Con Trend Sonar, la piattaforma proprietaria dell’azienda, analizzate milioni di fonti dati per individuare i trend per quello che riguarda lo sviluppo e il business dell’ Intelligenza Artificiale nel prossimo futuro. Ai-driven analytics, interfacce ai-infused, automazione intelligente tra i principali
Reply ha presentato il suo primo report sul settore Ai utilizzando la piattaforma proprietaria Trend Sonar, un innovativo sistema di rilevamento e monitoraggio che, analizzando milioni di dati e informazioni – segnali – differenti presenti sui media on line (articoli, pubblicazioni di vario genere come brevetti e testi scientifici, blog di esperti ecc..), identifica le tendenze di una specifica area di interesse. Più nel dettaglio, utilizzando metriche comparabili, Trend Sonar è in grado di analizzare l’importanza delle tendenze attuali e future per indirizzare la strategia di business corrente e definire predittivamente quella futura. Ecco i risultati e i trend per quell che riguarda il settore nel settore dell’Intelligenza Artificiale.
Ia: una storia più lunga di quanto si pensi
Recentemente l’Intelligenza Artificiale ha registrato un vero e proprio picco nell’interesse delle aziende. Con l’avvento del deep learning moderno è stata acquisita una conoscenza concreta di questa tecnologia nella pratica: dall’elaborazione di diagnosi mediche all’identificazione dei criminali in mezzo alle folle, fino alla guida autonoma.
I principali driver dell’ Ai
L’Intelligenza Artificiale, la tecnologia rivoluzionaria della nostra epoca è principalmente influenzata da tutte le tecnologie di tendenza di cui leggiamo ogni giorno: i Big Data, il Cloud e l’Internet of Things. Dal punto di vista tecnico i driver principali sono tre.
Potenza di calcolo
La digitalizzazione e il successo degli smartphone hanno portato a una potenza di calcolo sempre più compatta e allo stesso tempo più vantaggiosa in termini economici, in aggiunta a sensori e fotocamere con un prezzo più basso ma allo stesso tempo più sofisticati. La crescente competizione tra gli attori già affermati e quelli nuovi sta portando a un numero sempre maggiore di innovazioni per quanto riguarda chip specifici per l’Ai. Nel 2008 il primo supercomputer al mondo da un teraflop costava 100 milioni di dollari e riempiva un’intera stanza. Titan V di Nvidia, lanciato nel 2017, è un chip processore per Ai con una capacità di 110 teraflop.
La crescita continua dei big data
I sistemi di Ai dipendono dai dati. Più dati un algoritmo è in grado di analizzare, maggiore sarà la sua capacità di riconoscere e comprendere i modelli. La crescente diffusione dei dispositivi mobili, il progresso dell’Internet of Things o l’inizio dell’utilizzo di auto semoventi aumenterà in modo considerevole la quantità di dati digitali disponibili.
L’evoluzione degli algoritmi
Gli algoritmi utilizzati oggi per il riconoscimento vocale e la traduzione delle lingue naturali si sono evoluti significativamente nell’ultimo decennio: ciò che richiedeva settimane con un algoritmo precedente, oggi viene spesso risolto in poche ore grazie a nuovi modelli statistici e alla progettazione di reti e a metodi di apprendimento neurali.
I trend nel mondo dell’ia?
Di seguito è riportata una sintesi che illustra i trend più rilevanti nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, sulla base dei dati presenti su media commerciali, mass media, brevetti e pubblicazioni scientifiche.
La freccia nell’illustrazione sopra suggerisce uno sviluppo tipico del trend e un ciclo di vita che parte con un campione piccolo e poi in crescita – prendendo in esame un numero relativamente ridotto di articoli e pubblicazioni scientifiche fino ad un trend più ampia e consolidato con crescita fissa, che è stata da lungo discussa in vari media ed è passata dall’essere trattata in circoli ristretti ad argomento generalmente dibattuto.
