La Silicon Valley brulica di progetti di intelligenza artificiale. Sull’altra sponda del Pacifico Baidu, il gigante cinese di Internet preannuncia di essere la migliore concorrenza per Google e Microsoft.
Qual è il segreto per costruire le migliori intelligenze artificiali? L’intelligenza artificiale è in grado di accrescere le sue prestazioni grazie alla capacità di apprendimento automatico; il machine learning.
Si tratta di una vasta gamma di applicazioni che spaziano dal marketing ai settori finanziario, sanitario e dei trasporti. In generale l’intelligenza artificiale è utile per fare previsioni e automatizzare i processi decisionali. La chiave che renderà le intelligenze artificiali sempre più simili all’intelligenza umana ed eventualmente in grado di superarla è il machine learning.
Recentemente l’intelligenza artificiale ChatGPT ha sedotto più di 100 milioni di utenti in meno di due mesi, un record, che ha fatto parlare di sé in grado di stabilire un precedente preoccupante per molti osservatori. Questo software è in grado di produrre testi e di rispondere alle domande in diverse lingue, riassumendo le informazioni in documenti di senso compiuto.
Si stima che ChatGPT costi circa tre milioni di dollari al giorno in termini di potenza di calcolo. La sua recente versione a pagamento lanciata a febbraio è solo l’inizio dell’introduzione di questa tecnologia a diretto finanziamento degli utenti.
Machine learning e apprendimento automatico: il futuro dell’intelligenza artificiale
Sebbene queste AI generative siano perfettibili, il loro impatto non mancherà di essere reale e trasformativo. Tra gli aspetti negativi secondo uno studio dell’IBM 120 milioni di posti di lavoro saranno obsoleti, a beneficio di maggiori guadagni di tempo e aumenti di produttività. Questi assistenti intelligenti sono in grado di svolgere dei compiti ripetitivi e che assorbono molto tempo ma non solo. Tramite l’apprendimento automatico i computer possono apprendere direttamente dai dati senza essere esplicitamente programmati su compiti specifici.
L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale. Questa branca permette di costruire sistemi con la capacità di migliorare continuamente le loro prestazioni in base alla conoscenza ottenuta dai dati a cui sono esposti.
Questo è in sintesi l’obiettivo dell’apprendimento automatico. In questo modo l’intelligenza artificiale può utilizzare queste informazioni per apprendere la relazione tra input e output facendo previsioni, ipotesi e progetti completamente nuovi. In poche parole, l’algoritmo sarà in grado di essere parzialmente indipendente.
Cosa significa che l’intelligenza artificiale viene addestrata?
Cosa significa che l’intelligenza artificiale viene addestrata? In parole semplici l’algoritmo utilizza un feedback per apprendere la migliore strategia per massimizzare i risultati nel tempo. Per queste ragioni l’apprendimento automatico è diventato uno dei progressi tecnologici più importanti degli ultimi anni e ha avuto un impatto significativo su una vasta gamma di settori e applicazioni.
Questi modelli possono essere utilizzati per determinare il rischio economico o finanziario, non solo sui massimi sistemi; banalmente anche la probabilità che un consumatore effettui un acquisto o restituisca un prestito. Tramite il machine learning l’IA automatizza il processo di ricerca di modelli nei dati, richiede così meno coinvolgimento umano e consente analisi più precise ed efficaci. Man mano che diventano disponibili nuovi dati, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono creati per apprendere e adattarsi continuamente. Di conseguenza, possono migliorare le loro prestazioni nel tempo potenzialmente in maniera esponenziale.
La singolarità tecnologica: le macchine miglioreranno in maniera esponenziale
Il futuro dell’apprendimento automatico dovrebbe essere caratterizzato da continui progressi negli algoritmi, nella potenza di calcolo e nella disponibilità dei dati. Questo può portare alla singolarità tecnologica: il momento in cui una macchina sarà capace di progettarne un’altra ancora migliore in un processo a catena che consentirà il potenziale superamento dell’intervento umano nel processo di sviluppo tecnologico.
Per il futuro del lavoro questo avrà grosse implicazioni. Man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico progrediscono saranno in grado di automatizzare una gamma più ampia di lavori, richiedendo un intervento umano minore e l’aumentando della produttività.
Man mano che gli algoritmi di apprendimento automatico migliorano nel formulare giudizi e previsioni complesse, numerose aziende trarranno vantaggio da un processo decisionale più preciso ed efficiente. L’apprendimento automatico sarà sempre più utilizzato in collaborazione con altri campi. Questo può creare una conoscenza interdisciplinare che avvantaggi le scoperte in scienze come le neuroscienze e la biologia, ma anche la fisica e l’ingegneria.
Per tutti questi motivi il futuro dell’apprendimento automatico è promettente nonché potenzialmente rivoluzionario. Si prevede che continuerà a trasformare una vasta gamma di settori già a partire dai prossimi anni.