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  • Immagine del redattoreAndrea Viliotti

Training AI: L'Importanza della varietà dei dati e dell'integrazione umana per la precisione e l'innovazione

Aggiornamento: 18 gen


Nel training dell'AI, l'uso di dati vari e metodi innovativi è cruciale per l'accuratezza e ridurre i bias. L’Human-In-The-Loop migliora la precisione, il Reinforcement Learning e il RL con Feedback Umano si basano su tentativi ed errori, mentre la Supervisione del Processo analizza le decisioni dell'AI. Il Federated Learning protegge la privacy. Nuove tecniche come StableRep, FunSearch e KnowNo, insieme al Neuromorphic Computing e architetture avanzate, aumentano l'efficacia e l'efficienza dell'AI.


Training AI: L'Importanza della varietà dei dati e dell'integrazione umana per la precisione e l'innovazione
Training AI: L'Importanza della varietà dei dati e dell'integrazione umana per la precisione e l'innovazione

L'intelligenza artificiale si sta affermando come un elemento chiave, rivoluzionando il nostro modo di vivere e lavorare. Tuttavia, come ogni tecnologia emergente, anche l'AI si confronta con sfide significative, che necessitano di attenzione e soluzioni ingegnose. Una delle problematiche più rilevanti è rappresentata dalle “allucinazioni AI”, un termine che evoca scenari di fantascienza ma indica un problema molto concreto e complesso nel mondo dell'AI.

Le allucinazioni AI si manifestano quando i sistemi di intelligenza artificiale generano risultati inesatti o fuorvianti, ad esempio un sistema di riconoscimento delle immagini che confonde un gatto con un cane, o un assistente virtuale che fornisce risposte non pertinenti. Anche se questi errori possono sembrare trascurabili, possono avere gravi conseguenze in settori critici come la diagnostica medica o la guida autonoma, con implicazioni etiche e legali di grande rilievo.

La causa principale di questi errori risiede spesso nella qualità dei dati utilizzati per l'addestramento dei sistemi AI. Dati limitati, distorti o non aggiornati possono indurre l'AI a replicare questi difetti, compromettendo l'affidabilità delle sue applicazioni.

Per affrontare efficacemente il problema delle allucinazioni AI, è necessario un approccio proattivo nella raccolta e gestione dei dati. Ciò implica selezionare con cura i dati e validarli regolarmente per assicurare che riflettano in modo accurato la realtà in continua evoluzione. Ad esempio, un sistema di raccomandazioni di prodotti e-commerce deve essere costantemente aggiornato con dati che riflettano una vasta gamma di preferenze dei consumatori per rimanere efficace e pertinente.

La diversità e l'inclusività dei dati sono aspetti critici. Un sistema AI addestrato su dati limitati a una specifica regione geografica o a un particolare gruppo demografico può risultare parziale e non rappresentativo. Consideriamo, per esempio, un assistente vocale incapace di riconoscere diversi accenti a causa di un training insufficientemente variegato.

Inoltre, diventa essenziale la collaborazione interdisciplinare per arricchire la qualità dei dati. Combinare competenze da settori come linguistica, sociologia ed etica può migliorare notevolmente le soluzioni basate su AI, assicurando che queste siano tecnicamente valide, eticamente fondate e socialmente responsabili.

Dopo aver identificato il problema delle allucinazioni AI e l'importanza di dati di qualità per l'addestramento efficace, è fondamentale esplorare le diverse metodologie di training AI. Queste tecniche, che includono approcci come Human-In-The-Loop (HITL), Reinforcement Learning (RL), e Federated Learning, presentano ciascuna pregi e difetti unici. Analizziamo queste metodologie, evidenziando come ciascuna contribuisca a costruire sistemi AI più robusti, etici ed efficienti, e come possano essere applicate per superare le sfide poste dalle allucinazioni AI e altri problemi correlati.


Training AI Human-In-The-Loop (HITL) Training

L'avvento dell'intelligenza artificiale sta introducendo un'era in cui la collaborazione tra umani e macchine diventa sempre più cruciale. Un esempio lampante di questa simbiosi è l'approccio Human-In-The-Loop (HITL) nel training dell'AI. Questa metodologia, che integra l'intelligenza e l'esperienza umana nel ciclo di apprendimento dell'AI, rappresenta un punto di svolta nel perfezionamento dei modelli di intelligenza artificiale.

Immaginate un sistema di riconoscimento facciale utilizzato per la sicurezza aeroportuale. Attraverso l'HITL, gli operatori umani possono intervenire, revisionando e correggendo gli output dell'AI, qualora si verifichino errori di identificazione. Questo processo non solo migliora la precisione del sistema, ma aiuta anche a ridurre i bias, rendendo il riconoscimento più equo ed affidabile.

Un vantaggio fondamentale dell'HITL è la sua capacità di incrementare la precisione dell'AI. Grazie all'input umano, i modelli possono essere affinati in modo più mirato e accurato. Inoltre, la supervisione umana gioca un ruolo essenziale nella riduzione dei bias. Per esempio, in un'applicazione di reclutamento AI, la revisione umana può garantire che i criteri di selezione non siano influenzati da pregiudizi involontari.

