- L'esperienza nel mondo reale, non solo l'istruzione accademica, rende l'IA migliore. Un ciclo di feedback continuo che migliora gli algoritmi dell'IA è favorito dal lancio anticipato.
- L'IA richiede precauzioni di sicurezza per evitare eventi negativi. L'uso di tecniche come l'addestramento avversariale e i test in simulatore garantisce un funzionamento responsabile dell'IA.
- L'IA può migliorare con il contributo degli utenti. Per affinare gli algoritmi e produrre previsioni o raccomandazioni più accurate, è utile codificare le interazioni degli utenti.
Il modo in cui l'innovazione viene realizzata nel campo dello sviluppo dell'intelligenza artificiale è diventato sempre più dipendente da una mentalità di crescita. Le mentalità di crescita sono diventate sempre più importanti nel determinare come procede l'innovazione nel settore dello sviluppo dell'IA. Una forte dedizione ad accettare le difficoltà e a favorire opportunità di apprendimento è importante quanto la competenza tecnica nella ricerca di realizzare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale.
Coltivare un atteggiamento orientato alla crescita per lo sviluppo dell'IA
Gli sforzi di stabilizzazione nell'avanzamento dell'intelligenza artificiale sembrano essere principalmente motivati dall'instaurazione di una mentalità di crescita. Con impegno e dedizione, conoscenze e abilità possono migliorare, a differenza della mentalità fissa che sostiene che conoscenze e competenze siano immutabili e fisse.
Basandosi sulla ricerca della psicologa di Stanford Carol Dweck, questo modo di pensare evidenzia l'importanza di accettare lo sforzo e considerare le sfide come opportunità di crescita personale. Creare una cultura che valorizzi l'apprendimento continuo e l'adattamento è uno dei modi in cui le organizzazioni possono aiutare i sistemi di IA a avere successo in circostanze in evoluzione.
Le aziende stanno iniziando a riconoscere sempre più il potere rivoluzionario del deployment anticipato e dei test nel mondo reale nell'ambito dell'IA. I sistemi di IA traggono beneficio dall'esposizione a diverse fonti di dati e ambienti reali, proprio come i bambini imparano attraverso l'esperienza pratica. Le imprese dovrebbero utilizzare l'IA in applicazioni concrete piuttosto che mantenere i dati privati. Questo fornirà feedback preziosi e migliorerà gli algoritmi con nuovi dati. L'apprendimento è iterativo e coinvolge sia successi che errori. È simile al modo in cui i sistemi di IA si evolvono e diventano più capaci nel tempo.
Un ottimo esempio è Tesla. Mentre una persona guida il veicolo, Tesla aggiorna in background il suo software per la guida autonoma. Il programma confronta le proprie decisioni—come la direzione in cui inclinare il volante—con quelle del conducente. Qualsiasi deviazione significativa o scelta insolita viene esaminata e, se necessario, l'IA viene riaddestrata.
Per proteggere i consumatori e preservare la reputazione, i protocolli di sicurezza sono fondamentali anche nello sviluppo dell'IA. Prima di essere implementati nel mondo reale, i sistemi di IA su larga scala possono essere valutati in modo approfondito e sicuro in ambienti simulati, come pratiche del mondo reale.
Adottare un approccio tecnologico avanzato per lo sviluppo dell'IA
Invece di imparare a camminare guardando un film istruttivo, i bambini imparano a stare in piedi e a fare i primi passi. Traggono anche importanti lezioni da ogni caduta dolorosa e, alla fine, accade la magia. Con l'IA vale lo stesso ragionamento.
Molte aziende, come IBM, ritengono che per migliorare gli algoritmi prima del loro dispiegamento sia necessario raccogliere enormi volumi di dati. Si tratta di una mossa sconsiderata. Utilizzare l'IA nel mondo reale, anziché isolarla in ambienti controllati, contribuisce a generare ulteriori dati che vengono poi utilizzati per informare gli sviluppi futuri.
Sebbene il dispiegamento anticipato comporti un rischio intrinseco più elevato, avvia anche un ciclo continuo di feedback che permette di aggiungere nuovi dati all'algoritmo. È inoltre fondamentale che i dati provengano sia da scenari comuni che da situazioni rare o complesse; solo combinandoli si può garantire uno sviluppo completo dell'IA.
Come discusso sopra, adottare una mentalità orientata alla crescita e andare un passo oltre permette alle aziende di creare ambienti di simulazione che facilitano cicli di sviluppo più rapidi e producono dati sintetici. Per generare nuovi dati di addestramento per l'intelligenza artificiale, ad esempio, Tesla utilizza i dati della propria flotta di veicoli per alimentare un simulatore che replica scenari di traffico complessi.
Le organizzazioni che abbracciano le tecniche di apprendimento continuo discusse sopra e possiedono una mentalità di crescita sono più propense a sviluppare soluzioni AI adatte a un mondo in rapida evoluzione. Le organizzazioni possono mantenere agilità, sicurezza e pertinenza dei propri prodotti e servizi fornendo agli algoritmi un flusso continuo di dati e feedback.
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Aamir Sheikh
Aamir è un giornalista tecnologico con quasi sei anni di esperienza nei settori delle criptovalute e della tecnologia. Si è laureato presso l'Università MAJ con un MBA in Finanza e Marketing. Attualmente lavora per Cryptopolitan, dove si occupa delle ultime novità sui mercati delle criptovalute e delle previsioni sui prezzi.
