PUNTI CHIAVE
  • L’intelligenza artificiale può eccellere in compiti specifici e ristretti come giocare a scacchi, ma fa fatica a fare bene più di una cosa.
  • Sebbene l’intelligenza artificiale abbia ancora molta strada da fare prima che venga raggiunta l’intelligenza a livello umano, non ha impedito ad attori del calibro di Google, Facebook e Amazon di investire miliardi di dollari.

Le macchine stanno diventando sempre più intelligenti ogni anno, ma l’intelligenza artificiale deve ancora essere all’altezza del clamore che è stato generato da alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo.

L’intelligenza artificiale può eccellere in compiti specifici e ristretti come giocare a scacchi, ma fa fatica a fare bene più di una cosa. Ad esempio, un bambino di sette anni ha un’intelligenza molto più ampia di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale di oggi.

“Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono bravi ad affrontare compiti individuali o compiti che includono un piccolo grado di variabilità” , ha detto alla CNBC Edward Grefenstette, ricercatore presso Meta AI, ex Facebook AI Research.

“Tuttavia, il mondo reale racchiude un significativo potenziale di cambiamento, una dinamica che non riusciamo a catturare all’interno dei nostri algoritmi di allenamento, producendo un’intelligenza fragile”, ha aggiunto.

I ricercatori di intelligenza artificiale hanno iniziato a dimostrare che esistono modi per adattare in modo efficiente i metodi di addestramento dell’intelligenza artificiale a ambienti o compiti mutevoli, ottenendo agenti più robusti, ha affermato Grefenstette. Crede che quest’anno ci saranno più applicazioni industriali e scientifiche di tali metodi che produrranno “salti notevoli”.

Un robot Ubtech Walker X gioca a scacchi cinesi durante la Conferenza mondiale sull’intelligenza artificiale (WAIC) del 2021 allo Shanghai World Expo Center l′8 luglio 2021 a Shanghai, in Cina.
VCG | VCG tramite Getty Images

Sebbene l’intelligenza artificiale abbia ancora molta strada da fare prima che venga raggiunta qualcosa come l’intelligenza a livello umano, non ha impedito a artisti del calibro di Google , Facebook (Meta) e Amazon di investire miliardi di dollari nell’assunzione di ricercatori di intelligenza artificiale di talento che possono potenzialmente migliorare tutto da motori di ricerca e assistenti vocali per aspetti del cosiddetto “metaverso”.

L’antropologa Beth Singler, che studia l’intelligenza artificiale e i robot all’Università di Cambridge, ha dichiarato alla CNBC che le affermazioni sull’efficacia e la realtà dell’intelligenza artificiale negli spazi che ora vengono etichettati come metaverso diventeranno più comuni nel 2022 poiché più denaro viene investito nell’area e il pubblico inizia a riconoscere il “metaverso” come termine e concetto.

Singler ha anche avvertito che potrebbero esserci “troppe poche discussioni” nel 2022 sull’effetto del metaverso su “identità, comunità e diritti delle persone”.

Gary Marcus, uno scienziato che ha venduto una start-up di intelligenza artificiale a Uber ed è attualmente presidente esecutivo di un’altra società chiamata Robust AI, ha dichiarato alla CNBC che la più importante svolta dell’IA nel 2022 sarà probabilmente quella che il mondo non vedrà immediatamente.

“Il ciclo dalla scoperta del laboratorio alla praticità può richiedere anni”, ha detto, aggiungendo che il campo dell’apprendimento profondo ha ancora molta strada da fare. L’apprendimento profondo è un’area dell’intelligenza artificiale che tenta di imitare l’attività negli strati di neuroni nel cervello per imparare a riconoscere modelli complessi nei dati.

Marcus ritiene che la sfida più importante per l’IA in questo momento sia “trovare un buon modo per combinare tutta l’immensa conoscenza mondiale della scienza e della tecnologia” con il deep learning. Al momento “l’apprendimento profondo non può sfruttare tutta quella conoscenza e invece è bloccato ancora e ancora cercando di imparare tutto da zero”, ha detto.

