Intelligenza Artificiale, il 2024 anno della svolta: ecco i nuovi trend

Cambio di passo strategico nel 2024 per l'Intelligenza Artificiale che, nell'anno appena iniziato, mostra già due trend ben delineati - maggiore specializzazione e sistemi multimodali - e conferma definitivamente l'approdo nelle aziende

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Intelligenza Artificiale, il 2024 anno della svolta: ecco i nuovi trend

(Adnkronos) – Cambio di passo strategico nel 2024 per l’Intelligenza Artificiale che, nell’anno appena iniziato, mostra già due trend ben delineati – maggiore specializzazione e sistemi multimodali – e conferma definitivamente l’approdo nelle aziende.

Non solo. Per ChatGPT e tutte l’IA generative, dopo avere sollecitato lo scorso anno orizzonti ‘fantascientifici’, il 2024 potrebbe rappresentare il ‘redde rationem’, “perché se l’anno scorso per il chatbot è stato l’anno del test adesso dovrà essere calato nell’operatività delle imprese e dimostrare cosa e quanto sa fare“.

Ad aprire con l’Adnkronos una finestra sui prossimi sviluppi dell’Intelligenza Artificiale è Daniele Panfilo, scienziato, Phd in IA e imprenditore. Co-fondatore e Ceo di Aindo, la startup nata dalla SISSA di Trieste che ha brevettato una tecnologia di generazione di dati sintetici, Panfilo spiega che nell’anno appena iniziato “vedremo le prime applicazioni specializzate di Intelligenza Artificiale generativa applicata al contesto aziendale, perché ormai l’IA sta entrando definitivamente nelle imprese“.

Qualunque industria si prenda in considerazione – spiega – le applicazioni di Intelligenza Artificiale che le aziende cercano sono sempre più specializzate e mirate all’organizzazione dell’impresa. L’Intelligenza Artificiale è ormai entrata in ambito assicurativo, in ambito medico e il 2024 è l’anno in cui l’Intelligenza Artificiale generativa vedrà sempre più specializzazioni per task specifiche“.

Rientrato da poco dal NeurIPS di News Orleans – la maxi convention sull’apprendimento automatico e sulle neuroscienze computazionali – Daniele Panfilo sottolinea che quello che ha visto: “nell’industria, negli ultimi sei mesi del 2023, sono state tutte richieste di usare l’Intelligenza Artificiale generativa per rispondere a problemi specifici, problemi aziendali come analizzare e gestire documenti o realizzare report“.



Ma non solo. “Un altro trend del 2024 è la generazione multimodale dei dati, cioè mettere insieme, per esempio, testo e immagini, oppure testo, immagini e video: coniugare insomma più modalità insieme“.

Con ChatGPT le aziende sono state allertate ed ora, osserva Panfilo, “si chiedono cosa possono fare con queste tecnologie rivoluzionarie. Quindi secondo noi il 2024 sarà l’anno in cui vedremo le applicazioni di tutte le IA generative, applicazioni che vanno dal settore bancario, all’assicurativo a quello sanitario alla farmaceutica“.

E lo scienziato manager indica che “anche per i dati sintetici questo sarà un anno strategico visto che, come amiamo dire noi, ‘No Data No Party'”.

Insediata nell’Area Science Park di Padriciano, sul carso triestino, proprio la sua startup Aindo ha brevettato una tecnologia di generazione di dati sintetici, “una tecnologia – dice il Ceo – solida e con potenziale impatto enorme in un mercato in rapida crescita“.

Una tecnologia che al prossimo Ces di Las Vegas (9-12 gennaio) potrebbe riservare sorprese. Panfilo ricorda che “i dati sintetici consentono di applicare le potenzialità delle Intelligenza Artificiale in ambiti ad alto impatto sociale. Penso, per esempio, alla sanità in cui trovano applicazione per l’addestramento di modelli di intelligenza Artificiale necessari per sviluppare strumenti prognostici e predittivi migliorando la diagnosi e la cura di molte patologie, così come, tra l’altro, trovano applicazione anche nella ricerca farmaceutica“.

Panfilo indica infine che l’intero settore dell’Intelligenza Artificiale nel 2024 dovrà poi ‘fare i conti’ con l’Eu AI Act, il nuovo regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale e sull’impatto delle nuove tecnologie.

In linea con l’AI Act europeo, l’uso dei dati sintetici nel campo sanitario consentirà di tutelare la privacy di un paziente consentendo lo scambio di dati sanitari sintetici: e tutto questo apre nuovi orizzonti per la ricerca scientifica” assicura il Ceo di Aindo. (di Andreana d’Aquino)

—tecnologiawebinfo@adnkronos.com (Web Info)

A proposito dell’Intelligenza Artificiale generativa

L’intelligenza artificiale generativa (o IA generativa) è un tipo di intelligenza artificiale che è in grado di generare testo, immagini, video, musica o altri media in risposta a delle richieste dette prompt. I sistemi di intelligenza artificiale generativa utilizzano modelli generativi, che sono modelli statistici di una distribuzione congiunta di una variabile osservabile e di una variabile dipendente, che nel contesto del data mining è detta variabile target. Un esempio di questi modelli sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (in sigla LLM) che producono dati a partire da un dataset di addestramento utilizzato per crearli.

Tra i sistemi di intelligenza artificiale generativa degni di nota si ricordano ChatGPT, un chatbot creato da OpenAI utilizzando i modelli linguistici GPT-3 e GPT-4. Altri sistemi includono Bard di Google (basato sul modello LaMDA), Bedrock di Amazon, Ernie Bit di Baidu, Pangu-Σ di Huawei, Claude di Anthropic, xAI di Elon Musk, Jais in lingua araba e Poe di Quora. Dolly 2.0 è il primo LLM interamente open source e libero da restrizioni anche per finalità commerciali e di ricerca, creato da Databricks, società che condivide gli stessi fondatori di Apache Spark.

Nel 2023 è stato rilasciato su GitHub OpenChat AI, LLM addestrato con 7 miliardi di parametri su fonti offline, associate a un ranking e a un feedback positivo/negativo dei risultati da parte degli utenti. Esistono, inoltre, sistemi capaci di generare immagini 3D come Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E.

L’intelligenza artificiale generativa ha potenziali applicazioni in una vasta gamma di settori, tra cui lo sviluppo software, il marketing e la moda, l’editoria, la predizione di struttura proteica e la scoperta di farmaci (a partire da catene di aminoacidi o rappresentazioni di molecole, come la codifica SMILES che rappresenta DNA o proteine).

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