Tuttavia, non mancano le sfide. La scalabilità può essere un ostacolo significativo, poiché l'intervento umano diretto può limitare la velocità e l'efficienza del training su larga scala. Inoltre, gli esperti coinvolti possono sperimentare affaticamento, data la necessità di un continuo controllo e feedback. Infine, c'è il rischio che l'eccessiva dipendenza dal giudizio umano possa introdurre errori personali nel processo di training.

Per superare queste sfide e massimizzare i benefici dell'HITL, è fondamentale ottimizzare l'interazione umano-macchina. Questo significa sviluppare interfacce intuitive che facilitino il lavoro degli esperti e impiegare tecniche di AI per assistere e alleggerire il carico di lavoro umano. Un esempio potrebbe essere un sistema AI che preseleziona i casi più critici per la revisione umana, riducendo così l'onere complessivo.

L'HITL rappresenta un approccio fondamentale nel campo del training AI, offrendo una perfetta fusione di intelligenza umana e capacità di elaborazione automatica. Con un'attenta implementazione e ottimizzazione, l'HITL può guidare lo sviluppo di sistemi AI più precisi, etici e responsabili, pronti ad affrontare le sfide e le opportunità del mondo moderno.


Approcci di Reinforcement Learning (RL)

Immaginate un agente AI come un esploratore in un territorio sconosciuto. Il suo obiettivo è imparare a navigare in questo ambiente, ottimizzando le sue azioni per guadagnare il massimo delle ricompense. Questo è l'essenza del RL: un processo di apprendimento attraverso tentativi ed errori, dove ogni azione porta a una ricompensa o a una penalità, guidando così l'agente AI verso le scelte più vantaggiose.

Un esempio concreto di RL può essere visto nei giochi di strategia, come gli scacchi o il Go, dove l'AI deve valutare ogni mossa basandosi sulle ricompense (vincere una partita) e sulle penalità (perdere pezzi o la partita stessa). Questo stesso principio è applicabile in ambiti più ampi come la robotica, dove un robot impara a navigare in un ambiente evitando ostacoli e raggiungendo obiettivi specifici.

La bellezza del RL sta nella sua autonomia. Una volta definito l'ambiente e le regole del gioco, l'agente AI inizia un viaggio di scoperta e apprendimento autonomo. A differenza dell’Human-In-The-Loop (HITL), dove l'intervento umano è una componente chiave del processo di apprendimento, nel RL l'essere umano agisce più come un architetto, stabilendo le fondamenta e poi lasciando che l'AI costruisca la propria esperienza.

L'RL trova applicazione in contesti dove è possibile simulare un ambiente e definire chiaramente gli obiettivi. Pensate, ad esempio, a un sistema di guida autonoma che deve imparare a navigare in città complesse. In questo scenario, l'AI, attraverso RL, apprende a prendere decisioni in tempo reale, ottimizzando il percorso ed evitando ostacoli.

Questa metodologia offre un vantaggio significativo: permette agli agenti AI di adattarsi a situazioni nuove e impreviste, apprendendo da esperienze passate. Tuttavia, richiede anche ambienti di simulazione sofisticati e una comprensione profonda delle dinamiche in gioco.

Mentre l'HITL pone l'essere umano al centro del processo di apprendimento, il RL sposta il focus sull'autonomia dell'AI, dimostrando la versatilità e la capacità di adattamento di queste tecnologie emergenti.


Approcci di Reinforcement Learning (RL) con Feedback Umano (RLHF) in Large Language Model (LLM)

L'approccio di Reinforcement Learning con feedback umano (RLHF) implementato da OpenAI rappresenta un salto qualitativo nel mondo dell'intelligenza artificiale, specialmente nei modelli linguistici. Questo metodo, che trova applicazione in modelli come InstructGPT, impiegato anche nell'addestramento delle diverse versioni di ChatGPT, ha portato a risultati notevoli in termini di sicurezza, utilità e allineamento con le intenzioni degli utenti. A differenza di versioni precedenti come GPT-3, i modelli che utilizzano RLHF sono stati affinati con il feedback diretto degli umani, rendendoli più precisi, veritieri e meno inclini a produrre contenuti tossici. Questo processo coinvolge la valutazione e l'adattamento continuo delle risposte del modello, grazie al contributo dei valutatori umani, migliorando così la qualità e la sicurezza delle interazioni AI-utente. Le diverse iterazioni di ChatGPT, da ChatGPT-3 a versioni successive, testimoniano l'evoluzione e l'affinamento di questa tecnologia, mirando a modelli sempre più affidabili e allineati con le esigenze e le aspettative degli utenti.

Pensate a un assistente virtuale che non solo comprende meglio le vostre istruzioni, ma risponde anche in modo più sicuro e affidabile. Questa è la promessa dei modelli InstructGPT risultanti dal processo RLHF. In questo metodo, il ruolo dei valutatori umani è cruciale. Essi svolgono la funzione di “insegnanti” per il modello AI, fornendo esempi pratici di come dovrebbe comportarsi in situazioni specifiche. Questo processo inizia con i valutatori che mostrano al modello come rispondere correttamente a vari input, dimostrando il tipo di risposte che si aspettano in diverse situazioni. Successivamente, valutano le risposte generate dal modello, identificando quelle che sono più precise e aderenti alle istruzioni date.

