’IA al limite.

Tradizionalmente, i modelli di IA venivano distribuiti in ambienti cloud centralizzati, che richiedevano la trasmissione dei dati al cloud per l’elaborazione. Tuttavia, questo approccio può comportare problemi di latenza, problemi di privacy e maggiori requisiti di larghezza di banda. L’edge computing affronta queste problematiche avvicinando l’elaborazione dell’intelligenza artificiale alla fonte dei dati, riducendo il traffico di rete e consentendo tempi di risposta più rapidi.

L’IA in ambito edge presenta numerosi vantaggi. Per le applicazioni che richiedono un processo decisionale in tempo reale, come i veicoli autonomi e l’automazione industriale, l’edge computing garantisce una bassa latenza e una risposta rapida, poiché i dati vengono elaborati localmente. Questo è fondamentale per le attività che richiedono un’azione immediata e non possono contare su una comunicazione di andata e ritorno con un server cloud.

Inoltre, l’edge computing migliora la privacy e la sicurezza. Elaborando i dati a livello locale, le informazioni sensibili possono essere conservate sui dispositivi locali, riducendo il rischio di violazione dei dati e di accesso non autorizzato. Ciò è particolarmente importante in settori come quello sanitario, dove la privacy dei dati dei pazienti è di estrema importanza.

Inoltre, l’edge computing consente funzionalità di intelligenza artificiale offline. In scenari in cui la connettività Internet è limitata o intermittente, i modelli di IA locali possono continuare a funzionare senza dipendere dai servizi cloud. Ciò è vantaggioso per le aree remote, i sistemi di trasporto e le applicazioni che devono funzionare in ambienti disconnessi.

Per facilitare l’IA in ambito edge, si stanno sviluppando modelli di IA leggeri e tecniche di ottimizzazione. Questi modelli sono progettati per avere un’impronta di memoria più piccola e requisiti computazionali inferiori, pur mantenendo livelli di precisione accettabili. I dispositivi edge, come i server edge, i gateway e i dispositivi IoT, sono dotati di acceleratori hardware di IA dedicati, che consentono un’inferenza e un’esecuzione efficiente dei modelli.

Inoltre, la combinazione di edge computing e apprendimento federato (FL) ha guadagnato molta attenzione, recentemente. L’apprendimento federato consente di addestrare i modelli di intelligenza artificiale su dispositivi decentralizzati senza trasmettere i dati grezzi a un server centrale. Ciò preserva la privacy dei dati e consente l’apprendimento collaborativo da fonti distribuite. Il FL è particolarmente prezioso nelle applicazioni sanitarie, dove i dati sensibili dei pazienti possono rimanere sui dispositivi locali, mentre i modelli di intelligenza artificiale vengono continuamente migliorati attraverso aggiornamenti federati.

In conclusione, la sinergia dell’edge computing con l’IA offre un enorme potenziale per le applicazioni di IA in tempo reale, che preservano la privacy e che possono essere utilizzate offline. Con la continua crescita del numero di dispositivi connessi, l’IA all’interno dell’edge diventerà sempre più diffusa, rivoluzionando settori come i sistemi autonomi, le smart city e gli ecosistemi guidati dall’IoT.

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