La era della IA generativa sta vivendo un periodo di grandi opportunità e sfide nell’ambito dell’intelligenza artificiale, in particolare per quanto riguarda il futuro del Deep Learning. Negli ultimi anni, abbiamo assistito a un’enorme crescita dell’Intelligenza Artificiale, con una diffusione senza precedenti tra gli utenti e grandi aspettative sulla sua capacità di rivoluzionare molti settori. Tuttavia, ci sono anche preoccupazioni riguardo a una possibile bolla speculativa che potrebbe scoppiare. Quando si parla di Intelligenza Artificiale, è quindi importante concentrarsi sul Machine Learning. Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale che viene studiata fin dagli inizi della computer science.
Quello che ha veramente scatenato la rivoluzione del Deep Learning negli ultimi anni è stato l’utilizzo efficace delle reti neurali artificiali per il processo di apprendimento automatico. In particolare, l’utilizzo delle reti neurali profonde, noto come Deep Learning, ha rappresentato una svolta significativa. Il Deep Learning, come veniva praticato 10 anni fa, è evoluto in modo significativo nell’ultima decade. In passato, si utilizzavano reti neurali per risolvere un compito specifico. Ad esempio, si poteva addestrare una rete neurale per classificare foglie sane o danneggiate in una fotografia. Tuttavia, questo richiedeva un insieme di dati etichettati, in cui un esperto di foglie aveva classificato le immagini in precedenza. Questo approccio è noto come apprendimento supervisionato e ha un limite chiave: dipende da un insieme di dati perfettamente etichettato. Per superare questa limitazione, i ricercatori del Deep Learning hanno iniziato ad esplorare l’uso di modelli pre-addestrati. Invece di addestrare una rete neurale da zero per ogni compito, si è proposto di utilizzare una rete neurale già addestrata nella classificazione di immagini generali.
Successivamente, si sarebbe effettuato un ulteriore addestramento con un insieme di dati più piccolo per adattarla al compito specifico, ad esempio la classificazione di foglie o fiori. Questo approccio ha permesso alle reti neurali di essere adattabili a molteplici compiti, portando all’era del Deep Learning 2.0. Nel periodo attuale, dal 2018 al 2020, l’idea di pre-addestrare modelli di Intelligenza Artificiale per compiti multipli ha iniziato a diffondersi in altri campi di studio, al di là della visione artificiale. Un esempio è l’elaborazione del linguaggio naturale, che si occupa di insegnare alle macchine a comprendere e generare linguaggio umano. Il multitasking è diventata una caratteristica essenziale del Deep Learning 2.0. Un altro esempio è la generazione di immagini. Nel 2017, era comune trovare modelli generativi addestrati specificamente per generare volti, uccelli o fiori. Tuttavia, nel 2023, è normale trovare modelli capaci di generare una vasta gamma di immagini. Questo è dovuto a un cambio fondamentale nell’approccio all’apprendimento.
Mentre nel Deep Learning 1.0 l’apprendimento supervisionato era protagonista, nel Deep Learning 2.0 l’apprendimento auto-supervisionato è diventato il re. L’apprendimento auto-supervisionato si basa sull’idea che le macchine possano generare i propri compiti di apprendimento. Invece di dipendere da etichettatori umani, si propone che il computer possa generare automaticamente compiti da grandi quantità di dati disponibili su Internet. Ad esempio, si possono mascherare parole nel testo o corrompere immagini con rumore e poi insegnare alla rete neurale a ripristinare le modifiche. Questo permette alla macchina di etichettare automaticamente i propri dati, eliminando la necessità di etichettatori umani. L’apprendimento auto-supervisionato ha permesso di superare la limitazione dei dati etichettati, portando allo sviluppo di modelli di Intelligenza Artificiale più potenti e generali, capaci di svolgere una vasta gamma di compiti.