Questa valutazione non si limita solo a scegliere la “migliore” risposta, ma implica anche una classificazione dettagliata delle risposte in base alla loro accuratezza e pertinenza. Questi feedback dettagliati vengono poi utilizzati per affinare e migliorare ulteriormente il modello, insegnandogli a capire e seguire le istruzioni con una maggiore precisione e sicurezza. In altre parole, il modello impara a interpretare e rispondere alle richieste in modo più efficace e affidabile, basandosi sull'esperienza diretta e sugli insegnamenti forniti dai valutatori umani.

Un risultato sorprendente di questo processo è che i modelli InstructGPT con dimensioni molto più ridotte (come il modello da 1.3B parametri) sono stati preferiti dai valutatori rispetto a un modello GPT-3 molto più grande (175B parametri), nonostante avessero più di 100 volte meno parametri. Questo indica che l'RLHF non solo migliora la sicurezza e l'affidabilità dei modelli, ma riesce a mantenere o addirittura superare le capacità di GPT-3 in termini di prestazioni, come evidenziato dalle valutazioni accademiche nel campo del Natural Language Processing (NLP).

I modelli InstructGPT sono ora diventati i modelli linguistici predefiniti accessibili sull'API di OpenAI, segnando una chiara direzione verso il miglioramento continuo della sicurezza e dell'affidabilità dei modelli AI. Questo approccio pone le basi per un futuro in cui i modelli di intelligenza artificiale sono non solo più potenti, ma anche più allineati con le esigenze e le intenzioni degli utenti umani.

L'RLHF di OpenAI è un esempio eccellente di come il coinvolgimento umano nel processo di apprendimento automatico possa portare a modelli AI più sicuri, efficaci e allineati con le aspettative umane, segnando un passo avanti significativo nel campo dell'intelligenza artificiale e aprendo nuove prospettive per lo sviluppo di tecnologie AI più responsabili e utili.


RLHF in Large Multimodal Models (LMMs)

Nel 2023, il mondo dell'intelligenza artificiale ha assistito a un progresso con l'introduzione del modello LLaVA-RLHF, una pietra miliare nel campo dell'AI. Questo modello ha combinato visione e linguaggio in un modo senza precedenti, sfruttando il feedback umano per perfezionare l'allineamento tra diversi tipi di input, come testo e immagini. È un esempio lampante di come l'AI stia diventando sempre più abile nel comprendere e interpretare il mondo in maniera complessa e multimodale.

Pensate a un assistente virtuale che non solo comprende il testo delle vostre richieste, ma può anche interpretare le immagini o i video che gli vengono mostrati. Il modello LLaVA-RLHF rappresenta un passo significativo verso questa realtà, migliorando la capacità dell'AI di elaborare e reagire a diversi stimoli sensoriali in modo coerente e accurato.

L'adozione del Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in Large Multimodal Models (LMMs) ha portato a miglioramenti notevoli. Questi modelli, che integrano vari tipi di dati come testo, immagini e audio, sono diventati più precisi e coerenti grazie all'RLHF. La capacità di questi sistemi di interpretare accuratamente informazioni complesse e diversificate è essenziale in applicazioni come l'assistenza sanitaria, dove l'interpretazione corretta di immagini diagnostiche e note mediche può salvare vite.

I vantaggi dell'utilizzo dell'RLHF nei LMMs sono molteplici. Per prima cosa, c'è un miglioramento dell'allineamento tra diversi tipi di dati, rendendo i modelli più flessibili e robusti. Inoltre, la riduzione dei costi di annotazione manuale è significativa, poiché i modelli possono ottimizzare autonomamente l'allineamento tra i diversi input.

Tuttavia, emergono anche sfide specifiche. La gestione di feedback umani contraddittori richiede processi avanzati di validazione e moderazione. La scalabilità e l'efficienza sono questioni cruciali, specialmente quando si considera l'implementazione su larga scala. Inoltre, per mantenere l'efficacia dei LMMs, è necessario un aggiornamento e un'evoluzione costanti dei modelli.

Guardando al futuro, i Large Multimodal Models con RLHF si stanno affermando come strumenti fondamentali nell'AI, migliorando l'interoperabilità e l'efficacia dei modelli. Man mano che il campo si evolve è essenziale continuare a sviluppare tecniche di training che non solo migliorino la precisione e la coerenza, ma che considerino anche l'efficienza, la scalabilità e gli aspetti etici. Questo approccio multidimensionale all'addestramento dell'AI è fondamentale per realizzare il pieno potenziale di queste tecnologie avanzate, aprendo la strada a un futuro in cui l'intelligenza artificiale sarà ancora più integrata e funzionale nella nostra vita quotidiana.


Supervisione del Processo vs. del Risultato

In un mondo sempre più guidato dall'AI, la comprensione e la fiducia nelle decisioni prese da queste tecnologie emergenti diventano cruciali. Qui entra in gioco un concetto innovativo introdotto da OpenAI: la supervisione del processo nell'addestramento dell'AI. Questo approccio va oltre il semplice risultato finale per concentrarsi sul "come" e il "perché" dietro le decisioni dell'AI, offrendo una finestra sul suo ragionamento interno.

