Ormai non si parla d’altro che di intelligenza artificiale. Tecnologie che fino a pochi anni fa per molti erano fantascienza oggi sono a disposizione di tutti: basta avere un pc e una connessione stabile. Tali interventi per rendere l’AI sempre più fruibile, da una parte hanno direzionato lo sviluppo sull’elaborazione del linguaggio naturale e su funzioni multimodali: entrambe funzioni per far interagire più persone possibile. Dall’altra parte tutte le persone che utilizzano l’AI contribuiscono con i loro dati personali e le loro attività a migliorare costantemente i modelli.
Quindi abbiamo sviluppo su modelli rivolti a più utenti possibili (non solo tecnologie per uso scientifico, produttivo e militare) e che, in qualche modo, si adattano sempre di più agli utenti stessi. E questo non sorprende, dal momento che oggi quasi tutti i settori si stanno orientando sempre di più sulla personalizzazione. In altre parole, ci si lascia guidare sempre più dalle preferenze degli utenti e certe volte direttamente dalle loro proposte.
Da questa prospettiva e sulla base delle ultime novità, dunque, andiamo a disegnare il futuro dell’intelligenza artificiale.
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Da ChatGPT-5 all’AGI: la base dell’AI Beyond
OpenAI è una delle aziende di AI più popolari al mondo. La prossima versione del suo famosissimo modello, ChatGPT-5, è una delle novità più attese nel panorama digitale. Inizialmente l’uscita era prevista per la fine del 2024, ma questa data è stata smentita dal CEO di OpenAI in persona: Sam Altman.
Nella stessa occasione si ha avuto modo di approfondire e modulare le aspettative al riguardo. Il modello dovrebbe avere maggiore comprensione contestuale, tempi di risposta più rapidi e migliorare la gestione di input complessi e multimodali, come testo, immagini, audio e video. La cosa più importante, però, è che ChatGPT-5 dovrebbe segnare un passo avanti significativo verso l’intelligenza artificiale generale ovvero l’AGI.
L’AGI è una delle evoluzioni più esaltanti e preoccupanti che riguardano l’intelligenza artificiale. Stiamo parlando infatti di un’AI con capacità di ragionamento più avanzate e una maggiore efficienza nel processo decisionale. In sostanza, un’AI capace di ragionare a apprendere come un essere umano. L’AGI, insieme ad altre tecnologie e sviluppi che stiamo per vedere, è la base dell’AI Beyond: il futuro dell’intelligenza artificiale.
Le prospettive dell’AI Beyond
L’obiettivo dietro al macro approccio definito AI Beyond è di innovare ulteriormente l’interazione uomo-macchina.
Oltre l’AGI, che è un pilastro fondamentale dell’AI Beyond ancora lontano dal realizzarsi, troviamo i modelli multimodali, capaci di comprendere e processare simultaneamente diversi tipi di dati come testo, immagini, audio e video. Modelli multimodali avanzati saranno cruciali per migliorare la ricerca e l’apprendimento, ma potranno anche essere applicati in campi specifici come ad esempio la diagnostica medica, dove immagini radiologiche e cartelle cliniche possono essere integrate per assistenza. E questo ci apre a un altro sogno a occhi aperti: l’integrazione tra AI e biotecnologie.
Anche se sembra fantasia, possiamo già immaginare interfacce cervello-computer e dispositivi che leggono segnali biologici. Pensate alle possibilità che questo potrebbe portare nel trattamento delle disabilità e, ancora, nel mondo della medicina e nei circuiti assistenziali.
Un’altra innovazione promettente è il ragionamento step-by-step. Ciò consente ai modelli di scomporre problemi complessi in passaggi logici. Questo approccio, ispirato al ragionamento umano come le reti neurali sono ispirate al cervello, aumenta l’affidabilità dei risultati e apre la strada alla risoluzione di sfide matematiche e scientifiche avanzate. In sostanza spalanca ulteriormente le porte all’AGI.
AI decentralizzata
Parallelamente (e qui ritorniamo alla questioni utente anticipate in introduzione) cresce l’attenzione verso l’AI spiegabile ed etica. Diversi attori, come DuckDuckGo, mirano a rendere trasparenti i processi decisionali che utilizzano i dati e le attività degli utenti. Ma anche i processi di addestramento, con l’obiettivo di fornire strumenti chiari costruiti sugli utenti per gli utenti.
Alla luce di questa crescente personalizzazione, potremmo vedere la crescita delle AI decentralizzate. Decentralizzazione che si sta conoscendo sempre di più ad ampio spettro e che potrebbe diventare una rivoluzione emblematica del web. Un web 3.0 che si appoggia a blockchain, community auto organizzate, social e e-commerce decentralizzati… e naturalmente modelli di AI trasparenti, funzionali e più democratici.
