Come il self-supervised learning sta rivoluzionando l’intelligenza artificiale

Negli ultimi due anni, abbiamo assistito a una super-rivoluzione nell’intelligenza artificiale (IA) con l’avvento dei modelli generativi. La grande novità è diventata evidente con ChatGPT, ma questa realtà rappresenta solo una parte della trasformazione tecnologica che stiamo vivendo. La rivoluzione parte dalla comprensione del linguaggio naturale da parte delle macchine e si estende a comprendere altri domini della conoscenza umana. Una delle tecniche chiave che ha permesso questa trasformazione è il self-supervised learning.

Il self-supervised learning consente alle macchine di apprendere direttamente dai dati senza la necessità di etichettarli manualmente. Questo approccio ha soppiantato le tecniche di supervised learning tradizionali, che richiedevano l’annotazione manuale dei dati, un processo dispendioso in termini di tempo ed energie. Con il self-supervised learning, le macchine imparano la struttura e il significato direttamente dai dati, eliminando la necessità di intervento umano per la catalogazione e l’etichettatura.

Il vantaggio di questo approccio è evidente: non è più necessario catalogare e etichettare manualmente i dati. Finora, per addestrare i modelli di IA, era necessario che le persone spiegassero alla macchina il significato e il contesto dei dati. Questo richiedeva un enorme investimento di tempo e risorse. Con il self-supervised learning, i modelli possono essere addestrati su campi più ampi e versatili, migliorando il ritorno sull’investimento nonostante i costi rimangano elevati.

Oltre la Lingua: L’IA come Rappresentazione dei Dati

I modelli di intelligenza artificiale non sono limitati alla rappresentazione dei dati linguistici. Alessandro Curioni, Vice President Europe and Africa e Director of IBM Research Zurich, spiega che il self-supervised learning può essere applicato a qualsiasi tipo di dato strutturato. Questo significa che è possibile addestrare un modello con tali dati senza quasi nessuna annotazione.

Un esempio interessante è la rappresentazione dei fluidi in movimento. È possibile creare un modello addestrandolo usando misurazioni di movimento, ottenendo una rappresentazione che non fa uso esplicito delle leggi fisiche basate sulla matematica elaborata. Questo approccio può raggiungere un livello filosofico: è possibile creare una rappresentazione del mondo reale che non si basa sulle nostre comprensioni matematiche tradizionali.

Le equazioni di Navier-Stokes, utilizzate per la fluidodinamica, sono semplici da scrivere su un foglio e descrivono come si muove un fluido. Tuttavia, queste equazioni sono astrazioni e rappresentazioni che noi, come esseri umani, abbiamo sviluppato per spiegare il fenomeno. Non è detto che siano la migliore rappresentazione possibile; sono solo quelle che riusciamo a comprendere. Si può costruire una rete neurale fondamentale, creata sui dati sperimentali, che descrive il fenomeno in modo più complesso ma potenzialmente più accurato.

Applicazioni Pratiche dell’IA Generativa

L’intelligenza artificiale generativa ha trovato applicazioni in numerosi settori, dimostrando la sua versatilità e potenza. IBM ha sviluppato RoboRXN, un modello di IA che permette, a partire da un composto chimico, di ricostruire le reazioni chimiche. Questo rappresenta un rovesciamento completo della ricerca chimica, che è estremamente dispendiosa in termini di tempo e denaro.

Un altro esempio è OptoGPT, sviluppato dall’Università del Michigan, che consente di ottenere possibili strutture ottiche e relativi materiali a partire dal risultato ottenuto. Questi modelli di intelligenza artificiale consentono di approcciare problemi in modo differente, mettendo insieme l’approccio umano e quello delle macchine, trovando soluzioni che prima erano irraggiungibili o difficili da trovare.

L’intelligenza artificiale di nuova generazione ha cambiato molti settori, e i veri cambiamenti arriveranno nei prossimi anni grazie alle nuove scoperte e agli strumenti che stiamo sviluppando. Quando usati responsabilmente, questi strumenti promettono di essere preziosissimi.

Implicazioni Etiche e Sfide Future

L’intelligenza artificiale generativa non è priva di sfide e rischi. Un report di McKinsey & Company stima che l’IA generativa potrebbe aggiungere tra 6100 e 7900 miliardi di dollari all’anno all’economia globale aumentando la produttività dei lavoratori. Tuttavia, questa tecnologia porta con sé nuovi potenziali rischi aziendali, come l’imprecisione, le violazioni della privacy e l’esposizione della proprietà intellettuale.

È improbabile che i benefici per la produttività dell’intelligenza artificiale generativa si realizzino senza sforzi di riqualificazione dei lavoratori, molti dei quali saranno costretti a cambiare lavoro. I responsabili governativi e i dirigenti del settore tecnologico stanno chiedendo una rapida adozione di normative sull’IA per gestire questi rischi.

L’IA generativa ha il potenziale di trasformare radicalmente il modo in cui lavoriamo e viviamo, ma è essenziale affrontare le sfide etiche e normative per garantire che questa tecnologia sia utilizzata in modo responsabile e a beneficio di tutti.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale, o AI, è una tecnologia che consente a computer e macchine di simulare l’intelligenza e la capacità di risoluzione dei problemi degli esseri umani. Da sola o in combinazione con altre tecnologie, l’AI può eseguire compiti che richiederebbero l’intelligenza o l’intervento umano. L’intelligenza artificiale generativa rappresenta una nuova frontiera, capace di creare nuovi contenuti estrapolando dai dati di addestramento. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare radicalmente il modo in cui lavoriamo e viviamo, ma è essenziale affrontare le sfide etiche e normative per garantire che sia utilizzata in modo responsabile e a beneficio di tutti.

L’intelligenza artificiale generativa, con la sua capacità di apprendere e creare contenuti, rappresenta un passo avanti significativo nel campo dell’AI. Tuttavia, come ogni tecnologia potente, porta con sé sfide e rischi che devono essere attentamente gestiti. La chiave per il successo sarà un equilibrio tra innovazione e responsabilità, garantendo che i benefici dell’AI siano equamente distribuiti e che i rischi siano minimizzati. In questo contesto, la governance e l’etica dell’AI diventano imperativi aziendali e sociali, richiedendo un impegno collettivo per un futuro sostenibile e inclusivo.