Per illustrare, immaginate un medico che utilizza un sistema AI per diagnosticare malattie. Invece di limitarsi a fornire una diagnosi, l'AI, sotto la supervisione del processo, potrebbe spiegare il percorso logico che ha portato a quella conclusione. Questo non solo migliora la trasparenza, ma aumenta anche la fiducia del medico nella tecnologia, permettendo una collaborazione più efficace tra l'intelligenza umana e quella artificiale.

 La supervisione del processo si differenzia notevolmente dagli approcci tradizionali che si focalizzano esclusivamente sul risultato. Qui, l'obiettivo è comprendere e influenzare il modo in cui l'AI elabora le informazioni e arriva a una conclusione. Questo cambio di paradigma promuove la trasparenza e l'intelligibilità, elementi fondamentali per sviluppare una relazione di fiducia tra l'AI e gli utenti.

I benefici di questo approccio sono molteplici. Prima di tutto, migliora la trasparenza, offrendo agli utenti una comprensione più profonda delle decisioni dell'AI. In secondo luogo, aiuta a identificare e correggere gli errori o i bias nel processo di ragionamento dell'AI, prima che questi influenzino il risultato finale. Infine, la capacità di seguire il percorso logico dell'AI rafforza la fiducia degli utenti nelle sue capacità decisionali.

Tuttavia, non mancano le sfide. La supervisione del processo implica un'analisi più dettagliata del funzionamento interno dei modelli AI, aumentando così la complessità del processo di training. Inoltre, c'è il rischio di creare sistemi sovra ingegnerizzati, che potrebbero perdere efficacia in contesti reali e dinamici.

Per navigare tra questi vantaggi e sfide, è necessario un approccio bilanciato. Ciò implica integrare la supervisione del processo con altri metodi di training come l'apprendimento supervisionato e il reinforcement learning. L'obiettivo è sviluppare sistemi AI che non siano solo tecnicamente avanzati e trasparenti, ma anche efficaci ed efficienti in scenari reali.

La supervisione del processo rappresenta un passo fondamentale verso lo sviluppo di un'intelligenza artificiale più responsabile e comprensibile. Questo approccio promette di rafforzare la fiducia e la collaborazione tra umani e macchine, aprendo la strada a un futuro in cui la tecnologia AI è non solo potente, ma anche pienamente integrata e accettata nella società.


Federated Learning

L'apprendimento federato (Federated Learning, FL) sta guadagnando terreno come tecnologia essenziale nel settore sanitario, definendo il modo in cui gestiamo e proteggiamo i dati medici. In un'epoca in cui i sistemi sanitari raccolgono enormi volumi di dati, il FL emerge come una strategia efficace per sviluppare modelli statistici precisi e robusti, affrontando simultaneamente questioni critiche come la governance e la privacy dei dati.

Per capire come funziona il FL, immaginiamo diversi ospedali che raccolgono dati sensibili dei pazienti. Invece di condividere questi dati direttamente, il FL permette a ogni ospedale di mantenere i propri dati al sicuro all'interno delle proprie infrastrutture. Il cuore del FL è un modello AI che “viaggia” virtualmente tra questi ospedali, imparando da ogni set di dati senza che questi ultimi vengano trasferiti o esposti esternamente. In altre parole, i dati sensibili dei pazienti non lasciano mai l'ospedale, garantendo così la loro privacy.

Una volta che il modello ha appreso da un ospedale, si sposta virtualmente al successivo, accumulando conoscenza mentre mantiene la riservatezza dei dati individuali. Questo processo si ripete in tutti gli ospedali partecipanti. Il risultato finale è un modello AI che è stato addestrato su dati diversificati da molteplici fonti, ma senza che alcuna di queste fonti abbia dovuto rinunciare alla sicurezza dei propri dati.

Nel campo dei record sanitari elettronici, FL ha già dimostrato la sua efficacia. Per esempio, è stato utilizzato per identificare pazienti con caratteristiche cliniche simili, prevedere ricoveri dovuti a eventi cardiaci, mortalità e tempi di permanenza in terapia intensiva. Progetti come il Trustworthy Federated Data Analytics e la Joint Imaging Platform del German Cancer Consortium hanno permesso ricerche decentralizzate in Germania sulla diagnostica per immagini, sfruttando appieno la potenza dell'apprendimento federato.

Nonostante questi vantaggi, l'implementazione del FL nel settore sanitario incontra alcune sfide. La qualità e la varietà dei dati influenzano direttamente l'efficacia dei modelli creati. Inoltre, la maggior parte degli algoritmi di FL presuppone una distribuzione uniforme dei dati tra tutti i partecipanti, il che può essere problematico date le variazioni nei metodi di raccolta dati e nelle popolazioni pazienti. In aggiunta, la gestione della privacy e della sicurezza dei dati è fondamentale, considerando la delicatezza delle informazioni sanitarie. Queste sfide richiedono un'infrastruttura IT avanzata e una stretta collaborazione tra le diverse istituzioni sanitarie.

In sintesi, il Federated Learning rappresenta un'innovazione significativa nella gestione dei dati sanitari, offrendo un modo per migliorare la cura del paziente e favorire la ricerca medica, mantenendo al contempo la massima privacy e sicurezza dei dati. Questo metodo non solo porta vantaggi immediati nel settore sanitario, ma apre anche nuove strade per la ricerca e l'innovazione in medicina.


