AI Revolution. Approccio e architettura

L’intelligenza artificiale (AI) rappresenta la combinazione di informatica e grandi quantità di dati ad alta qualità per risolvere problemi. E’ un campo che comprende machine learning (ML) e il sottoinsieme deep learning.

Qual è la principale differenza fra queste due tecnologie? Il deep learning utilizza reti neurali a più livelli per estrarre automaticamente le caratteristiche dai dati, rendendo meno necessario l’intervento umano. Il machine learning, al contrario, e richiede spesso un input umano per definire le caratteristiche e funziona meglio con dati strutturati. Ma in entrambi gli ambiti sono utilizzati sofisticati algoritmi di IA  per effettuare previsioni e classificazioni basate sui dati in ingresso.

L’IA è divisa comunemente in due categorie principali. La prima è l’IA debole, nota come “intelligenza artificiale ristretta” (ANI), ed è specializzata in una serie finita di compiti specifici (es. Siri e Alexa). Ma è la seconda, ovvero l’Intelligenza artificiale forte che comprende anche l’IA generativa, ad aver avuto gli sviluppi più rapidi negli ultimi anni con l’introduzione delle Generative Adversarial Networks (GAN) nel 2014  e la creazione di immagini, video e audio del tutto verosimili a persone reali. La successiva introduzione (2017) dei modelli Transformer ha poi consentito di addestrare grandi volumi di dati testuali, con intuizioni più profonde e senza la necessità di etichettare tutti i dati.

Modelli di deep learning come GPT-3, BERT e DALL-E hanno aperto nuove possibilità, dimostrando che i modelli addestrati su una vasta gamma di dati non etichettati possono essere utilizzati per diversi compiti con poche personalizzazioni. Questo ha portato a un’IA più generale, nota come “foundational models,” che sta accelerando l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle aziende. Grazie agli sviluppi più recenti, questi modelli riducono la necessità di etichettare manualmente i dati, rendendo l’IA più accessibile ed efficiente per  imprese e persone.

 Ora gli utenti possono interagire con facilità tramite semplici interfacce software: un’innovazione che sta aprendo l’IA generativa a un pubblico sempre più ampio.

Tuttavia, per sviluppare applicazioni basate sull’IA è altrettanto essenziale adottare approcci e architetture adeguate a garantire una corretta implementazione. Queste infrastrutture costituiscono le fondamenta tecniche per una strategia aziendale di successo che fanno uso dell’IA e consentono la gestione e l’ottimizzazione continue delle applicazioni di machine learning e intelligenza artificiale.

In particolare, l’infrastruttura software, hardware e le operazioni devono essere ben pianificate per gestirne l’intero ciclo di vita.

Le architetture cloud-based sono essenziali per l’Intelligenza Artificiale (IA) e il Machine Learning (ML). Il cloud offre diversi vantaggi cruciali in questo contesto:

Importanti fornitori di servizi cloud come Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure offrono una vasta gamma di strumenti e servizi specificamente progettati per l’IA e il ML, semplificando lo sviluppo e l’implementazione dei progetti in queste aree.

I framework di ML e AI sono strumenti fondamentali per lo sviluppo di applicazioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. Questi ambienti software semplificano la creazione e la gestione dei modelli, coprendo diverse attività, tra cui il pre-processing dei dati, l’addestramento dei modelli e il deployment in produzione. Alcuni framework noti includono TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e Keras.

Recentemente, sono emersi nuovi framework specializzati in Natural Language Processing (NLP), come Langchain, LlamaIndex e Heystack, che semplificano lo sviluppo di applicazioni basate sul linguaggio naturale, come chatbot e sistemi di raccomandazione. Questi framework offrono facilità d’uso, efficienza e un supporto attivo dalla comunità di sviluppatori.

La scelta del framework adatto dipende dal tipo di modello di ML o AI, dall’esperienza dello sviluppatore e dalla piattaforma di destinazione. In generale, i framework di ML e AI sono strumenti potenti che influiscono notevolmente sul successo dei progetti di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, accelerando lo sviluppo e la distribuzione dei modelli.

L’edge computing è un’architettura che sposta l’elaborazione dei dati direttamente sui dispositivi o nelle loro vicinanze, anziché affidarsi esclusivamente a server remoti. Questo approccio consente un’elaborazione più veloce e reattiva dei dati, con risultati immediati, offrendo numerosi vantaggi rispetto ai modelli tradizionali, in cui la potenza di calcolo è centralizzata in data center lontani. Spostando l’elaborazione dei dati all’edge, le aziende possono ottimizzare le risorse fisiche e creare esperienze interattive per gli utenti.

Un aspetto rilevante dell’edge computing è l’Edge IA, in cui algoritmi di intelligenza artificiale vengono eseguiti direttamente sui dispositivi edge. Questo permette un’elaborazione dei dati in tempo reale, supportando applicazioni come i veicoli autonomi, che possono prendere decisioni basate su sensori locali senza dover attendere una connessione a Internet. L’Edge IA ha anche applicazioni nella sicurezza, ad esempio, riconoscimento facciale in tempo reale o dispositivi di sorveglianza intelligenti che rilevano eventi sospetti istantaneamente. In ambito medico, l’Edge IA è fondamentale per applicazioni come la telesurgery remota, dove la bassa latenza è essenziale per operazioni sicure e precise.

Inoltre, l’edge computing contribuisce a ridurre la latenza nella rete e aumenta la privacy, poiché i dati sensibili possono rimanere sui dispositivi locali anziché essere inviati a server remoti. Questa architettura sta rivoluzionando la gestione dei dati e l’elaborazione in tempo reale, offrendo numerosi benefici in termini di efficienza e sicurezza.

Le Intelligenze Artificiali Generative sono modelli di IA in grado di creare nuovi contenuti, come testi, immagini, suoni e video, che possono essere indistinguibili da quelli generati da esseri umani. Questa tecnologia ha guadagnato popolarità grazie alla sua capacità di automatizzare processi e creare opportunità influenti per aziende, società e individui. In particolare, i Large Language Models (LLM) sono attualmente tra i più noti e possono generare testi, tradurre lingue e svolgere una varietà di compiti creativi e informativi. Questi modelli hanno visto un’ampia diffusione grazie ai progressi tecnologici e alle applicazioni trasformative in diversi settori.

OpenAI, fondata nel 2015 come organizzazione no-profit e successivamente diventata un’organizzazione a scopo di lucro, ha avuto un ruolo chiave nella diffusione della Generative AI attraverso modelli come GPT-3 e GPT-4. La collaborazione con Microsoft ha portato all’integrazione dei sistemi OpenAI con Azure e Bing.

Il cloud computing ha democratizzato l’accesso a questi modelli di IA, offrendo un approccio “as-a-service” che rende più accessibili e scalabili le risorse di Generative AI, riducendo i costi operativi.

Tuttavia, ci sono ancora sfide da affrontare, tra cui la privacy e la sicurezza dei dati, la necessità di risorse significative per l’addestramento dei modelli, la latenza nelle applicazioni in tempo reale e la necessità di standardizzazione e interoperabilità tra i componenti dell’architettura.

Affrontare queste sfide sarà cruciale per il futuro della Generative AI.

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