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Redazione RHC : 21 Gennaio 2025 07:21
Il MIT ha pubblicato le sue previsioni annuali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Negli ultimi due anni, gli analisti della rivista hanno previsto con precisione l’emergere di assistenti interattivi basati su modelli linguistici multimodali, il rapido sviluppo della generazione video e l’espansione delle capacità robotiche.
L’unica previsione che non si è avverata è stata la massiccia diffusione dei deepfake politici durante le elezioni. In ogni caso, c’è ancora molto da fare. Vediamo cosa potrà sorprenderci il 2025.
Dopo l’era della generazione di immagini nel 2023 e dei video nel 2024, la tecnologia si sta spostando a un nuovo livello. Google DeepMind ha introdotto il modello Genie 2, in grado di trasformare le immagini ordinarie in veri e propri spazi tridimensionali da esplorare. A febbraio, l’azienda ha presentato la prima versione del modello, che crea platform 2D da immagini statiche.
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Le startup Decart e Etched hanno sviluppato una modifica per Minecraft che genera ogni fotogramma del gioco in tempo reale. World Labs, guidato da Fei-Fei Li, creatore del set di dati ImageNet, sta lavorando su modelli mondiali su larga scala (LWM).
Le simulazioni 3D avranno altre applicazioni. Gli sviluppatori potranno trasformare istantaneamente i concept art in livelli di prova, creando tipi di giochi completamente nuovi. La tecnologia ha attirato l’interesse anche degli esperti di robotica: i mondi virtuali consentiranno alle macchine di essere addestrate in un numero infinito di scenari.
A settembre, OpenAI ha introdotto o1 e, due mesi dopo, un o3 migliorato, inaugurando un nuovo paradigma nel funzionamento dei LLM. A differenza della maggior parte dei modelli, incluso GPT-4, che forniscono la prima risposta che viene in mente, i nuovi sistemi adottano un approccio graduale alla risoluzione dei problemi. Suddividono i problemi complessi in componenti semplici e provano diverse opzioni finché non ne trovano quella che funziona.
Google DeepMind ha dimostrato i vantaggi di questo metodo utilizzando come esempio l’agente web Mariner. Durante la ricerca della ricetta di un biscotto di Natale, il sistema ha riscontrato un problema con la scelta della farina. Mariner ha spiegato le sue azioni nella chat: “Utilizzo il pulsante ‘Indietro’ del browser per tornare alla ricetta.” La capacità di determinare la necessità di un’azione così semplice per una persona, ma complessa per una macchina, è stata un risultato enorme.
L’azienda sta inoltre sviluppando una versione sperimentale di Gemini 2.0 Flash Thinking con un approccio simile. OpenAI e Google sono solo la punta dell’iceberg. Molte aziende stanno creando prodotti con tecniche simili, aumentandone l’efficacia in ambiti che vanno dalla cucina alla programmazione.
A ottobre, l’Accademia reale svedese delle scienze ha assegnato il Premio Nobel per la chimica ai creatori di AlphaFold, Demis Hassabis e John Jumper di Google DeepMind, e David Baker per aver sviluppato strumenti per la progettazione di nuove proteine. L’ingegneria proteica è diventata un’area di applicazione ideale per l’intelligenza artificiale grazie alla disponibilità di set di dati di addestramento di alta qualità.
Ora le aziende sono alla ricerca di nuovi ambiti di ricerca. Meta ha pubblicato diversi grandi set di dati sulla scienza dei materiali. Hugging Face e la startup Entalpic hanno anche lanciato un progetto aperto chiamato LeMaterial, che unisce e standardizza le informazioni sui materiali.
Testare il modello o1 nella comunità scientifica ha prodotto risultati promettenti per OpenAI. Nel suo manifesto di ottobre, il CEO di Anthropic Dario Amodei ha indicato la ricerca scientifica, principalmente in biologia, come una priorità per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Amodei suggerisce che col tempo l’intelligenza artificiale sarà in grado di replicare completamente il lavoro dei biologi ricercatori. La piena attuazione di questa idea è ancora lontana, ma il prossimo anno potrebbe portare grandi progressi.
La cooperazione con agenzie di sicurezza, agenzie di intelligence e militari sta diventando sempre più redditizia per le aziende di intelligenza artificiale. L’esercito americano ha lanciato un programma Replicator da un miliardo di dollari per creare piccoli droni, ispirati alla guerra in Ucraina. È stata inoltre costituita la cellula per le capacità rapide di intelligenza artificiale, che introduce l’intelligenza artificiale in tutti gli aspetti delle operazioni militari, dal processo decisionale sul campo di battaglia alla logistica.
I paesi europei stanno aumentando gli investimenti nella tecnologia militare a causa dei timori che l’amministrazione Trump riduca il sostegno all’Ucraina. La pianificazione risente anche delle crescenti tensioni tra Taiwan e Cina.
Nel 2025, queste tendenze andranno a beneficio di aziende tecnologiche per la difesa come Palantir e Anduril, che utilizzano dati militari classificati per addestrare modelli di intelligenza artificiale. OpenAI a dicembre ha annunciato una partnership con Anduril per creare sistemi anti-droni, ponendo fine ad un anno di allontanamento dalla sua politica di non impegnarsi in sviluppi militari. L’azienda si unisce a Microsoft, Amazon e Google, che da anni collaborano con il Pentagono.
Per gran parte dell’attuale boom dell’intelligenza artificiale, le startup tecnologiche si sono affidate a Jensen Huang e alla sua azienda Nvidia, leader indiscusso nella produzione di chip per addestrare e sfruttare i modelli di intelligenza artificiale. Una serie di fattori potrebbero cambiare la situazione nel 2025.
Giganti come Amazon, Broadcom e AMD stanno investendo attivamente nello sviluppo di nuovi chip. Si prevede una competizione particolarmente forte nel campo dell’inferenza, dove il vantaggio di Nvidia è meno significativo. Groq ha scelto una strada diversa per combattere il monopolio: invece di migliorare le tecnologie esistenti, la startup sta sviluppando un’architettura di chip fondamentalmente nuova, basandosi su soluzioni innovative, anche se rischiose.
La guerra geopolitica per le chips continuerà. L’Occidente sta limitando l’esportazione di semiconduttori avanzati e delle relative tecnologie di produzione verso la Cina, stimolando contemporaneamente la produzione interna attraverso programmi come il CHIPS Act americano. Donald Trump potrebbe rafforzare i controlli sulle esportazioni e promettere massicci dazi sulle importazioni cinesi.
Nel 2025, Taiwan sarà una regione chiave nella battaglia per il mercato dei semiconduttori, grazie in gran parte alla produzione di TSMC, da cui dipendono gli Stati Uniti. La leadership dell’isola ha annunciato l’intenzione di fornire siti alle aziende cinesi che cercano di aggirare le restrizioni commerciali. Una tale decisione potrebbe provocare una dura reazione da parte di Trump, che in precedenza ha criticato la spesa per la difesa nella regione. L’esito della situazione non è ancora chiaro, ma sta spingendo i produttori di chip a cercare siti di produzione alternativi, il che è pienamente coerente con gli obiettivi del programma CHIPS Act. L’anno prossimo sarà chiaro quanto questa iniziativa stimoli efficacemente lo sviluppo della produzione di semiconduttori negli Stati Uniti.
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