StableRep dal MIT CSAIL

Una delle sue frontiere più promettenti nell’AI è rappresentata da StableRep, un'iniziativa pionieristica del MIT CSAIL. StableRep segna un'innovazione significativa nel training AI, utilizzando immagini sintetiche generate da modelli di testo-immagine. Questo metodo, noto come "multi-positive contrastive learning", consente ai modelli AI di apprendere concetti complessi attraverso contesto e varianza, offrendo una nuova profondità di comprensione nel processo di apprendimento.

Immaginate di avere a disposizione una biblioteca di immagini che coprono ogni possibile scenario, tutte create artificialmente ma con un realismo sorprendente. StableRep rende possibile proprio questo, fornendo immagini sintetiche di alta qualità che possono essere utilizzate per addestrare l'AI senza i costi e le risorse necessarie per l'acquisizione di immagini reali. Questo non solo migliora la qualità del training, ma apre anche la strada a una migliore generalizzazione dei modelli, permettendo loro di coprire più scenari e contesti.

Un altro vantaggio significativo di StableRep è la sua potenziale capacità di ridurre i bias nei set di dati. Tradizionalmente, i set di dati utilizzati per addestrare l'AI possono contenere bias involontari, ma con immagini sintetiche, c'è la possibilità di creare dati più equilibrati e rappresentativi.

Tuttavia, ci sono anche delle limitazioni. La creazione di immagini sintetiche di alta qualità può essere un processo lento, influenzando l'efficienza del training. Inoltre, esiste il rischio che, se non gestite con cura, queste immagini possono amplificare i bias preesistenti nei modelli di generazione.

Guardando al futuro, StableRep si presenta come un componente cruciale nel panorama del training AI. Il suo successo dipenderà dall'ottimizzazione dei processi di generazione delle immagini e dalla gestione accurata del rischio di bias. Integrando StableRep con altre metodologie di training, come l'apprendimento supervisionato e il reinforcement learning, si potrebbe sviluppare un approccio al training AI ancora più robusto e versatile. Questa evoluzione promette di ampliare ulteriormente il modo in cui l'AI apprende e interpreta il mondo, offrendo soluzioni sempre più efficaci e affidabili per un'ampia gamma di applicazioni.


FunSearch

FunSearch di Google DeepMind rappresenta un balzo in avanti nel panorama dell'intelligenza artificiale, introducendo un approccio innovativo per lo sviluppo di programmi AI. Questo metodo, un connubio unico tra algoritmi evolutivi e Large Language Models (LLMs), è focalizzato sulla creazione e valutazione di idee ad alto punteggio, trasformate in programmi informatici. Il processo inizia con l'utente che scrive una descrizione del problema in codice, che viene poi eseguita e valutata automaticamente, delineando un nuovo orizzonte nella programmazione AI.

Immaginate un mondo in cui potete descrivere un problema complesso in codice, e un sistema AI non solo capisce il problema, ma genera anche soluzioni innovative e le valuta per voi. Questa è l'essenza di FunSearch. Questo sistema si avvale di una metodologia iterativa ed evolutiva, combinando le capacità dei modelli di linguaggio per affinare e migliorare le idee di programmazione più promettenti.

Un elemento centrale di FunSearch è l'uso di una variante specifica del codice, chiamata Codey, che si basa sul modello PaLM 2 di Google. Codey ha la capacità di generare nuovi frammenti di codice all'interno di un framework esistente, producendo soluzioni a problemi matematici specifici. Il sistema valuta poi se le soluzioni generate migliorano quelle esistenti, in un processo di miglioramento continuo.

I vantaggi di FunSearch sono molteplici. Il sistema può generare automaticamente soluzioni innovative a problemi complessi di matematica e informatica, con un metodo iterativo che assicura un affinamento e un miglioramento costanti delle idee. Tuttavia, emergono anche delle sfide: la gestione della complessità dei problemi e delle soluzioni richiede un'analisi accurata e una valutazione rigorosa. Inoltre, nonostante l'automazione, è fondamentale una supervisione umana per guidare e validare il processo, soprattutto in contesti di problemi nuovi e complessi.

Guardando al futuro, FunSearch si configura come uno strumento innovativo nel campo dell'AI. Con il suo approccio evolutivo e la capacità di generare idee innovative, questo metodo potrebbe portare a significativi progressi nella risoluzione di problemi complessi e nella generazione di nuove soluzioni in matematica e informatica. La sua implementazione e sviluppo continuati promettono di aprire nuove frontiere nella programmazione AI, potenzialmente trasformando il modo in cui affrontiamo le sfide più intricate nel mondo digitale.


KnowNo

KnowNo, un progetto sviluppato congiuntamente da Google DeepMind e Princeton University, segna un'epoca di innovazione nell'interazione tra intelligenza artificiale e robotica. Questo progetto rappresenta un passo significativo verso una comprensione più umana da parte dei robot, insegnando loro a riconoscere l'incertezza e a richiedere chiarimenti ad umani quando necessario. L'idea alla base di KnowNo è avvicinare i robot a un livello di comprensione simile al senso comune umano, un traguardo lungamente perseguito nel campo dell'AI.

