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AI-powered solutions
di Gabriel Manzoni
I recenti sviluppi nel campo dell'Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence) sono sbalorditivi, sia in termini di copertura mediatica ma soprattutto per i livelli di complessità raggiunti dai nuovi modelli.
Nella giornata di ieri, 14 marzo, è stato lanciato il tanto atteso upgrade di GPT nella versione di GPT-4, ad oggi fruibile tramite Chat-GPT Plus, con un abbonamento a pagamento di 20$/mese o in API per gli sviluppatori, previa lista d’attesa.
Nella demo di presentazione si è osservato quanto, questo nuovo modello, permetta di ottenere risultati ancora più precisi rispetto alla versione precedente (GPT-3.5) con la possibilità di utilizzare anche modelli di VQA (Visual Question Answering), ovvero il fornire all’AI un’immagine e porre domande attraverso linguaggio naturale, ottenendo, come output, una risposta relativa a quanto fornito, con delle potenzialità impensabili fino ad adesso.
Certo è che il prossimo futuro apre scenari dove l’Intelligenza Artificiale e la sua corsa alla crescita continua, nei suoi innumerevoli sviluppi, sarà sempre più performante e promettente.
A tal proposito, un esempio è rappresentato dai i recenti “Layoffs” delle Big Tech, licenziamenti di massa compiuti da quasi tutte le grandi aziende informatiche con varie motivazioni ma che hanno un punto in comune: “Rivedere i progetti minori” e di conseguenza la volontà di concentrarsi su quello che invece è il progetto principale ovvero lo sviluppo di modelli di AI.
Questi nuovi modelli di AI, legati principalmente al NLP (Natural Language Processing), sono definiti LLM (Large Language Models) ovvero “Grandi Modelli Linguistici” che includono modelli linguistici di grandi dimensioni e permettono di compiere varie task di NLP. Modelli similari nei loro esempi, sono presenti già da decine di anni ma solo recentemente hanno avuto un impatto considerevole portando come esempio BERT e GPT-1, rilasciati nel 2018. Questi primi esempi fornivano dei modelli relativamente piccoli, basti pensare che BERT contiene 110 Milioni di parametri e una dimensione che si aggira attorno ai 440 MB, questo permette un utilizzo in locale ma soprattutto un fine-tuning, quindi un affinamento del modello per scopi e contesti specifici, che necessita di una potenza computazionale limitata ed un numero di documenti relativamente piccolo. Con gli ultimi esempi, invece, la situazione è drammaticamente esplosa.
GPT-3 contiene 175 Miliardi di parametri e una dimensioni di circa 800 GB quindi un incremento 1.000 volte superiore rispetto ai modelli di BERT, questo significa che i modelli odierni e soprattutto futuri non saranno utilizzabili in locale se non con architetture hardware molto particolari ed inoltre l’addestramento ed il fine-tuning saranno possibili solo con hardware dedicato, con caratteristiche particolari e costi proibitivi per la maggior parte delle piccole e medie aziende.
Se a questo fattore aggiungiamo l’ enorme copertura mediatica che in questo preciso momento sta avendo l’AI, – ricordiamo l’uscita di Chat-GPT a Novembre 2022, in quel caso sono bastati solo 5 giorni per avere 1 milione di iscritti, battendo qualsiasi altro record in termine di adesioni a piattaforme di servizi – otteniamo come risultato che il mondo dell’ Intelligenza Artificiale sta vivendo una vera e propria rivoluzione.
Il Cloud Computing, ovvero l’utilizzo di servizi Cloud sotto varie forme note quali ad esempio SaaS (Software as a Service), IaaS (Infrastructure as a Service), Paas (Platform as a Service) e molti altri, sono realtà presenti da molti anni, grazie anche ad una moltitudine di servizi e aziende fornitrici. I lati positivi sono sicuramente la possibilità di avere servizi ad altissime velocità con un’ottima scalabilità, a discapito sicuramente di fattori di Cyber Security per l’utilizzo di soluzioni OnCloud in alternativa a soluzioni OnPremise e di Privacy, dovuto al fatto che le domande o i documenti devono essere comunque condivisi con aziende terze. Questi LLM, date le dimensioni, si prestano unicamente a soluzioni OnCloud e purtroppo legati anche ad aziende non italiane e non europee.
Il futuro che si prospetta nel campo dell’AI è portatore di grandi innovazioni, con sviluppi frenetici e potenzialità quasi infinite ma che rischia di essere legato a poche Big Tech che forniranno servizi sempre più efficienti ed accurati. I privati, sempre più interessati a questi sviluppi, scambieranno con facilità alcuni rischi di Cyber Security e Privacy per poter utilizzare l’ultimo modello di GPT.
Quella che oggi è curiosità, domani si trasformerà in necessità, ed in poco tempo ci si ritroverà legati e dipendenti a queste soluzioni di Intelligenza Artificiale fornite da aziende non italiane e non europee. Occorre quindi effettuare delle valutazioni su quanto sia corretto ed etico puntare eccessivamente su queste soluzioni, tuttavia il mercato è chiaramente in sviluppo in quest’unica direzione. Le aziende che hanno il know-how, architettura hardware e la capacità economica di competere in questi mercati ad alti livelli sono poche e le conosciamo bene.
Tra i prossimi scenari nel mondo informatico si hanno i Computer Quantistici, macchine che utilizzano la meccanica quantistica attraverso i Qubit contro i ben noti Bit dei computer odierni.
Recentemente è stato scoperto come i Computer Quantistici abbiano imparato a correggere i propri errori. Questo era infatti il limite principale, che non permetteva di ottenere le prestazioni desiderate, ovvero una potenza di calcolo di parecchi ordini di grandezza superiore rispetto agli attuali processori. Le applicazioni sono ancora in sviluppo, ma sicuramente l'interesse è legato alla crittografia con una serie di algoritmi crittografici che diventeranno obsoleti con l’introduzione dei Computer Quantistici e che sono già motivo di interesse, come NSA che ha pubblicato una lista di algoritmi Post-Quantum, quindi resistenti alla potenza di calcolo dei Computer Quantistici, e quali invece no. Le applicazioni nell’ambito AI non sono ancora chiare, ma se sarà possibile sfruttarne la potenza di calcolo si potranno avere modelli ancora più complessi.
Il mondo dell’ Intelligenza Artificiale rischia di diventare appannaggio di poche aziende, con i rischi e fattori negativi che ciò comporta. L’etica dell’AI è un argomento fondamentale, che non potrà essere relegato in alcun modo a poche realtà.
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