Il Premio Nobel 2024 celebra la scoperta di modelli matematici complessi e riconosce il contributo centrale che questi hanno avuto negli sviluppi dell’intelligenza artificiale. Le reti di Hopfield e le macchine di Boltzmann hanno dimostrato che i computer possono memorizzare e riconoscere strutture e pattern complessi, aprendo nuove strade e nuove applicazioni per lo sviluppo di sistemi di AI.
Il problema del bias non è solo una questione tecnologica, ma un riflesso del nostro stesso modo di vedere il mondo. Siamo tutti soggetti a pregiudizi, e solo attraverso un impegno consapevole possiamo ridurre il loro impatto, sia nelle macchine che nei nostri comportamenti quotidiani. Educare noi stessi e le AI alla diversità e all’equità è il primo passo per costruire un futuro più giusto e inclusivo.
I sistemi di AI generativa rendono possibile generare grandi quantità di testo e di immagini in pochissimo tempo, coerentemente con un contesto specifico in base ai prompt che vengono condivisi. Facendo una richiesta anche complessa, strumenti come ChatGPT, Mistral, Claude, Gemini e altri comprendono il contesto e restituiscono una risposta realistica. Il grande problema è proprio questo: le risposte dei modelli, realistiche e non reali, si basano su una base dati generalista che il modello rielabora con le regole che ha imparato, come un pappagallo.
L’intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie, il loro obiettivo è rendere la macchina capace di replicare capacità tipiche dell’intelletto umano. Intelligenza, ma artificiale. Una descrizione lapalissiana.
Nel grande cerchio dell’AI ricadono quindi anche tecnologie che non ci vengono in mente quando pensiamo all’AI, tipo la regressione lineare, o i sistemi esperti. Non è un caso se la storia dell’AI inizia nel lontano 1950, quando Alan Turing ipotizza per la prima volta la macchina pensante, e immagina il famoso test di Turing nel paper Computing machinery and Intelligence (il cui primo capitolo è proprio The Imitation Game).
Osservatorio AI 2024 Il primo febbraio 2024 si è tenuto presso l’Aula De Carli nella sede di via Durando del Politecnico di Milano il convegno di presentazione dei risultai del lavoro dell’Osservatorio AI per il 2023. Con una partecipazione record di più di 4000 professionisti, i ricercatori e le ricercatrici degli osservatori digitali hanno presentano…
L’AI fa predizioni generalizzando informazioni che ha già visto nel passato, in base alla situazione che sta osservando nel momento presente.
In particolare, in industria osservare la situazione del momento presente significa elaborare in real-time i dati dal campo – temperatura, pressione, portata, ma anche immagini superficiali o di altro tipo. Questi diventano gli input del modello