Immaginate un robot in una cucina, di fronte a un tavolo con diverse ciotole. Deve scegliere una specifica ciotola, ma le istruzioni non sono chiare. Invece di procedere con incertezza, il robot, grazie a KnowNo, è in grado di quantificare questa incertezza e decidere di chiedere chiarimenti. Questo processo si basa sull'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) per valutare e interpretare le sfumature del linguaggio umano in ambienti complessi.

Le applicazioni pratiche di KnowNo sono già state testate su bracci robotici simulati e su hardware robotico in ambienti reali. Questi esperimenti hanno dimostrato come i robot possano agire in modo più sicuro e affidabile quando sono in grado di chiedere aiuto umano in situazioni ambigue.

Il cuore di KnowNo è un algoritmo sofisticato che genera diverse azioni possibili basate su istruzioni, assegnando a ciascuna un grado di probabilità. Questo approccio, noto come "conformal prediction", consente ai robot di identificare quando le istruzioni sono troppo incerte per procedere con sicurezza, spingendoli a chiedere aiuto. Attualmente, i ricercatori stanno estendendo questo metodo a sfide più ampie, come la percezione attiva in ambienti domestici, dove i robot devono usare previsioni per localizzare oggetti.

L'innovazione di KnowNo apre nuovi orizzonti nell'interazione AI-robotica, promettendo sviluppi entusiasmanti nel campo. Con la capacità di quantificare l'incertezza e richiedere aiuto, i robot non sono più confinati alle rigide regole della programmazione tradizionale, ma possono navigare in ambienti dinamici e imprevedibili con un nuovo livello di adattabilità e intelligenza. Questo progetto non solo migliora la sicurezza e l'efficacia dei robot, ma avvicina anche il mondo della robotica a una comprensione più profonda e umanizzata del mondo che li circonda.


Neuromorphic Computing

Il Neuromorphic Computing sta emergendo come una nuova frontiera nell'ambito dell'intelligenza artificiale, con l'obiettivo di ridurre il consumo energetico e aumentare l'efficienza dei sistemi AI. Questa nuova era è stata segnata da un'innovazione significativa da parte dei ricercatori Víctor López-Pastor e Florian Marquardt del Max Planck Institute for the Science of Light in Erlangen, Germania. Hanno introdotto un nuovo metodo per addestrare l'intelligenza artificiale in modo più efficiente, sfruttando processi fisici invece delle tradizionali reti neurali artificiali digitali.

Immaginate un mondo in cui i computer non sono più vincolati dalla struttura lineare e sequenziale dei sistemi digitali convenzionali, ma possono operare in maniera più simile al cervello umano. In questo scenario, il sistema neuromorfico, ispirato al modo in cui i neuroni e le sinapsi interagiscono nel cervello umano, elabora informazioni in parallelo, con componenti che fungono contemporaneamente da processori e da unità di memoria. Questo approccio neuromorfico ha il potenziale di ridurre drammaticamente il consumo energetico e il tempo necessario per l'addestramento AI.

Marquardt e López-Pastor hanno portato questa visione un passo avanti, sviluppando il concetto di una macchina fisica autoapprendente. Questa macchina, piuttosto che affidarsi a feedback esterno come nelle reti neurali artificiali tradizionali, ottimizza autonomamente i propri parametri attraverso un processo fisico. Ciò porta a un notevole risparmio energetico e a una riduzione dei tempi di calcolo. Il processo fisico in questione deve essere sia reversibile che sufficientemente complesso per gestire trasformazioni elaborate tra i dati di input e i risultati.

Un esempio pratico di questo processo fisico è l'uso di circuiti fotonici, che elaborano informazioni tramite onde luminose sovrapposte. Questi componenti agiscono come interruttori e celle di memoria, dimostrando un modo innovativo di trattare informazioni in un computer neuromorfico.

La ricerca sta ora procedendo verso lo sviluppo di un computer neuromorfico ottico, unendo teoria e pratica. L'obiettivo è realizzare il concetto di macchina fisica autoapprendente, un passo che potrebbe trasformare radicalmente il campo dell'AI. Le implicazioni di questa tecnologia sono vastissime, con potenziali applicazioni in numerose aree, dalla medicina alla robotica, offrendo un nuovo paradigma di calcolo efficiente e avanzato.


RetNet e BitNet da Microsoft

Le ultime innovazioni di Microsoft nel campo dell'intelligenza artificiale sono rappresentate da due nuove architetture: RetNet e BitNet. Queste tecnologie promettono di migliorare notevolmente il modo in cui i computer processano e comprendono il linguaggio umano, una sfida fondamentale nell'AI.

Cominciamo con RetNet. Questa tecnologia è un avanzamento rispetto ai cosiddetti modelli "Transformer", che sono stati finora i pilastri nell'ambito dei grandi modelli linguistici. RetNet si distingue per la sua capacità di effettuare addestramenti paralleli, riducendo i costi e mantenendo al contempo alte prestazioni. In pratica, RetNet usa un approccio innovativo per gestire sequenze di dati, adattandosi a diversi metodi di calcolo. La sua caratteristica più interessante è il modo in cui gestisce il parallelismo e la rappresentazione ricorrente dei dati, rendendo l'addestramento più veloce e l'implementazione più economica. Questa combinazione di efficienza e velocità fa di RetNet un candidato ideale per sostituire i modelli Transformer in futuro.

