Previsioni degli esperti per la traiettoria dell'IA nel 2020

VentureBeat ha recentemente intervistato cinque delle menti più intelligenti ed esperte nel campo dell'IA e ha chiesto loro di fare le loro previsioni su dove si sta dirigendo l'IA nel corso dell'anno a venire. Le persone intervistate per le loro previsioni sono state:

• Soumith Chintala, creatore di PyTorch.
• Celeste Kidd, professoressa di intelligenza artificiale all'Università della California.
• Jeff Dean, capo di Google AI.
• Anima Anandkumar, direttrice della ricerca sull'apprendimento automatico presso Nvidia.
• Dario Gil, direttore della ricerca IBM.

Soumith Chintala

Chintala, il creatore di Pytorch, che è probabilmente il framework di machine learning più popolare al momento, ha previsto che il 2020 vedrà una maggiore necessità di acceleratori hardware di rete neurale e metodi per aumentare la velocità di addestramento del modello. Chintala si aspettava che i prossimi due anni vedranno una maggiore attenzione su come utilizzare le GPU in modo ottimale e su come la compilazione può essere eseguita automaticamente per il nuovo hardware. Oltre a ciò, Chintala prevede che la comunità dell'IA inizierà a perseguire altri metodi per quantificare le prestazioni dell'IA in modo più aggressivo, attribuendo meno importanza alla pura accuratezza. I fattori da considerare includono cose come la quantità di energia necessaria per addestrare un modello, come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per costruire il tipo di società che vogliamo e come l'output di una rete può essere spiegato intuitivamente agli operatori umani.

Celeste Kidd

Celeste Kidd ha trascorso gran parte della sua recente carriera sostenendo una maggiore responsabilità da parte dei progettisti di algoritmi, piattaforme tecnologiche e sistemi di raccomandazione dei contenuti. Kidd ha spesso sostenuto che i sistemi progettati per massimizzare il coinvolgimento possono finire per avere gravi ripercussioni sul modo in cui le persone creano le proprie opinioni e convinzioni. Viene prestata sempre più attenzione all'uso etico degli algoritmi e dei sistemi di intelligenza artificiale e Kidd ha previsto che nel 2020 ci sarà una maggiore consapevolezza di come gli strumenti e le piattaforme tecnologiche stiano influenzando la vita e le decisioni delle persone, nonché un rifiuto dell'idea che gli strumenti tecnologici possono essere veramente neutri nel design.

"Abbiamo davvero bisogno, come società e soprattutto come persone che stanno lavorando su questi strumenti, di apprezzare direttamente la responsabilità che ne deriva", ha affermato Kidd.

Jeff Dean

Jeff Dean, l’attuale capo di Google AI, ha previsto che nel 2020 ci saranno progressi nell’apprendimento multimodale e nell’apprendimento multitasking. L’apprendimento multimodello avviene quando l’intelligenza artificiale viene addestrata con più tipi di media contemporaneamente, mentre l’apprendimento multitasking tenta di consentire all’intelligenza artificiale di addestrarsi su più attività contemporaneamente. Dean si aspettava inoltre che venissero compiuti ulteriori progressi riguardo ai modelli di elaborazione del linguaggio naturale basati su Transformer, come l'algoritmo BERT di Google e gli altri modelli in cima alle classifiche GLUE. Dean ha anche affermato che gli piacerebbe vedere meno desiderio di creare modelli di prestazioni all'avanguardia e più desiderio di creare modelli più robusti e flessibili.

Anima Anandkumar

Anandkumar prevede che la comunità dell'IA dovrà affrontare molte sfide nel 2020, in particolare la necessità di set di dati più diversificati e la necessità di garantire la privacy delle persone durante la formazione sui dati. Anandkumar ha spiegato che mentre il riconoscimento facciale spesso riceve la massima attenzione, ci sono molte aree in cui la privacy delle persone può essere violata e che questi problemi potrebbero essere in prima linea nella discussione nel corso del 2020.

Anandkumar prevede inoltre che verranno compiuti ulteriori progressi per quanto riguarda i modelli di elaborazione del linguaggio naturale basati su Transformer.

“Non siamo ancora nella fase di generazione di dialoghi interattivi, in grado di tenere traccia e avere conversazioni naturali. Quindi penso che ci saranno tentativi più seri nel 2020 in quella direzione", ha detto.

Infine, Anandkumar si aspettava che il prossimo anno vedrà un maggiore sviluppo dell'algoritmo iterativo e dell'auto-supervisione. Questi metodi di addestramento consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di autoaddestrarsi sotto alcuni aspetti e possono potenzialmente aiutare a creare modelli che possono migliorare mediante l'autoapprendimento su dati non etichettati.

Dario Gil

Gil ha previsto che nel 2020 ci saranno ulteriori progressi verso la creazione di IA in un modo più efficiente dal punto di vista computazionale, poiché il modo in cui le reti neurali profonde sono attualmente addestrate è inefficiente in molti modi. Per questo motivo, Gil si aspettava che quest'anno si assistesse a progressi in termini di creazione di architetture a precisione ridotta e formazione in generale più efficiente. Proprio come alcuni degli altri esperti intervistati, Gil ha previsto che nel 2020 i ricercatori inizieranno a concentrarsi maggiormente sulle metriche oltre che sull'accuratezza. Gil ha espresso interesse per l'intelligenza artificiale simbolica neurale, poiché IBM sta esaminando modi per creare modelli di programmazione probabilistici utilizzando approcci simbolici neurali. Infine, Gil ha sottolineato l'importanza di rendere l'IA più accessibile a coloro che sono interessati all'apprendimento automatico e di eliminare la percezione che solo i geni possano lavorare con l'IA e fare scienza dei dati.

"Se lo lasciamo come un regno mitico, questo campo dell'intelligenza artificiale, che è accessibile solo ai dottorandi selezionati che lavorano su questo, non contribuisce davvero alla sua adozione", ha detto Gil.