Presente e futuro dell'IA, parte 2: 5 tendenze che definiranno l'IA nel 2019

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Aggiornato: 21 giu 2023

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L'intelligenza artificiale è la parola d'ordine che sta conquistando il mondo e che promette di rivoluzionare ogni aspetto della nostra vita. In effetti, abbiamo già discusso le strabilianti sfide che l'IA sta attualmente affrontando, dalla diagnosi della malaria alla ricerca di bambini scomparsi. Ma che dire del futuro dell'IA?

Mentre le aziende promettono che l'IA generalizzata è dietro l'angolo, c'è ancora molta strada da fare prima che l'IA senziente diventi una realtà. Tuttavia, nel 2019 assisteremo a un boom nell'adozione dell'IA: ecco 5 tendenze che possiamo aspettarci di vedere nei prossimi 11 mesi.

AI e Big Data

Chi è attento alle parole d'ordine tecnologiche potrebbe pensare che i big data siano morti, ma l'AI contribuirà quasi certamente a resuscitarli. Una delle sfide principali che molti progetti di scienza dei dati devono affrontare è la mancanza di dati strutturati, organizzati e di qualità. È qui che l'IA potrebbe avere un impatto enorme. Se l'80% dei dati mondiali è davvero non strutturato Le capacità dell'IA che consentono alle aziende di strutturare e modellare i dati e di progettare pipeline potrebbero avere un impatto profondo sul business e rendere la vita dei data scientist molto più semplice!

Chatbot e assistenti virtuali

L'hype per i chatbot è ovunque ed è vero che, con l'adozione sempre più diffusa degli algoritmi di apprendimento automatico, tra cui l'NLP, è probabile che interagiremo sempre più spesso con i chatbot. È molto probabile che nel 2019 si assista non solo a un aumento dei chatbot, ma anche a uno spostamento verso gli "assistenti virtuali", ovvero bot con una maggiore padronanza del linguaggio e personalità distinguibili. Autodesk ha pubblicamente tessuto le lodi di Ava, il suo assistente virtuale e di come abbia avuto molto più successo del suo chatbot spersonalizzato Otto. Nel 2019 ci aspettiamo di conoscere gli agenti virtuali a livello personale.

Cybersecurity

Le nostre vite stanno diventando sempre più digitalizzate e, di conseguenza, sempre più vulnerabili agli attacchi informatici. Con l'aumento del numero di minacce di attacchi informatici, le soluzioni di cybersecurity devono elaborare sempre più dati e individuare potenziali minacce a ritmi sempre più elevati. Indovinato: è qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di vagliare le potenziali minacce a una velocità che gli esperti di cybersicurezza umani non sono in grado di raggiungere. Anche se le competenze umane rimarranno fondamentali in questo campo, la capacità di analizzare i dati e di dare priorità alle minacce più gravi è un compito che spetta ai robot.

Interoperabilità e ONXX

Uno dei principali ostacoli alla diffusione delle applicazioni delle reti neurali è la mancanza di interoperabilità. Esiste un'ampia gamma di framework per l'apprendimento automatico - da PyTorch a Tensorflow, da Keras a Caffe2 - ma una volta che un professionista è vincolato al proprio ecosistema, trasferire i modelli di reti neurali ad altre toolchain può essere incredibilmente difficile.

Fortunatamente, il 2019 è l'anno in cui questa situazione è destinata a cambiare. L'Open Neural Network Exchange (ONXX), sviluppato da Microsoft e Facebook, è stato progettato per rendere il porting delle reti neurali tra diversi framework molto più semplice e veloce. ONXX supporta un'ampia gamma di framework, convertitori e runtime e dovremmo aspettarci un'adozione diffusa nel corso dell'anno.

Explainable AI

Oltre a un problema di interoperabilità, le attuali soluzioni di IA soffrono di un problema di interpretabilità. Vale a dire che la maggior parte delle applicazioni di IA non offre ai clienti e alle aziende la possibilità di guardare "sotto il cofano" e capire perché gli algoritmi sono arrivati a determinati risultati o hanno formulato raccomandazioni. Dal punto di vista aziendale, l'IA spiegabile significa che le aziende possono avere una visione critica dei modelli di apprendimento automatico; dal punto di vista dei clienti, l'IA spiegabile aumenta la fiducia e dissipa i timori di pregiudizi algoritmici. Forse è sorprendente che l'IA spiegabile sia una delle tendenze più contestate di questo elenco - ma in un'epoca in cui l'IA ha un impatto così tangibile sulle nostre vite, speriamo di assistere a una maggiore trasparenza nei prossimi mesi e anni.

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