Dall'altro lato, abbiamo BitNet, che affronta una problematica cruciale: l'impatto ambientale dei grandi modelli di linguaggio. I modelli AI tradizionali richiedono una grande quantità di energia, il che solleva preoccupazioni sull'ambiente. BitNet, invece, è una versione più efficiente dal punto di vista energetico. Utilizza una tecnica chiamata "BitLinear", che consente di addestrare i modelli con pesi a 1 bit anziché i tradizionali 8 bit o più. Questo approccio non solo mantiene prestazioni competitive, ma riduce anche significativamente il consumo di energia e l'uso della memoria. Inoltre, BitNet può essere ampliato in modo efficiente per gestire modelli linguistici più grandi, mantenendo un'alta efficienza energetica.

RetNet e BitNet rappresentano importanti passi avanti nella ricerca AI. RetNet potrebbe cambiare il modo in cui addestriamo i modelli linguistici di grandi dimensioni, unendo efficienza, velocità e costi ridotti. BitNet, invece, offre una soluzione per ridurre l'impatto ambientale di questi modelli, senza compromettere le prestazioni. Queste innovazioni sono fondamentali per lo sviluppo di modelli AI più efficienti e sostenibili, in un'epoca in cui la consapevolezza ambientale e la richiesta di prestazioni elevate sono sempre più importanti.


Microscaling (MX) Alliance

L'Alleanza Microscaling (MX), una collaborazione tra giganti tecnologici come Microsoft, AMD, Arm, Intel, Meta, NVIDIA e Qualcomm, rappresenta un'iniziativa pionieristica nel campo dell'intelligenza artificiale. Questa alleanza ha l'ambizioso obiettivo di creare e standardizzare formati di dati AI con precisione ridotta a 6 e 4 bit, un processo noto come microscaling. Questa tecnologia, frutto di anni di ricerca e sviluppo, mira a superare i limiti dei formati esistenti a 8 bit, come FP8 e INT8, e a rendere più accessibile l'uso del training e dell'inferenza AI a singola cifra.

Immaginate di avere un'architettura AI che non solo è più efficiente e veloce, ma anche più accessibile grazie alla riduzione della complessità dei dati. Ecco cosa offre il microscaling. La specifica iniziale MX introduce quattro formati di dati (MXFP8, MXFP6, MXFP4 e MXINT8), compatibili con gli stack AI attuali e flessibili nell'implementazione, sia su hardware che su software. Questi formati possono essere applicati in una vasta gamma di casi d'uso reali, come grandi modelli di linguaggio, visione artificiale e sistemi di raccomandazione, e permettono addirittura il pre-training di Large Language Models (LLM) a precisioni di 6 e 4 bit senza modificare le tecniche di training convenzionali.

L'Alleanza MX ha compiuto un passo ulteriore, rilasciando la specifica Microscaling Formats (MX) v1.0 come standard aperto e senza licenza attraverso la Open Compute Project Foundation (OCP). Questo passo è fondamentale per favorire l'adozione su larga scala dei formati MX e pone le basi per future innovazioni nel campo dei formati a precisione ridotta. Questo approccio non solo accelera il progresso nell'AI, ma promuove anche l'apertura, la trasparenza e lo sviluppo responsabile delle applicazioni AI.

L'Alleanza Microscaling (MX) rappresenta un significativo sforzo collaborativo tra i leader dell'industria per standardizzare formati di dati AI più efficienti e potenzialmente innovativi. Questa iniziativa non solo promuove l'efficienza e la scalabilità, ma incoraggia anche l'innovazione e la collaborazione attraverso l'intero ecosistema AI, spianando la strada per un futuro in cui l'intelligenza artificiale è più accessibile, efficiente e sostenibile.


AI Delta Learning

Immaginatevi al volante di un'auto autonoma, gestita da un'intelligenza artificiale che manovra con precisione, adattandosi immediatamente a ogni cambiamento stradale. Questo scenario futuristico sta diventando realtà grazie a "AI Delta Learning", un progetto all'avanguardia sviluppato da Mercedes-Benz AG in collaborazione con l'Università di Stoccarda.

Il cuore di "AI Delta Learning" è l'apprendimento trasferibile. Questa tecnica innovativa consente agli algoritmi AI di adattarsi rapidamente a nuovi scenari senza richiedere un riaddestramento completo. È simile a un pilota esperto che impara a guidare un nuovo veicolo con poche modifiche. Il progetto mira a utilizzare le conoscenze già acquisite per affrontare situazioni di traffico inedite, riducendo così lo sforzo e i costi nello sviluppo di veicoli autonomi su larga scala.

Uno dei maggiori ostacoli nello sviluppo dell'AI è il bisogno di enormi quantità di dati per funzionare efficacemente in diversi scenari, un processo sia costoso che dispendioso in termini di tempo. "AI Delta Learning" cerca di superare questa sfida sviluppando moduli AI che possano rispondere con affidabilità a situazioni imprevedibili. Ad esempio, un'auto potrebbe riconoscere e adattarsi a un cantiere stradale temporaneo, nonostante non abbia mai incontrato prima una situazione simile.