Focus principali
Le tecnologie innovative aprono la strada a nuove potenzialità dell’Intelligenza Artificiale. Gli strumenti di edge computing in grado di ridurre la latenza e altri hardware specifici per l’Ai genereranno una varietà di nuovi prodotti e servizi per il Mobile Computing, l’IoT e le Interfacce Uomo-Macchina e miglioreranno la protezione dei dati, la sicurezza e le prestazioni dei sistemi autonomi.
Tecnologie core
Le parole chiave dell’attuale progresso dell’IA sono: Capsule Network, Explainable AI, Lean & Augmented Data Learning, Generative Adversarial Network e Deep Reinforcement Learning. Alla guida degli sviluppi vi sono sia gli attori già affermati che quelli nuovi. Le società che sviluppano i migliori hardware per l’IA, gli algoritmi più sofisticati e le soluzioni open source maggiormente utilizzate stanno ottenendo sempre più successo. Sono soprattutto gli strumenti open source a giocare un ruolo fondamentale: saranno infatti loro a contribuire alla democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale. Se le tecniche di IA come l’elaborazione del linguaggio naturale e la computer vision stanno crescendo come mai prima d’ora, anche l’utilizzo etico e trasparente dell’IA sta acquisendo sempre più importanza.
Ai-driven analytics
Ci troviamo in una fase di trasformazione digitale in cui i dati non solo accelerano i processi decisionali, ma formano anche la base per le decisioni future con l’aiuto di analisi predittive. Le società operanti in svariati settori stanno utilizzando soluzioni Ai-as-a-Service sia da parte di fornitori consolidati che di startup e acquistano sempre più spesso strumenti aziendali “pronti all’uso” basati sull’ Aiper ottenere una personalizzazione simile a quella di Amazon, meccanismi di ricerca simili a quelli di Google e capacità predittive simili a quelle di Watson di Ibm.
Interfacce ai-infused
Le interfacce uomo-macchina stanno diventando sempre più naturali e sostituiranno gli smartphone o i tablet. All’inizio del 2018 l’articolo del Guardian su questo argomento titolava “How Smart Speakers stole the show from Smartphones” (“Come gli smart speaker hanno rubato la scena agli smartphone”). I giganti tecnologici in particolare, ma anche i nuovi arrivati, competono per diventare gli sviluppatori della “prossima piattaforma”. Essi utilizzano l’Ai per aumentare l’intuitività e l’intelligenza sia delle interfacce già esistenti che di quelle nuove. Le interfacce utente conversazionali, specialmente le soluzioni ad attivazione vocale, negli ultimi anni hanno registrato un’attenzione sempre maggiore da parte dei media e un aumento dell’accettazione dei consumatori per via del miglioramento dell’elaborazione e della comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia si stanno compiendo progressi anche nel settore dell’Ai emotivamente intelligente ed empatica, il che significa che è possibile sviluppare un numero sempre maggiore di robot domestici. Un esempio è Amazon, che prevede di lanciare il suo primo robot domestico nel 2019.
Automazione intelligente
L’Intelligenza Artificiale è sulla buona strada per automatizzare le attività cognitive in aggiunta a quelle manuali e ripetitive. Oggigiorno i sistemi autonomi non sono utilizzati solamente nelle fabbriche ma, sempre più frequentemente, anche sulle strade, in cielo, nell’acqua e negli uffici. I sistemi avanzati basati sull’Ai sono al giorno d’oggi alla base della manutenzione preventiva degli impianti e dell’ottimizzazione e automazione delle operazioni della catena di approvvigionamento. E gli strumenti di automazione dei processi robotizzati, sempre più sofisticati e diversificati, contribuiscono ad automatizzare i processi aziendali quotidiani basati su regole, permettendo alle società di dedicare più tempo a lavori di maggior valore. Secondo Elon Musk, fondatore e CEO di Tesla, anche il traffico stradale verrà rivoluzionato: «Credo che potremo ammirare la straordinaria avanzata dell’autonomia e dell’intelligenza artificiale. La mia ipotesi è che probabilmente tra dieci anni sarà davvero raro costruire auto che non siano completamente autonome» .
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