Con il termine “inverno dell'intelligenza artificiale” si intende un periodo di tagli ai finanziamenti per la ricerca e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, spesso dovuti a aspettative esagerate che poi non vengono mantenute.
Considerando che i recenti sistemi di intelligenza artificiale generativa non hanno mantenuto le promesse degli investitori (da GPT-40 di OpenAI alle panoramiche basate sull'intelligenza artificiale di Google), questo schema sembra oggi fin troppo familiare.
Motore di ricerca Terra ha riferito che gli inverni dell'IA hanno storicamente seguito cicli di eccitazione e delusione. Il primo di questi, negli anni '70, si è verificato a causa dei risultati deludenti di progetti ambiziosi che miravano a ottenere la traduzione automatica e il riconoscimento vocale. Dato che non c'era sufficiente potenza di calcolo e le aspettative su ciò che i computer avrebbero potuto realizzare in quel campo erano irrealistiche, i finanziamenti sono stati congelati.
I sistemi esperti degli anni '80 si sono dimostrati promettenti, ma il secondo inverno dell'IA si è verificato quando questi sistemi non sono riusciti a gestire input inaspettati. Il declino delle macchine LISP e il fallimento del Giappone Quinta generazione progetto, sono stati fattori aggiuntivi che hanno contribuito al rallentamento. Molti ricercatori hanno preso le distanze dall'IA, scegliendo di chiamare il loro lavoro informatica o apprendimento automatico, per evitare lo stigma negativo.
La resilienza dell'intelligenza artificiale durante gli inverni
L'intelligenza artificiale ha attraversato gli anni '90, anche se lentamente e dolorosamente, ed era per lo più poco pratica. Anche se IBM Watson avrebbe dovuto rivoluzionare il modo in cui gli esseri umani curano le malattie, la sua implementazione nelle pratiche mediche del mondo reale ha incontrato sfide a ogni svolta. La macchina AI non era in grado di interpretare le note dei dottori e di soddisfare le esigenze della popolazione locale. In altre parole, l'intelligenza artificiale era esposta a situazioni delicate che richiedevano un approccio delicato.
La ricerca e i finanziamenti per l'intelligenza artificiale sono aumentati di nuovo nei primi anni 2000 con i progressi nell'apprendimento automatico e nei big data. Tuttavia, la reputazione dell'intelligenza artificiale, macchiata dai fallimenti passati, ha portato molti a rinominare le tecnologie AI. Termini come blockchain, veicoli autonomi e dispositivi a comando vocale hanno attirato l'interesse degli investitori, solo per poi svanire quando non sono riusciti a soddisfare aspettative gonfiate.
Lezioni dagli inverni passati dell’intelligenza artificiale
Ogni inverno dell'IA segue una sequenza familiare: le aspettative portano all'hype, seguito da delusioni nella tecnologia e nelle finanze. I ricercatori di IA si ritirano dal campo e si dedicano a progetti più mirati.
Tuttavia, questi progetti non supportano lo sviluppo di ricerche a lungo termine, favorendo sforzi a breve termine e facendo sì che tutti riconsiderino il potenziale dell'IA. Ciò non solo ha un impatto indesiderato sulla tecnologia, ma influenza anche la forza lavoro, i cui talenti alla fine ritengono la tecnologia insostenibile. Anche alcuni progetti che cambiano la vita vengono abbandonati.
Tuttavia, questi periodi forniscono lezioni preziose. Ci ricordano di essere realisti sulle capacità dell'IA, di concentrarci sulla ricerca fondamentale e di comunicare in modo trasparente con gli investitori e il pubblico.
Ci stiamo dirigendo verso un altro inverno dell'intelligenza artificiale?
Dopo un 2023 esplosivo, il ritmo dei progressi dell'IA sembra aver rallentato; le innovazioni nell'IA generativa stanno diventando meno frequenti. Le chiamate degli investitori hanno visto meno riferimenti all'IA e le aziende hanno difficoltà a realizzare i guadagni di produttività inizialmente promessi da strumenti come ChatGPT.
L'uso di modelli di IA generativa è limitato a causa di difficoltà, come la presenza di allucinazioni e la mancanza di una vera comprensione. Inoltre, quando si discute di applicazioni nel mondo reale, la diffusione di contenuti generati dall'IA e numerosi aspetti problematici riguardanti l'utilizzo dei dati, presentano anche problemi che possono rallentare i progressi.
Tuttavia, potrebbe essere possibile evitare un inverno AI a tutto campo. I modelli open source stanno rapidamente recuperando terreno rispetto alle alternative chiuse e le aziende si stanno spostando verso l'implementazione di applicazioni diverse nei vari settori. Anche gli investimenti monetari non si sono fermati, in particolare nel caso di Perplexity, dove una nicchia nello spazio di ricerca potrebbe essere stata trovata nonostante lo scetticismo generale verso le affermazioni dell'azienda.
Il futuro dell'intelligenza artificiale e il suo impatto sulle aziende
È difficile dire con certezza cosa accadrà all'IA in futuro. Da un lato, è probabile che il progresso continuerà e saranno sviluppati sistemi di IA migliori, con tassi di produttività migliorati per il settore del marketing di ricerca. D'altro canto, se la tecnologia non è in grado di affrontare i problemi attuali, tra cui l'etica dell'esistenza dell'IA, la sicurezza dei dati utilizzati e l'accuratezza dei sistemi, la diminuzione della fiducia nell'IA potrebbe comportare una riduzione degli investimenti e, di conseguenza, un rallentamento più sostanziale del settore.
In entrambi i casi, le aziende avranno bisogno di autenticità, fiducia e un approccio strategico per adottare l'IA. I professionisti del marketing di ricerca e dell'IA devono essere ben informati e comprendere i limiti degli strumenti di IA. Dovrebbero applicarli in modo responsabile e sperimentarli con cautela alla ricerca di guadagni di produttività, evitando al contempo la trappola di affidarsi troppo a una tecnologia emergente.
(Foto di Filippo Bunkens)
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Il post L'inverno dell'intelligenza artificiale: un ciclo di entusiasmo, delusione e ripresa è apparso per la prima volta su Notizie di intelligenza artificiale.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