Questo progetto non solo mantiene le conoscenze esistenti, ma le utilizza come base per nuovi apprendimenti, consentendo ai veicoli autonomi di muoversi in modo sicuro e affidabile nel complesso mondo dei trasporti. Ciò significa essere al passo con l'innovazione e i cambiamenti continui nel settore della mobilità. "AI Delta Learning" si basa su tre pilastri: apprendimento trasferibile, formazione e adattabilità dei veicoli, garantendo che la nuova generazione di algoritmi AI sia pronta per un utilizzo diffuso nei veicoli autonomi.

Un elemento particolarmente interessante del progetto è l'uso di dati simulati, derivati dall'industria dei videogiochi e dei film, per insegnare ai modelli AI a interpretare il mondo reale. I ricercatori stanno cercando modi per rendere queste immagini simulate quasi indistinguibili da quelle reali, integrando continuamente nuove informazioni nel modello AI senza dimenticare le conoscenze pregresse.

AI Delta Learning rappresenta non solo un progresso significativo nella guida autonoma, ma segna anche una svolta nel modo in cui l'AI apprende e si adatta, offrendo prospettive di trasformazione nel mondo dei trasporti e della mobilità.


Conclusione

Nel campo del training dell'intelligenza artificiale, la selezione di set di dati vari e aggiornati trascende la mera raccomandazione, diventando cruciale per prevenire inesattezze e distorsioni nel processo di apprendimento AI. Considerando un sistema AI come un apprendista, la sua istruzione con solo esempi limitati o superati ne impedisce una piena comprensione della diversità e complessità del mondo reale. Al di là della qualità dei dati, si rivela indispensabile l'utilizzo di metodi di apprendimento innovativi e all'avanguardia per l'AI. Ognuna di queste metodologie di training contribuisce distintamente al perfezionamento dell'intelligenza artificiale, affrontando sfide come l'incremento dell'accuratezza, la riduzione dei bias, l'espansione della scalabilità e l'integrazione dell'intelligenza umana nel processo di apprendimento.

Il training Human-In-The-Loop (HITL) inserisce l'intelligenza umana al centro del ciclo di apprendimento dell'AI, efficacemente riducendo i bias e migliorando la precisione. Questo approccio ricorda il rapporto tra un artigiano e il suo apprendista, dove l'artigiano supervisiona, orienta e corregge, assicurando un apprendimento corretto. Tuttavia, analogamente a un artigiano che può istruire solo pochi apprendisti per volta, HITL incontra limitazioni di scalabilità e una certa dipendenza dal giudizio umano.

Il Reinforcement Learning (RL) e il RL con Feedback Umano (RLHF) si fondano sull'apprendimento tramite tentativi ed errori, simile a un bambino che impara a camminare. L'aggiunta del feedback umano in RLHF affina ulteriormente questo processo, paragonabile al ruolo di un allenatore che fornisce consigli durante l'allenamento di un atleta.

La Supervisione del Processo va oltre il risultato finale, concentrandosi su come l'AI prende decisioni. Questo è simile a esplorare il meccanismo interno di un orologio per comprendere il suo funzionamento, non solo per sapere l'ora.

Il Federated Learning permette la costruzione di modelli AI robusti preservando la privacy dei dati, essenziale in settori delicati come quello sanitario. Immaginate una rete di ospedali che condividono conoscenze senza dover scambiare dati sensibili dei pazienti.

Innovazioni come StableRep, FunSearch e KnowNo stanno aprendo nuovi orizzonti. StableRep impiega immagini sintetiche per il training, offrendo una prospettiva inedita nel campo dell'AI. FunSearch esplora l'evoluzione degli algoritmi combinando la potenza dei LLM con la ricerca di soluzioni. KnowNo rappresenta un avanzamento nell'interazione tra robot e umani, insegnando ai robot a riconoscere l'incertezza e a chiedere assistenza.

Il Neuromorphic Computing, ispirato al cervello umano, promette di ridurre il consumo energetico e aumentare l'efficienza dei sistemi AI, spostandosi dal tradizionale computing digitale a un approccio più organico ed efficiente dal punto di vista energetico.

Le architetture AI come RetNet e BitNet di Microsoft rappresentano nuovi paradigmi. RetNet combina il parallelismo nell'addestramento con costi di inferenza ridotti, mentre BitNet mira a ridurre l'impronta ambientale dei grandi modelli linguistici.

La Microscaling (MX) Alliance punta a standardizzare formati di dati AI a precisione ridotta per rendere l'AI più accessibile ed efficiente, promuovendo un'innovazione aperta e collaborativa.

Infine, il Delta Learning AI si focalizza sull'apprendimento trasferibile, permettendo ai sistemi AI di adattarsi rapidamente a nuovi contesti. È come dotare un software della capacità di imparare a guidare un'autovettura autonoma in un ambiente urbano inedito senza necessità di riaddestramento completo.

Ogni tecnica porta un contributo unico al miglioramento dell'AI, affrontando sfide diverse come l'accuratezza, la riduzione dei bias, la scalabilità, la gestione dei dati e l'integrazione dell'intelligenza umana. La scelta della tecnica più adatta dipende dal contesto specifico e dagli obiettivi del sistema AI in sviluppo.

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