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Il 2020 del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale

By Luca Zanetello 2 mesi fa

Machine Learning e Intelligenza Artificiale non sono più cose fantascientifiche da serie tv o film ambientati in un futuro più o meno remoto. Sono realtà e stanno cambiando il mondo ora.

Ma qual è il loro impatto?

I più grandi luminari di queste discipline, intervistati da VentureBeat, sono tutti concordi che lo scorso anno sono stati fatti passi da gigante e si aspettano altrettanto nel 2020.

Ad esempio, Soumith Chintala, creatore di PyTorch (uno dei più famosi framework di machine learning al mondo) prevede che nei prossimi mesi la comunità dell’intelligenza artificiale darà più valore alle prestazioni del modello rispetto all’accuratezza e inizierà a rivolgere l’attenzione ad altri fattori importanti, come la quantità di energia necessaria per creare un modello, come spiegare l’output agli umani e come l’IA può riflettere meglio il tipo di società che le persone vogliono costruire.

Celeste Kidd, docente all’Università della California, studia da anni i modi in cui i bambini imparano nuove informazioni. Gli insight del suo team possono aiutare chi crea reti neurali e allena un modello, in modo non troppo differente dall’educare un bambino. La Kidd è convinta che l’affermazione “scatola nera”, usata per criticare la mancanza di comprensione delle connessioni all’interno di un’intelligenza artificiale, verrà finalmente superata. “L’argomento della scatola nera è falso… anche i cervelli sono scatole nere e negli anni abbiamo fatto molti progressi nella comprensione di come funzionano”.

Jeff Dean, Capo AI in Google, si aspetta invece di vedere nel 2020 progressi nei campi dell’apprendimento multimodale, cioè la capacità dell’intelligenza artificiale di sfruttare più media per la formazione, e l’apprendimento multitasking che coinvolge reti progettate per completare più attività contemporaneamente.

Dean ha sottolineato i progressi compiuti negli scorsi anni nella produzione di modelli di apprendimento automatico che consentono di svolgere attività di PNL sofisticate, ma evidenziando come ci siano ancora ampi margini di crescita: “In questo momento modelli come BERT funzionano bene su centinaia di parole, ma non su contesti importanti come ad esempio 10.000 parole”.

Anima Anandkumar, Nvidia Machine Learning Research Director, si aspetta progressi rispetto agli algoritmi iterativi, all’auto-supervisione e ai metodi di auto-allenamento dei modelli .

Oltre alle opportunità, Anandkumar ritiene ci siano anche delle sfide da affrontare nel 2020, come la necessità di creare modelli realizzati appositamente per settori specifici, nel rispetto dei vari gruppi di persone coinvolti. Un esempio lampante è quello del riconoscimento facciale, ma ci sono una serie di altre questioni etiche che la comunità dell’intelligenza artificiale deve affrontare, per la crescente attenzione su come i dati vengono raccolti e come vengono utilizzati.

Infine, Dario Gil, Research Director in IBM, crede che i maggiori passi avanti includano i progressi nei modelli generativi e la crescente qualità con cui è possibile generare un linguaggio simile a quello umano.

“Il modo in cui formiamo reti neurali profonde con hardware esistente con architetture GPU è ancora così inefficiente”, ha affermato. “Quindi un ripensamento davvero fondamentale su questo è molto importante. Dobbiamo migliorare l’efficienza computazionale dell’intelligenza artificiale in modo da poter fare di più con essa.”

Nel 2020, Gil spera che i professionisti e i ricercatori dell’IA svilupperanno un focus sulle metriche oltre l’accuratezza per considerare il valore dei modelli. Spostare il focus verso la costruzione di sistemi affidabili anziché dare priorità alla precisione sopra ogni altra cosa sarà un pilastro centrale per l’adozione dell’AI.

Tutti i massimi esperti sono concordi che i prossimi mesi vedranno crescere ancora di più le performance e l’utilità del machine learning, soprattutto per il business, sempre più in grado di anticipare tendenze, riconoscere comportamenti e rispondere adeguatamente a interrogativi e stimoli esterni. Non sfruttare queste tecnologie all’interno delle proprie realtà significa rischiare di uscire presto dal mercato a causa della mancanza di visione verso il futuro, o vedersi superati da nuovi ingressi nel proprio settore e dai competitors maggiormente in grado di utilizzare modelli e strumenti di analisi per essere sempre più vicini alle esigenze e ai bisogni dei propri clienti, proponendo servizi sempre più adeguati.

Il Machine Learning è un ottimo alleato per tutte le aree aziendali, consentendo di identificare correlazioni spesso nascoste tra eventi ed attività e prevedere eventi futuri e impostare le giuste strategie e i migliori correttivi.

Per conoscere come noi di Miriade possiamo aiutare la tua azienda a crescere grazie al Machine Learning visita il nostro portale interamente dedicato alle analitiche avanzate

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Category:
  Miriade
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