Intelligenza Artificiale: lo Stato dell’Arte nel 2022
Possiamo dirlo, il 2021 è stato un anno impegnativo per tutti…
Anche per il mondo dell’Intelligenza Artificiale, che ha raddoppiato la sua diffusione dopo la pandemia del 2020.
Perché diciamo questo?
Perché giusto la settimana scorsa è uscito l’AI Index Report della Stanford University che fa un quadro generale di ciò che è accaduto nel mondo dell’Intelligenza Artificiale, a livello economico, scientifico e politico.
E ne parleremo in questo articolo.
I robot stanno diventando sempre più accessibili sia in termini di risorse che economici
Il prezzo di un braccio robotizzato è sceso da 42.000$ nel 2017 a circa 22.000$ nel 2021.
Quando il prezzo di un componente meccanico viene ridotto così tanto, è un indicatore del fatto che la distribuzione è aumentata in maniera importante.
Ne abbiamo conferma noi sia nelle richieste che ci fanno i nostri clienti, sia in quello che vediamo quando andiamo nelle loro aziende.
È aumentato il livello di robotizzazione, ma anche il livello di “intelligenza”.
Infatti, se fino a qualche anno fa i bracci meccanici servivano a spostare degli oggetti, oggi un algoritmo di Computer Vision [link] scova e analizza i difetti, in modo che il braccio depositi l’oggetto al posto corretto – senza contare le evoluzioni che possono fare sia i robot che i cobot (la Boston Dynamics [LINK] ha fatto scuola).
Quello che fa la differenza è il software che viene affiancato al braccio meccanico, all’hardware.
Un software di Intelligenza Artificiale riesce a lavorare su oggetti diversi che, per forza di cose, devono evolversi, come nella produzione in serie, nella separazione dei rifiuti o nella classificazione della frutta.
Tutto questo si traduce in una macchina automatica che permette di ottimizzare i processi e ridurre i costi, aumentando i volumi produttivi e i margini.
Le pubblicazioni in ambito Intelligenza Artificiale sono aumentati a dismisura
Dal 2015 in poi alcune aree di ricerca dell’Intelligenza Artificiale sono andate scemando, mentre altre sono cresciute.
È interessante notare che si continua ad investire nella ricerca del deep learning [LINK], ma soprattutto nella pattern recognition e nel machine learning.
Questo si spiega a partire dal fatto che produrre modelli richiede investimenti sia in termini di costi che di tempo, non sempre giustificati.
Invece, investendo sulla pattern recognition, si possono trovare nuovi algoritmi meno esosi di risorse che possono portare raggiungere lo stesso livello di efficienza di un modello di deep learning dedicato.
Cresce il numero di leggi dedicate all’Intelligenza Artificiale
L’analisi dei documenti legislativi sull’Intelligenza Artificiale in 25 paesi dimostra che il numero di proposte di legge approvate – contenenti il termine Intelligenza Artificiale – è cresciuto da 1 del 2016 a 18 nel 2021.
Tra queste, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti hanno approvato il numero più grande di leggi nel 2021, ciascuna delle quali ne ha adottate 3.
Siamo felici di questo?
Certo, ma non al 100%.
Se abbiamo 18 leggi approvate su 25 Stati, vuol dire che abbiamo meno di 1 legge per Stato.
E viste le potenzialità della tecnologia e gli ambiti dove opera, secondo noi siamo ancora indietro.
Ma sappiamo anche benissimo che negli ultimi anni è successo di tutto, perciò siamo consapevoli che il focus dei legislatori sia su tutt’altro.
Gli algoritmi di computer vision sono precisi quasi quanto gli esseri umani
L’Intelligenza Artificiale raggiunge un livello del 72% di accuratezza, rispetto ad un 85% di ciò che l’umano riesce a fare.
E se fino a tre anni fa il livello di accuratezza era del 45%, adesso l’Intelligenza Artificiale sta per superarci.
Invece, se si tratta di rispondere a domande sulle immagini, gli esseri umani raggiungono un’accuratezza dell’80,8%…
Mentre l’Intelligenza Artificiale del 79,8%, appena un punto percentuale in meno.
Questo è già più inquietante perché stiamo andando oltre il semplice “effetto wow”, ma stiamo anche aprendo la strada per potenzialità ancora più interessanti nel futuro, che magari neanche noi potevamo immaginare.
Crescono gli investimenti globali in Intelligenza Artificiale
Nel 2017 si diceva che gli investimenti in Intelligenza Artificiale sarebbero cresciuti in maniera esponenziale.
Oggi, a distanza di quattro anni, ne abbiamo conferma.
Siamo passati dai 5 miliardi di dollari del 2013 a 176 miliardi nel 2021.
E ci aspettiamo un salto ancora più grande per il 2022.
Il dato interessante è che sono cresciuti molto gli investimenti nelle acquisizioni e nelle operazioni di fusione, trend stabile da parecchio tempo ormai.
Apple su tutte continua ad acquisire start-up di Intelligenza Artificiale, per introdurre questa tecnologia più facilmente attraverso un’operazione di fusione, invece di creare una squadra di esperti da zero [LINK].
Gli investimenti fatti da aziende private, andando avanti, hanno raggiunto i 93,5 miliardi complessivi, in special modo in tecnologie di data management, processing e cloud (12 miliardi di dollari), nel settore sanitario (11 miliardi), nel fintech (10 miliardi).
Ma c’è un rovescio della medaglia…
È imbarazzante vedere che gli investimenti pubblici sono quasi piatti, a dimostrazione del fatto che c’è ancora molto da fare.
Il pubblico è un settore che, come sappiamo bene, tipicamente non corre alla stessa velocità del privato, ma soprattutto in questo momento in cui il costo del pubblico è importante, forse bisognerebbe fare lo sforzo di gettare il cuore al di là dell’ostacolo e introdurre queste tecnologie per migliorare l’accesso a tutti i servizi pubblici, dalla sanità all’amministrazione.
L’Intelligenza Artificiale è brava a leggere, ma è scarsa nella logica
Dal 2020 al 2021 l’Intelligenza Artificiale ha raggiunto un livello di accuratezza nella lettura e nella comprensione del testo pari al 91.80%.
Riesce a capire le relazioni fra le frasi (coerenza, contraddizione, neutralità) ed è molto efficiente nella sentiment analysis, nella speech recognition e nel question-answering.
Purtroppo però non riesce a rispondere a domande complesse sui testi che richiedono un effort di logica – cosa che noi viviamo tutti i giorni.
Di fatto è come insegnare ad un bambino, come ripetiamo sempre.
Ci sono cose che per noi esseri umani sono ovvie, ma un algoritmo che sta imparando non riesce a fare delle connessioni anche semplici.
Prima o poi l’Intelligenza Artificiale riuscirà a raggiungere la precisione degli esseri umani, anche se ci vorrà tempo.