Questi modelli, noti come modelli generativi, utilizzano i concetti di modelli pre-addestrati e apprendimento auto-supervisionato per generare testo, codice di programmazione, immagini e audio realistici. Ma cosa ci riserva il futuro del Deep Learning? Se osserviamo il percorso storico che abbiamo delineato, possiamo identificare un fattore chiave: i dati. Fino ad ora, si sono utilizzati dati etichettati, sia da esseri umani che da macchine, per addestrare i modelli di Intelligenza Artificiale. Ma e se potessimo andare oltre e addestrare l’IA con dati generati da altre IA? Questo ci porta al concetto di IA generativa. L’IA generativa si riferisce alla capacità dei modelli di IA di generare dati, come testo, immagini o audio. Se potessimo utilizzare questi dati generati per addestrare altri modelli più potenti, potremmo ottenere progressi significativi nelle prestazioni dell’IA. Tuttavia, l’idea che un’IA possa addestrarsi con dati generati da un’altra IA potrebbe sembrare strana.
L’intuizione ci dice che al massimo potremmo ottenere un modello con prestazioni simili al modello originale, ma non superiori. In conclusione, il futuro del Deep Learning si sta dirigendo verso l’era dell’IA generativa. Gli avanzamenti nei modelli pre-addestrati, nell’apprendimento auto-supervisionato e nella capacità di generare dati stanno spingendo l’evoluzione dell’IA. Mentre esploriamo nuovi modi per addestrare modelli con dati generati, possiamo aspettarci progressi ancora più sorprendenti nel campo dell’Intelligenza Artificiale nei prossimi anni.
L’importanza della robotica nell’intelligenza artificiale
La robotica è uno dei settori in cui l’intelligenza artificiale sta avendo un grande impatto. I robot dotati di intelligenza artificiale possono eseguire compiti complessi e interagire con l’ambiente circostante in modo autonomo. Ad esempio, i robot possono imparare a camminare con una gamba zoppa o a evitare superfici calde utilizzando i loro sensori.
Un esempio di successo nella robotica è il progetto “rt2” di Deep mind, che combina il linguaggio naturale e la visione artificiale per generare istruzioni di controllo per i robot. Questo approccio consente ai robot di comprendere e seguire una vasta gamma di istruzioni, aprendo la strada a nuove possibilità nell’automazione industriale e nell’assistenza sanitaria.
Dalla IA generativa al Reinforcement Learning
In questo paragrafo, esploreremo due importanti tendenze nel campo del Deep Learning: la Generative AI e il Reinforcement Learning. Vedremo come queste tecnologie stanno cambiando il modo in cui le intelligenze artificiali apprendono e come potrebbero influenzare il futuro del settore.
Uno dei principali sviluppi nel campo del Deep Learning è la Generative AI, che si basa sulla creazione di modelli generativi in grado di produrre dati sintetici. Questi modelli vengono addestrati utilizzando un’ampia quantità di dati esistenti e utilizzati per generare nuovi dati che possono essere utilizzati per migliorare ulteriormente i modelli stessi. La Generative AI offre molte possibilità interessanti.
Ad esempio, con l’aiuto di modelli generativi d’immagini come Midjourney, possiamo selezionare l’opzione migliore tra le quattro proposte dall’intelligenza artificiale. Inoltre, modelli come Chat GPT ci consentono di abbandonare conversazioni che non ci interessano. In sostanza, diventiamo etichettatori che selezionano i dati migliori generati dalla guida e filtrano quelli meno rilevanti.
Questo processo di filtraggio dei dati contribuisce a migliorare la qualità complessiva dei dati e dei modelli, creando un circolo virtuoso in cui l’utilizzo di modelli generativi porta a una maggiore generazione e filtraggio di dati di qualità.
