Esplora i trend emergenti dell'intelligenza artificiale nel 2024: dai modelli linguistici compatti alle innovazioni multimodali, fino ai progressi nel campo scientifico. Scopri come l'AI sta plasmando il futuro dell'innovazione e della ricerca, rendendo la tecnologia sempre più accessibile e potente.

Il 2023 è stato un anno importante per la AI generativa, che è uscita dai laboratori di ricerca per entrare nel mondo reale, con milioni di persone che la utilizzano attraverso strumenti popolari come ChatGPT e Microsoft Copilot. Quest'anno si prevede che la AI diventi sempre più accessibile, sofisticata e integrata nelle tecnologie che migliorano le attività quotidiane.

Ecco tre importanti tendenze dell'AI da tenere d'occhio nel 2024.

Modelli linguistici di piccole dimensioni (Small Language Model)

Hai già sperimentato la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) se hai usato Copilot per rispondere a domande complesse. Questi modelli sono così grandi che richiedono notevoli risorse di calcolo per essere eseguiti, il che fa della nascita dei modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM) una grossa novità.

Gli SLM sono ancora piuttosto grandi, con diversi miliardi di parametri - a differenza delle centinaia di miliardi di parametri degli LLM - ma sono abbastanza piccoli da poter essere eseguiti su uno smartphone offline. I parametri sono le variabili, o elementi regolabili, che determinano il comportamento di un modello.

I ricercatori di Microsoft hanno sviluppato e rilasciato due SLM - Phi e Orca - che hanno prestazioni pari o superiori a quelle dei modelli linguistici di grandi dimensioni in determinate aree, mettendo in discussione l'idea che le dimensioni siano necessarie per le prestazioni.

A differenza degli LLM istruiti sulla base di grandi quantità di dati internet, i modelli più piccoli utilizzano dati accurati e di alta qualità. Quest'anno è lecito attendersi un miglioramento dei modelli, a vantaggio della ricerca e dell'innovazione.

AI multimodale

La maggior parte dei LLM è in grado di elaborare un solo tipo di dati - il testo - ma i modelli multimodali sono in grado di interpretare informazioni provenienti da diversi tipi di dati come testo, immagini, audio e video. Questa caratteristica rende le tecnologie, dagli strumenti di ricerca alle app creative, più ricche e precise, oltre che efficaci.

Copilot è in grado di rilevare il contenuto di un'immagine caricata, grazie a un modello multimodale in grado di elaborare immagini, linguaggio naturale e dati di ricerca Bing. Copilot può generare, per esempio, informazioni rilevanti come il significato storico di un monumento presente nella foto.

L'intelligenza artificiale multimodale è anche alla base di Microsoft Designer, un'applicazione di progettazione grafica in grado di generare immagini sulla base di una descrizione del risultato desiderato. Inoltre, consente di creare voci neurali personalizzate, o voci dal suono naturale, particolarmente utili per i lettori di testo e gli strumenti per persone affette da disturbi vocali.

L'intelligenza artificiale in campo scientifico

Gli esperti prevedono grandi progressi per quanto riguarda gli strumenti di AI progettati per accelerare le scoperte scientifiche, con buona parte del lavoro mirato ad affrontare problemi globali come il cambiamento climatico, le crisi energetiche e le malattie.

Per mitigare il cambiamento climatico e aiutare gli agricoltori a lavorare in modo più efficiente, i ricercatori di Microsoft stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per realizzare previsioni meteorologiche migliori, calcolatori di carbonio e altri strumenti per l'agricoltura sostenibile.

Nel campo delle scienze biologiche, i ricercatori stanno collaborando al più grande modello di AI basato su immagini per combattere il cancro e utilizzano l'AI avanzata per trovare nuovi farmaci.

L'intelligenza artificiale sta trasformando anche la scienza dei materiali, campo che si concentra sulla creazione di nuovi materiali con proprietà specifiche. Una recente scoperta ha dimostrato la potenza dell'intelligenza artificiale per accelerare la ricerca di materiali per batterie meno tossici.

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la scoperta scientifica e questa potrebbe rivelarsi l'applicazione più entusiasmante e, in ultima analisi, più importante dell'AI.