È il momento di passare il testimone dell’IA dal software all’hardware

È improbabile che incontreremo una tecnologia più conseguente e importante dell’IA nella nostra vita. La presenza dell’intelligenza artificiale ha già alterato l’esperienza umana e come la tecnologia può ridisegnare la nostra vita, e la sua traiettoria di impatto sta solo diventando più ampia.

Con questo in mente, gli innovatori e i leader dell’IA hanno trascorso gli ultimi venticinque anni aggregando dati e avanzando i modelli per raggiungere il software che alimenta l’IA generativa. L’IA rappresenta il culmine del software: uno strumento amorfo che può riprodurre strumenti per risolvere problemi attraverso strati di astrazione. Le aziende che costruiscono imperi di calcolo o quelle che acquisiscono LLM per rafforzare la loro offerta software sono ormai una vista comune.

Quindi, dove andiamo da qui?

Anche con calcolo illimitato, la raccolta di deduzioni utilizzando tutti i dati esistenti si avvicinerà asintoticamente al corpo esistente di conoscenza umana. Proprio come gli esseri umani devono sperimentare con il mondo esterno, la prossima frontiera dell’IA consiste nell’interagire in modo significativo con il regno fisico per generare nuovi dati e spingere i confini della conoscenza.

Interazione attraverso l’esperimentazione

Esplorare il potenziale dell’IA richiede di andare oltre il suo utilizzo su computer o smartphone. Sì, questi strumenti sono probabilmente destinati a rimanere i punti di accesso più facili per la tecnologia dell’IA, ma questo pone un limite a ciò che la tecnologia può raggiungere.

Sebbene l’esecuzione abbia lasciato molto a desiderare, gli occhiali intelligenti Ray-Ban alimentati dal sistema di intelligenza artificiale di Meta hanno dimostrato un concetto di prova in dispositivi indossabili dotati di tecnologia dell’IA. Questi esempi di integrazioni hardware-prime sono fondamentali per costruire la familiarità e l’usabilità dell’IA al di fuori di un’impostazione del dispositivo, poiché illustrano come rendere queste grandi avanzate tecnologiche senza soluzione di continuità.

Non ogni esperimento con l’IA nel mondo reale sarà un successo, è proprio per questo che sono esperimenti. Tuttavia, dimostrare il potenziale di applicazioni dell’IA con hardware-prime allarga lo spettro di come questa tecnologia possa essere sia utile che applicabile al di fuori della “scatola” del “assistente personale” in cui è attualmente inserita.

In definitiva, le aziende che dimostrano come rendere l’IA pratica e legittima saranno quelle che genereranno punti di dati sperimentali che semplicemente non si possono ottenere dalle applicazioni web. Naturalmente, tutto ciò richiede calcolo e infrastrutture per funzionare correttamente, il che necessita di un maggiore afflusso di investimenti nella costruzione dell’infrastruttura fisica dell’IA.

Ma le aziende di IA sono pronte e disposte a farlo?

Il dialogo hardware e software

È facile dire che le applicazioni dell’IA a intensità computazionale elevata in prodotti fisici diventeranno la norma in futuro, ma renderlo realtà richiede molto più rigore. Ci sono solo risorse e volontà disponibili per percorrere la strada meno battuta.

Quello che stiamo vedendo oggi è una forma di eccesso di entusiasmo per l’IA a breve termine, che rispecchia la tipica reazione del mercato alle tecnologie innovative in grado di creare nuove industrie. Quindi, è chiaro perché potrebbe esserci esitazione da parte delle aziende che costruiscono software di IA o che si avventurano in esso per intraprendere costose e computazionalmente intense sortite hardware.

Ma chiunque abbia una visione più ampia può vedere perché questo potrebbe essere un approccio miope all’innovazione.

Inaspettatamente, ci sono numerosi paragoni tra il boom dell’IA e la bolla delle dot-com dei primi anni del web, dove i progetti si concentravano su obiettivi a breve termine e sono morti una volta che la bolla è scoppiata. Ma se avessimo collettivamente rifiutato internet a causa delle conseguenze della bolla delle dot-com invece di riconcentrarci sulle idee a lungo termine che sono sopravvissute a lungo dopo, non saremmo vicini al paesaggio tecnologico in cui ci troviamo oggi. Le grandi idee sopravvivono a qualsiasi tendenza.

Inoltre, il calcolo è il perno per qualsiasi innovazione dell’IA per continuare a progredire. E come ogni sviluppatore di IA ti dirà—il calcolo vale il suo peso in oro. Tuttavia, ciò pone anche un limite a quanti progetti possano esplorare applicazioni dell’IA nel mondo reale quando lo sviluppo del modello da solo già consuma risorse. Ma nessuna azienda può mantenere la supremazia del mercato solo con il software—indipendentemente da quanto impressionante sia il loro LLM.

È confortevole per le aziende di IA guidare con il software e aspettare pazientemente che un fornitore di hardware arrivi e acquisisca o licenzi la sua tecnologia. Non solo è severamente limitante, ma lascia anche molti progetti incredibili alla mercé di estranei che potrebbero mai bussare.

L’IA è una tecnologia multigenerazionale che diventerà solo più personalizzata e progettata per gli individui con il passare del tempo. Tuttavia, spetta ai progetti sfruttare un campo di gioco software sostanzialmente uniforme per fare passi reali nel regno fisico. Senza sperimentazione audace, e persino fallimento, non ci sarà un percorso in avanti per la tecnologia dell’IA per realizzare il suo pieno potenziale nel migliorare l’esperienza umana.