La Multimodalità: un nuovo approccio per un’esperienza più completa
Un’altra tendenza importante nel campo del Deep Learning è la Multimodalità, che permette alle intelligenze artificiali di utilizzare dati di diverse nature contemporaneamente, come immagini, audio, video, testo e segnali sensoriali. Questo approccio consente alle intelligenze artificiali di non solo leggere su cosa sia una mela, ad esempio, ma anche di visualizzarla, sentire il suo suono e percepirne l’odore, se disponibili i sensori chimici appropriati. Ciò consente loro di acquisire una rappresentazione più coerente e completa del mondo reale. La Multimodalità risolve il problema dell’esperienza mancante nelle intelligenze artificiali più avanzate.
Ad esempio, il modello Chat GPT può conoscere internamente molti aspetti di una mela, come il fatto che sia rossa, dolce e rotonda, ma non ha mai visto o sperimentato direttamente una mela al di fuori della proiezione di testo fornita dagli umani.
Grazie alla Multimodalità, gli algoritmi possono integrare dati provenienti da diverse fonti per ottenere una visione più completa e esperienziale del mondo reale.
Deep Learning 2.0: un nuovo approccio alla formazione dei modelli
La Generative AI e la Multimodalità sono aspetti chiave del Deep Learning 2.0, una fase di sviluppo che si sta consolidando negli ultimi anni. Tuttavia, è importante distinguere tra il Deep Learning 2.0 e il concetto di multitasking. Mentre il multitasking si riferisce alla capacità di una guida di affrontare più compiti contemporaneamente, la Multimodalità si riferisce alla capacità di una guida di utilizzare dati di diverse nature per arricchire la sua comprensione del mondo.
Il Reinforcement Learning
Oltre al Deep Learning 2.0, c’è un’altra prospettiva interessante da esplorare: il Reinforcement Learning.
Fino ad ora, abbiamo parlato di intelligenze artificiali addestrate con dati etichettati da umani o da macchine, o con dati generati da macchine. Ma cosa succederebbe se addestrassimo le intelligenze artificiali senza dati nel mondo del Machine Learning?
Il Reinforcement Learning è un approccio che consente alle intelligenze artificiali di apprendere attraverso l’esplorazione e la scoperta di nuove strategie, sia in un simulatore che nel mondo reale, sperimentando e apprendendo dai propri errori e successi.
Un esempio famoso di Reinforcement Learning è AlfaZero, che ha imparato a giocare a giochi da tavolo come Go e gli Scacchi senza osservare partite umane reali.
Il Reinforcement Learning offre enormi potenzialità, ma richiede una quantità considerevole di dati e iterazioni per funzionare correttamente. Addestrare un’intelligenza artificiale nel mondo reale può essere costoso e rischioso, quindi molti successi del Reinforcement Learning si verificano all’interno di simulazioni.
Tuttavia, stiamo assistendo a progressi significativi nel trasferimento di conoscenze dal mondo virtuale a quello reale, come dimostrato dai robot che imparano abilità in poche ore anziché giorni.
La Generative AI e la Multimodalità stanno già cambiando il modo in cui le intelligenze artificiali apprendono e generano dati di alta qualità. Tuttavia, il Reinforcement Learning potrebbe essere l’elemento chiave per il prossimo sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale. Il Reinforcement Learning rappresenta un approccio più diretto e puro all’acquisizione di conoscenza, consentendo alle intelligenze artificiali di imparare attraverso l’esplorazione e l’esperienza.
Mentre il Deep Learning 2.0 si concentra sulla generazione e il filtraggio di dati, il Reinforcement Learning apre la porta a nuovi paradigmi di apprendimento senza la necessità di dati pre-etichettati. Di conseguenza, il futuro del Deep Learning sarà caratterizzato da una combinazione di Generative AI, Multimodalità e Reinforcement Learning.
Queste tre tecnologie si integreranno per creare intelligenze artificiali sempre più potenti e versatili, in grado di apprendere e risolvere compiti complessi in modo autonomo. Il campo dell’intelligenza artificiale sta avanzando rapidamente, e non vediamo l’ora di vedere quali altre innovazioni ci riserva il futuro.