“Prevedo che ci saranno progressi su questo problema quest’anno che alla fine saranno trasformativi, verso quelli che ho chiamato sistemi ibridi, ma che ci vorranno ancora alcuni anni prima di vedere grandi dividendi”, ha aggiunto Marcus. “La cosa che probabilmente vedremo quest’anno o il prossimo è la prima medicina in cui l’IA ha svolto un ruolo sostanziale nel processo di scoperta”.

I prossimi passi di DeepMind

Una delle più grandi scoperte dell’IA negli ultimi due anni è arrivata dal laboratorio di ricerca con sede a Londra DeepMind, di proprietà di Alphabet.

L’azienda ha creato con successo un software di intelligenza artificiale in grado di prevedere con precisione la struttura in cui le proteine ​​si piegheranno in pochi giorni, risolvendo una “grande sfida” di 50 anni fa che potrebbe aprire la strada a una migliore comprensione delle malattie e alla scoperta di farmaci.

Neil Lawrence, professore di machine learning all’Università di Cambridge, ha dichiarato alla CNBC che si aspetta che DeepMind si occupi di questioni scientifiche più importanti nel 2022.

Anche i modelli linguistici (sistemi di intelligenza artificiale in grado di generare testi convincenti, conversare con gli umani, rispondere alle domande e altro ancora) sono destinati a migliorare nel 2022.

Il modello linguistico più noto è il GPT-3 di OpenAI, ma DeepMind ha affermato a dicembre che il suo nuovo modello linguistico “RETRO” può battere altri 25 volte le sue dimensioni.

Catherine Breslin, una scienziata dell’apprendimento automatico che lavorava su Amazon Alexa, pensa che Big Tech correrà verso modelli linguistici sempre più grandi il prossimo anno.

Breslin, che ora gestisce la società di consulenza sull’intelligenza artificiale Kingfisher Labs, ha dichiarato alla CNBC che ci sarà anche uno spostamento verso modelli che combinino capacità di visione, parola e linguaggio, piuttosto che trattarli come compiti separati.

Nathan Benaich, un venture capitalist con Air Street Capital e coautore del rapporto annuale State of AI , ha detto alla CNBC che una nuova generazione di aziende probabilmente utilizzerà modelli linguistici per prevedere le sequenze di RNA (acido ribonucleico) più efficaci.

“L’anno scorso abbiamo assistito all’impatto delle tecnologie dell’RNA poiché nuovi vaccini contro il covid, molti dei quali basati su questa tecnologia, hanno posto fine ai blocchi a livello nazionale”, ha affermato. “Quest’anno, credo che vedremo un nuovo raccolto di aziende terapeutiche di RNA AI-first. Utilizzando modelli linguistici per prevedere le sequenze di RNA più efficaci per colpire una malattia di interesse, queste nuove aziende potrebbero accelerare notevolmente il tempo necessario per scoprire nuovi farmaci e vaccini”.

Preoccupazioni etiche

Mentre un certo numero di progressi potrebbe essere dietro l’angolo, ci sono grandi preoccupazioni riguardo all’etica dell’IA, che può essere altamente discriminatoria e di parte se addestrata su determinati set di dati. I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati anche per alimentare armi autonome e per generare falsi porno.

Verena Rieser, professoressa di intelligenza artificiale conversazionale presso la Heriot-Watt University di Edimburgo, ha dichiarato alla CNBC che nel 2022 ci sarà una maggiore attenzione alle questioni etiche relative all’intelligenza artificiale.

“Non so se l’intelligenza artificiale sarà in grado di fare molte cose “nuove” entro la fine del 2022, ma spero che lo farà meglio”, ha detto, aggiungendo che ciò significa che sarebbe più equo, meno prevenuto e più inclusivo.

Samim Winiger, un ricercatore indipendente di intelligenza artificiale che lavorava per un’azienda di Big Tech, ha aggiunto che crede che ci saranno rivelazioni sull’uso di modelli di apprendimento automatico nei mercati finanziari, nello spionaggio e nell’assistenza sanitaria.

“Solleverà importanti questioni su privacy, legalità, etica ed economia”, ha detto alla CNBC.

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Testo tradotto dall’articolo pubblicato dalla CNBC (vedi fonte originale)