AI L'inverno non sta arrivando

L'intelligenza artificiale è di gran moda, con progressi da capogiro annunciati a un ritmo vertiginoso e le aziende che creano team di intelligenza artificiale dedicati il ​​più velocemente possibile.

Il boom può durare?

Andrew Ng, scienziato capo presso Baidu Research, e una figura importante nel campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, afferma che i miglioramenti nella progettazione dei processori dei computer manterranno progressi e scoperte in termini di prestazioni nel prossimo futuro. Diversi [fornitori di hardware] sono stati così gentili da condividere le loro roadmap, afferma Ng. Sono molto fiducioso che siano credibili e che otterremo più potenza di calcolo e reti più veloci nei prossimi anni.

Il campo dell'IA ha attraversato fasi di rapidi progressi e clamore in passato, seguite rapidamente da un raffreddamento degli investimenti e degli interessi, spesso indicati come inverni dell'IA. Il primo gelo si è verificato negli anni '70, quando il progresso ha rallentato e i finanziamenti del governo si sono esauriti; un altro ha colpito negli anni '80 poiché le ultime tendenze non hanno avuto l'impatto commerciale previsto.

Poi di nuovo, forse non c'è stato un boom all'altezza di quello attuale, spinto da rapidi progressi nelle macchine di addestramento per svolgere compiti utili. Ai ricercatori di intelligenza artificiale ora vengono offerti enormi stipendi per svolgere ricerche fondamentali, poiché le aziende creano team di ricerca partendo dal presupposto che seguiranno scoperte importanti dal punto di vista commerciale.

Andrew Ng, capo scienziato presso Baidu Research.

I progressi visti negli ultimi anni sono arrivati ​​grazie allo sviluppo di potenti sistemi di deep learning (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). A partire da alcuni anni fa, i ricercatori hanno scoperto che reti neurali molto grandi o profonde potrebbero essere addestrate, utilizzando esempi etichettati, per riconoscere ogni sorta di cose con un'accuratezza simile a quella umana. Ciò ha portato a straordinari progressi nel riconoscimento delle immagini e della voce e altrove.

Ng dice che questi sistemi diventeranno solo più potenti. Ciò potrebbe non solo aumentare la precisione degli strumenti di deep learning esistenti, ma anche consentire alla tecnica di essere sfruttata in nuove aree, come l'analisi e la generazione del linguaggio.

Inoltre, afferma Ng, i progressi hardware forniranno il carburante necessario per rendere fattibili le tecniche di intelligenza artificiale emergenti.

Ci sono diversi esperimenti che mi piacerebbe eseguire se solo avessimo un aumento di 10 volte delle prestazioni, aggiunge Ng. Ad esempio, afferma, invece di avere vari algoritmi di elaborazione delle immagini, una maggiore potenza del computer potrebbe consentire di costruire un unico algoritmo in grado di eseguire tutti i tipi di attività relative alle immagini.

I principali esperti di intelligenza artificiale del mondo si sono riuniti a Barcellona questa settimana per un evento di spicco chiamato il Conferenza sui sistemi di elaborazione dell'informazione neurale . La portata della raccolta, che è passata da diverse centinaia di persone alcuni anni fa a più di 6.000 quest'anno, offre un'idea dell'enorme interesse che c'è per l'intelligenza artificiale.

C'è sicuramente clamore, aggiunge Ng, ma penso che ci sia un driver sottostante così forte e di valore reale che non andrà in crash come negli anni precedenti.

Riccardo Socher , scienziato capo di Salesforce e noto esperto di apprendimento automatico e linguaggio, afferma che anche la disponibilità di enormi quantità di dati, combinata con i progressi negli algoritmi di apprendimento automatico, farà andare avanti i progressi.

Salesforce, che offre strumenti cloud per la gestione dei lead di vendita e la comunicazione con i clienti. Lo sforzo di intelligenza artificiale dell'azienda ha preso forma dopo che l'azienda ha acquisito la startup di Socher, Metamind, all'inizio di quest'anno. Salesforce ora fornisce alle aziende anche semplici strumenti di apprendimento automatico, come un sistema di riconoscimento delle immagini.

Fino ad ora, l'apprendimento automatico è stato per lo più dimostrato da alcune grandi aziende nel settore dei consumatori, afferma Socher. Rendere tale tecnologia disponibile in modo più ampio potrebbe avere un impatto enorme, afferma. Se dovessimo rendere le 150.000 aziende che utilizzano Salesforce dell'1% più efficienti attraverso l'apprendimento automatico, lo vedresti letteralmente nel PIL degli Stati Uniti, dice.

Socher ritiene che l'applicazione dell'apprendimento automatico nelle industrie manterrà l'interesse per l'IA per un po'. Non riesco a immaginare un inverno AI in futuro che potrebbe essere freddo come i precedenti, dice.

Andrew Ng, parlando a EmTech Digital 2016

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