L’intelligenza artificiale, o AI, è un campo in continua evoluzione. Gli occasionali fallimenti qua e là non traggano in inganno: la sua avanzata è inarrestabile, e produce anche non poche preoccupazioni (ne ho parlato qui e anche qui).
Queste però non dovrebbero impedirci di pubblicizzare anche i grandi progressi che l’AI ha fatto. Nell’ultimo anno e mezzo, nonostante la crisi globale (in alcuni casi, anzi, “per merito” della crisi globale), scienziati, ricercatori e sviluppatori hanno raggiunto traguardi senza precedenti. Non so se ci saranno aggiornamenti clamorosi di qui a fine anno, ma siccome il 2022 è vicino mi sembra giusto fare già qualche bilancio. Nell’anno appena trascorso, queste sono le innovazioni che ritengo essere pietre miliari nel campo dell’intelligenza artificiale.
Facebook SEER
All’inizio di quest’anno Facebook AI (o dovrei dire Meta?) ha sviluppato SEER (SElf-supERvised). Si tratta di un modello di visione artificiale auto-supervisionato da miliardi di parametri. Il modello può imparare da qualsiasi gruppo casuale di immagini su Internet, senza dover curare ed etichettare attentamente le immagini (era un prerequisito per l’addestramento alla visione artificiale). Finora, il team di Facebook AI ha testato SEER su un miliardo di immagini prendendole da Instagram. È tra le pietre miliari perchè apre la strada a modelli di visione artificiale flessibili, accurati e adattabili per il futuro.
Isomorphic Labs
Questa novità è arrivata fresca fresca, ne ho parlato da poco in questo post. Alphabet prevede di sviluppare una piattaforma computazionale per comprendere meglio i sistemi biologici e trovare modi per curare le malattie. Sebbene separati, i due sistemi di AI DeepMind e Isomorphic intendono collaborare occasionalmente per sviluppare la ricerca, le scoperte e il lavoro sulla struttura delle proteine. È tra le pietre miliari perchè condurrà alla ricerca e allo sviluppo molto più veloce di farmaci per ogni tipo di patologia.
MusicBERT
Microsoft ha sviluppato un modello pre-addestrato su larga scala per la comprensione della musica simbolica. Si chiama MusicBERT, e può comprendere la musica da dati simbolici, cioè in formato MIDI. Il gigante della tecnologia ha utilizzato il metodo chiamato OctupleMIDI per addestrare il suo sistema su una banca dati di oltre un milione di brani musicali. È tra le pietre miliari perchè oggi raggiunge prestazioni all’avanguardia nelle attività di comprensione della musica e, andando avanti, potrà essere addestrato su attività che includono l’analisi della struttura e il riconoscimento degli accordi. E un giorno rivoluzionerà la musica.
GitHub Copilot
La società di intelligenza artificiale OpenAI e Microsoft hanno collaborato per lanciare il programmatore AI Copilot nel luglio di quest’anno. Basato su OpenAI Codex, il nuovo sistema di intelligenza artificiale è addestrato su codice open source, ed è in grado di “capire” codice informatico, generando nuove stringhe pertinenti al contesto. Funziona su un ampio set di framework e linguaggi tra cui TypeScript, Ruby, Java, Go e Python. È tra le pietre miliari perchè (indovinate?) oggi è un valido assistente dei programmatori, domani potrà far da sé e rivoluzionare la programmazione.
Tensorflow 3D
Google ha sviluppato e lanciato TensorFlow 3D, una libreria modulare per portare le funzionalità di deep learning 3D in TensorFlow, all’inizio di quest’anno. Quest’ultimo aggiornamento dà accesso a insiemi di operazioni, funzioni di perdita, modelli per lo sviluppo, la formazione e l’implementazione di modelli di comprensione della scena 3D e strumenti e metriche di elaborazione dei dati. È tra le pietre miliari perchè aiuterà robot e veicoli autonomi a riconoscere alla perfezione gli oggetti 3D che si troveranno sul loro cammino (oltre a migliorare gli ambienti di realtà virtuale).
