Microsoft: l'IA non è ancora abbastanza adattabile per aiutare le aziende

La rivoluzione dell'IA potrebbe richiedere più tempo di quanto alcuni si aspettino per diffondersi dalla Silicon Valley ad altri settori.

I recenti progressi nell'apprendimento automatico hanno consentito a giganti della tecnologia come Microsoft, Google e Facebook di creare nuove imprese e prodotti impressionanti basati su software che analizzano testo e immagini. Alcuni hanno lanciato servizi cloud che dicono possano democratizzare l'IA aiutando altre aziende a fare lo stesso.

Ma Peter Lee, vicepresidente della divisione di ricerca di Microsoft, ha affermato questa settimana che i sistemi di apprendimento automatico più preziosi e di fascia alta così utili ai giganti della tecnologia sono ancora troppo rigidi e costosi per l'azienda da offrire ai propri clienti aziendali.

Siamo in questo momento in termini di applicazione aziendale di concetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale in un punto intermedio, ha affermato Lee a Revisione della tecnologia del MIT conferenza EmTech Digital a San Francisco questa settimana. L'IA non è una tecnologia ridotta alla pratica; abbiamo un piccolo gruppo di artigiani altamente retribuito che costruisce le soluzioni su misura.

Lee ha citato come esempio gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale che Microsoft ha sviluppato per aiutare i suoi venditori a concludere affari. Non mi piacerebbe altro che poterli vendere a tutte le altre società del mondo, disse mestamente. In questo momento è impossibile, ha aggiunto, perché la tecnologia dovrebbe essere faticosamente personalizzata per ogni nuova attività.

La soluzione potrebbe sembrare la creazione di software che utilizzi l'IA per apprendere e adattarsi alle esigenze e alle condizioni all'interno di una determinata azienda. Ma Lee ha affermato che le esperienze di Microsoft nel tentativo di far imparare il software dal mondo reale mostrano che la tecnologia non è attualmente abbastanza matura.

Quando l'anno scorso Microsoft ha lanciato un chatbot su Twitter in grado di imparare dalle conversazioni, ha rapidamente adottato un linguaggio razzista, ad esempio. Il sistema di traduzione di Microsoft ha arruffato le piume la scorsa estate dopo che l'analisi del testo online lo ha portato a iniziare a tradurre Daesh, un nome arabo per Stato islamico, in Arabia Saudita in inglese.

Questi sistemi di apprendimento automatico sono diventati più spettacolari nei loro fallimenti, ha detto Lee. Liberare il software di apprendimento in situazioni del mondo reale richiede ancora una stretta supervisione da parte di esperti.

Chiaramente c'è ancora denaro da guadagnare vendendo servizi di intelligenza artificiale più semplici alle aziende. di Microsoft le offerte includono servizi che fanno cose come contare i volti in un'immagine e convertire il parlato in testo. All'evento EmTech, la startup Clarifai ha mostrato strumenti che aiutano le aziende a cercare e gestire raccolte di immagini e video attraverso la comprensione dei loro contenuti.

Eppure Lee ha insinuato che prodotti come quelli non possono fornire la rivoluzione - o nuovi profitti - che sono stati generati attraverso i progetti interni dei giganti della tecnologia nello sviluppo della tecnologia di intelligenza artificiale. La maggior parte delle volte le applicazioni di alto valore dell'apprendimento automatico nell'azienda sono soluzioni personalizzate o su misura, ha affermato. Ogni impresa è un caso speciale, quindi si desidera che questi si adattino alle esigenze e alle condizioni speciali.

Lee ha affermato che il lavoro su un software che apprende provando diverse azioni e vedendo cosa funziona, piuttosto che digerire dati statici come testo o immagini, potrebbe alla fine far uscire l'industria da questo legame. Ha fatto riferimento al modo in cui Google ha utilizzato l'apprendimento per rinforzo per padroneggiare il gioco del Go e al rinnovato interesse per algoritmi liberamente ispirati all'evoluzione, recentemente evidenziato dall'istituto di ricerca indipendente OpenAI.

Non si limitano a raschiare o minare la produzione dell'intelligenza umana, ha detto. Si potrebbe concludere che questi sistemi hanno maggiori possibilità di comprendere un processo aziendale e di sviluppare le proprie strategie.

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