{"id":9039,"date":"2021-11-17T14:50:00","date_gmt":"2021-11-17T14:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/davidorban.com\/2021\/11\/i-sorprendenti-progressi-dellia\/"},"modified":"2021-11-24T15:00:30","modified_gmt":"2021-11-24T15:00:30","slug":"i-sorprendenti-progressi-dellia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/davidorban.com\/it\/2021\/11\/i-sorprendenti-progressi-dellia\/","title":{"rendered":"I sorprendenti progressi dell&#8217;IA"},"content":{"rendered":"\n<p>Quali sono i punti salienti dello sviluppo dell&#8217;intelligenza artificiale nell&#8217;ultimo anno o gi\u00f9 di l\u00ec?<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\r\n<div class=\"epyt-video-wrapper\"><iframe  id=\"_ytid_61633\"  width=\"480\" height=\"270\"  data-origwidth=\"480\" data-origheight=\"270\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/m5yWB7w1RLM?enablejsapi=1&#038;autoplay=0&#038;cc_load_policy=0&#038;cc_lang_pref=&#038;iv_load_policy=1&#038;loop=0&#038;rel=0&#038;fs=1&#038;playsinline=0&#038;autohide=2&#038;theme=dark&#038;color=red&#038;controls=1&#038;disablekb=0&#038;\" class=\"__youtube_prefs__  epyt-is-override  no-lazyload\" title=\"YouTube player\"  allow=\"fullscreen; accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen data-no-lazy=\"1\" data-skipgform_ajax_framebjll=\"\"><\/iframe><\/div>\n<\/div><\/figure>\r\n\n<p>Definisco l\u2019Intelligenza Artificiale come\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=PJu1k3mQt4Q\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tecnologia a crescita Jolting<\/a>. Piuttosto che un tasso costante di raddoppio, come i due anni della Legge di Moore, l&#8217;IA progredisce con un tasso di raddoppio sempre pi\u00f9 ridotto. La sua velocit\u00e0 di accelerazione \u00e8 in aumento. La Stanford University con open AI alcuni anni fa ha\u00a0<a href=\"https:\/\/hai.stanford.edu\/ai-index-2019\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pubblicato il suo studio<\/a>, osservando il raddoppio della potenza dell&#8217;IA ogni quattro mesi, a partire dal 2008. Jensen Huang, il CEO di Nvidia ha pubblicato i suoi dati, secondo i quali l&#8217;IA ora\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Huang%27s_law\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">raddoppia la potenza ogni due mesi.<\/a><\/p>\n\n<p>Due applicazioni dell&#8217;IA meritano una menzione speciale.<\/p>\n\n<p>DeepMind ha rilasciato\u00a0<a href=\"https:\/\/alphafold.ebi.ac.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AlphaFold<\/a>, che \u00e8 in grado di prevedere la forma delle proteine, e ha pubblicato il database completo del proteoma umano. L&#8217;anno prossimo prevedono di pubblicare la forma di tutti i 100 milioni di proteine \u200b\u200bconosciute. Il database \u00e8 gratuito, anche per applicazioni commerciali.<\/p>\n\n<p>Microsoft ha addestrato una versione speciale del Codex GPT-3, chiamata\u00a0<a href=\"https:\/\/gpt3demo.com\/apps\/github-copilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copilot<\/a>, per assistere i programmatori. Gi\u00e0 oltre il 30% del nuovo codice scritto su GitHub viene creato con l&#8217;aiuto di Copilot.<\/p>\n\n<p>Lo sviluppo pi\u00f9 importante in termini di piattaforme AI \u00e8 l&#8217;emergere di\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Automated_machine_learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AutoML<\/a>. La capacit\u00e0 dei sistemi di apprendimento automatico di configurarsi senza\u00a0supervisione.<\/p>\n\n<p>Le reti neurali richiedono enormi quantit\u00e0 di dati accuratamente curati, la selezione degli algoritmi appropriati per analizzare i dati, fasi di messa a punto. E poi chiudere il ciclo di feedback su come introdurre nuovi set di dati aggiornati per adattare specificamente la rete neurale per una determinata applicazione o per un&#8217;altra. Un intero settore \u00e8 nato per supportare questo chiamato\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/MLOps\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MLOps<\/a>, Machine Learning Operations, che \u00e8 il modo in cui dovrebbero funzionare le operazioni per l&#8217;utilizzo e l&#8217;implementazione di reti neurali e machine learning.<\/p>\n\n<p>L&#8217;apprendimento automatico \u00e8 l&#8217;applicazione delle reti neurali al compito di analizzare la messa a punto, l&#8217;implementazione, l&#8217;aggiornamento e la manutenzione delle reti neurali per le attivit\u00e0 di apprendimento automatico. E dominer\u00e0 il campo andando avanti.<\/p>\n\n<p>Una conseguenza importante sar\u00e0 quella di democratizzare l&#8217;accesso a strumenti che prima erano disponibili solo per aziende con budget miliardari. In futuro, tutti possono essere, se lo desiderano, ingegneri di Intelligenza Artificiale.<\/p>\n\n<iframe style=\"height: 500px;\" src=\"https:\/\/infranodus.com\/davidorban\/TheContextS04E23?background=default&#038;most_influential=bc&#038;maxnodes=150&#038;dynamic=accumulate&#038;cutgraph=1&#038;selected=highlight&#038;hide_always=1&#038;hide_max=1\" width=\"100%\" height=\"500\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe>\r\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<div class=\"wp-block-genesis-blocks-gb-button gb-block-button\"><a href=\"https:\/\/www.patreon.com\/davidorban\" class=\"gb-button gb-button-shape-rounded gb-button-size-small\" style=\"color:#ffffff;background-color:#ff424d\">Supporta The Context su Patreon<\/a><\/div>\r\n\n<div style=\"height:25px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quali sono i punti salienti dello sviluppo dell&#8217;intelligenza artificiale nell&#8217;ultimo anno o gi\u00f9 di l\u00ec? 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