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Rivelazioni, innovazioni e domande sull’IA sono state presentate nella copertura delle notizie di VentureBeat questa settimana. Il deep learning ha compiuto 10 anni e gli approfondimenti dei principali leader del settore come Yann LeCun e Geoffrey Hinton prevedono che non ci sarà alcun segno di rallentamento per il deep learning in qualunque momento presto.
Nel frattempo, Melanie Mitchell, professoressa al Santa Fe Institute, ha avvertito i responsabili delle decisioni tecniche che, in generale, l’IA ha ancora bisogno di tre capacità essenziali per continuare a fare progressi significativi nel campo: comprendere concetti, formare astrazioni e tracciare analogie.
Per Mitchell, l’IA spiegabile è in aumento e si sta sviluppando rapidamente per affrontare alcune di queste preoccupazioni e MLops è al posto di guida di diverse soluzioni, tra cui quelle di: Domino Data Lab, Qwak, ZenML e altri. Più lavoro deve ancora essere fatto nello spazio, ma la ricerca è in corso.
A proposito di ricerca, questa settimana Meta ha annunciato che il suo framework di ricerca sull’IA, PyTorch, sta uscendo dalla sua sfera di competenza e sta entrando a far parte della Linux Foundation. Zuckerberg ha osservato che mentre la società prevede ancora di finanziare PyTorch, Meta prevede di adottare misure per separarsi nettamente da PyTorch nel prossimo anno.
Evento
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MetaBeat riunirà leader di pensiero per fornire indicazioni su come la tecnologia metaverse trasformerà il modo in cui tutti i settori comunicano e fanno affari il 4 ottobre a San Francisco, in California.
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In altre notizie, il debutto di iOS 16 da parte di Apple ha gettato nuova luce su ciò che altri giganti della tecnologia potrebbero fare andando avanti sulla scia del passaggio senza password. Nel suo ultimo aggiornamento software, gli utenti Apple possono ora utilizzare i dati biometrici su dispositivi iPhone, iPad e Mac per accedere più facilmente, con le informazioni biometriche sincronizzate tramite iCloud.
Ecco di più dalle nostre cinque migliori storie tecniche della settimana:
Il pioniere dell’intelligenza artificiale (AI) Geoffrey Hinton, uno dei pionieri della “rivoluzione” del deep learning iniziata dieci anni fa, afferma che il rapido progresso dell’IA continuerà ad accelerare.
In un’intervista prima del decimo anniversario della ricerca sulle reti neurali chiave che ha portato a un’importante svolta nell’IA nel 2012, Hinton e altri importanti luminari dell’IA hanno risposto al fuoco di alcuni critici che affermano che il deep learning ha “urtato un muro”.
Altri pionieri dell’IA, tra cui Yann LeCun, capo dell’IA e scienziato capo presso Meta e il professore della Stanford University Fei-Fei Li, concordano con Hinton sul fatto che i risultati della ricerca rivoluzionaria del 2012 sul database ImageNet hanno spinto il deep learning nel mainstream e hanno acceso uno slancio enorme che sarà difficile fermare.
Quando si tratta di sicurezza, le password spesso non sono una risorsa, ma una responsabilità. Forniscono ai criminali informatici un punto di accesso a informazioni protette che possono sfruttare con truffe di phishing e tentativi di ingegneria sociale, per manipolare gli utenti affinché consegnino informazioni personali.
Con 15 miliardi di password esposte online, qualcosa deve cambiare. Molti provider ipotizzano che la soluzione a questo problema sia eliminare del tutto le password.
Ora, con il lancio di Apple iOS 16 insieme a macOS Ventura, gli utenti potranno accedere con passkey su iPhone, iPad e Mac, utilizzando opzioni di autenticazione biometrica come Touch ID e Face ID, che sono sincronizzati sul portachiavi iCloud.
Mentre la comunità di intelligenza artificiale pone una crescente attenzione e risorse verso approcci basati sui dati e sull’apprendimento profondo, Melanie Mitchell, professoressa al Santa Fe Institute, avverte che quella che sembra essere una performance simile a quella umana delle reti neurali è, in effetti, un’imitazione superficiale che manca di componenti chiave dell’intelligenza.
Nonostante i progressi nell’apprendimento profondo, alcuni dei suoi problemi permangono. Tra queste, dice, ci sono tre capacità essenziali: comprendere concetti, formare astrazioni e disegnare analogie.
Quello che è certo è che man mano che l’intelligenza artificiale diventa più diffusa nelle applicazioni che utilizziamo ogni giorno, sarà importante creare sistemi robusti che siano compatibili con l’intelligenza umana e funzionino – e falliscano – in modi prevedibili.
Alimentata dalla trasformazione digitale, sembra non esserci alcun limite alle vette che le organizzazioni raggiungeranno nei prossimi anni. Una delle tecnologie degne di nota che aiutano le aziende a scalare queste nuove vette è l’intelligenza artificiale (AI).
Con l’avanzare dell’IA, c’è ancora il problema persistente della fiducia: l’IA non è ancora completamente considerata dagli esseri umani. Nella migliore delle ipotesi, è sotto un attento esame e siamo ancora lontani dalla sinergia uomo-IA.
Meta ha annunciato oggi che il suo framework di ricerca sull’intelligenza artificiale (AI), PyTorch, ha una nuova casa. Si sta spostando in una PyTorch Foundation indipendente, che farà parte della Linux Foundation senza scopo di lucro, un consorzio tecnologico con la missione principale di sviluppo collaborativo di software open source.
Nonostante sia stata liberata dalla supervisione diretta, Meta ha affermato che intende continuare a utilizzare Pytorch come piattaforma di ricerca sull’intelligenza artificiale principale e “lo sosterrà finanziariamente di conseguenza”. Tuttavia, Zuckerberg ha notato che la società prevede di mantenere “una chiara separazione tra il business e la governance tecnica” della fondazione.
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