Chi sono i pionieri dell'intelligenza artificiale? Un'analisi completa della rivoluzione del deep learning – Immagine: Xpert.Digital
Dimenticate ChatGPT: il documento di Google del 2017 "Attention Is All You Need" è la vera ragione dell'esplosione dell'intelligenza artificiale
Cos'è l'era del Deep Learning?
L'era del Deep Learning si riferisce al periodo a partire dal 2010, in cui lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ha subito una radicale accelerazione grazie a diverse innovazioni tecnologiche. Quest'era segna una svolta nella storia dell'IA, poiché per la prima volta si sono riuniti i prerequisiti necessari per l'addestramento di reti neurali complesse: sufficiente potenza di calcolo, grandi quantità di dati e algoritmi migliorati.
Il termine "deep learning" si riferisce a reti neurali multistrato in grado di estrarre automaticamente caratteristiche astratte dai dati. A differenza degli approcci precedenti, questi sistemi non necessitano più di essere programmati manualmente per identificare le caratteristiche da riconoscere; al contrario, apprendono questi pattern in modo indipendente dai dati di addestramento.
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Perché la rivoluzione del deep learning è iniziata nel 2010?
Il 2010 è stato un anno cruciale, con la convergenza di tre sviluppi cruciali. Innanzitutto, è stato rilasciato il database ImageNet, contenente oltre 10 milioni di immagini classificate in 1.000 categorie, fornendo così, per la prima volta, un set di dati sufficientemente ampio per l'addestramento di reti neurali profonde.
In secondo luogo, le unità di elaborazione grafica (GPU) erano diventate sufficientemente potenti da consentire l'elaborazione parallela di grandi quantità di dati. La piattaforma CUDA di NVIDIA, introdotta nel 2007, ha permesso ai ricercatori di eseguire i calcoli intensivi richiesti per il deep learning.
In terzo luogo, i miglioramenti algoritmici, in particolare l'uso della funzione di attivazione ReLU al posto delle tradizionali funzioni sigmoidee, hanno accelerato significativamente l'addestramento. Questa convergenza ha finalmente reso possibile l'implementazione pratica dei fondamenti teorici degli anni '80.
Quale svolta ha segnato l'inizio della rivoluzione del deep learning?
La svolta decisiva arrivò il 30 settembre 2012, con la vittoria di AlexNet nella competizione ImageNet. La rete neurale convoluzionale sviluppata da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton ottenne un tasso di errore tra i primi 5 del 15,3%, oltre 10 punti percentuali in più rispetto all'algoritmo classificatosi al secondo posto.
AlexNet è stata la prima a combinare con successo reti neurali profonde, grandi set di dati e GPU computing. Sorprendentemente, l'addestramento è stato effettuato su sole due schede grafiche NVIDIA nella camera da letto di Krizhevsky. Questo successo ha dimostrato alla comunità scientifica che il deep learning non era solo teoricamente interessante, ma anche praticamente superiore.
Il successo di AlexNet ha innescato una serie di sviluppi. Già nel 2015, il modello SENet ha addirittura superato il tasso di riconoscimento umano di ImageNet, con un tasso di errore del 2,25%. Questo netto miglioramento nel giro di pochi anni ha dimostrato l'enorme potenziale della tecnologia di deep learning.
Quale ruolo ha avuto l'architettura Transformer?
Nel 2017, un team di Google ha pubblicato l'innovativo articolo "Attention Is All You Need", che ha introdotto l'architettura Transformer. Questa architettura ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale basandosi interamente sui meccanismi dell'attenzione ed eliminando la necessità di reti neurali ricorrenti.
La particolarità dei Transformers è la loro capacità di elaborare i dati in parallelo: mentre i modelli precedenti dovevano lavorare in sequenza, parola per parola, i Transformers possono elaborare intere frasi simultaneamente. Il meccanismo di auto-attenzione consente al modello di comprendere le relazioni tra tutte le parole in una frase, indipendentemente dalla loro posizione.
L'architettura Transformer è diventata la base per tutti i moderni modelli linguistici su larga scala, da BERT a GPT a Gemini. L'articolo originale è stato citato più di 173.000 volte entro il 2025 ed è considerato uno dei lavori scientifici più influenti del XXI secolo.
Perché Google è il pioniere leader dell'intelligenza artificiale?
Secondo l'analisi di Epoch AI, Google è in testa con un ampio margine, con 168 modelli di intelligenza artificiale "degni di nota". Questa posizione dominante può essere spiegata da diverse decisioni strategiche prese dall'azienda fin dall'inizio.
Google ha investito molto nella ricerca sull'intelligenza artificiale già negli anni 2000 e ha riconosciuto tempestivamente il potenziale delle reti neurali. L'acquisizione di DeepMind nel 2014 ha apportato ulteriori competenze all'azienda. Anche il rilascio del framework TensorFlow come open source nel 2015 è stato cruciale, accelerando lo sviluppo dell'intelligenza artificiale a livello mondiale.
Il contributo di Google all'architettura Transformer è stato particolarmente significativo. Il documento, pubblicato nel 2017 dai ricercatori di Google, ha gettato le basi per l'attuale intelligenza artificiale generativa. Sulla base di questo, Google ha sviluppato BERT (2018), che ha rivoluzionato l'elaborazione del linguaggio naturale, e successivamente i modelli Gemini.
Anche la stretta integrazione tra ricerca e sviluppo prodotto in Google ha contribuito all'elevata visibilità. I modelli di intelligenza artificiale sono integrati direttamente nei servizi Google come Ricerca, YouTube e Android, il che contribuisce all'utilizzo pratico e soddisfa quindi i criteri per i modelli "degni di nota".
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Come si sono sviluppati Microsoft, OpenAI e Meta?
Microsoft si classifica al secondo posto con 43 modelli di intelligenza artificiale degni di nota. L'azienda ha beneficiato della partnership strategica con OpenAI, in cui Microsoft ha investito diversi miliardi di dollari. Questa collaborazione ha permesso a Microsoft di integrare precocemente i modelli GPT in prodotti come Bing e Copilot.
OpenAI si classifica al terzo posto con 40 modelli, nonostante sia stata fondata solo nel 2015. Lo sviluppo della serie GPT, da GPT-1 (2018) ai modelli attuali come GPT-4 e o3, ha consacrato OpenAI come leader nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni. ChatGPT, rilasciato nel 2022, ha raggiunto un milione di utenti in cinque giorni e ha portato l'intelligenza artificiale alla ribalta.
Meta (Facebook) ha sviluppato la serie LLaMA, composta da 35 modelli, come alternativa open source ai modelli chiusi. I modelli LLaMA, in particolare LLaMA 3 e il più recente LLaMA 4, hanno dimostrato che i modelli open source possono competere anche con le soluzioni proprietarie.
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Cosa rende un modello di intelligenza artificiale “degno di nota”?
Epoch AI definisce un modello di intelligenza artificiale come "degno di nota" se soddisfa almeno uno dei quattro criteri. In primo luogo, deve raggiungere un miglioramento tecnico rispetto a un benchmark riconosciuto. In secondo luogo, deve raggiungere un'elevata frequenza di citazioni, superiore a 1.000. In terzo luogo, la rilevanza storica può essere un criterio, anche se il modello è ormai tecnicamente obsoleto. In quarto luogo, viene preso in considerazione un utilizzo pratico significativo.
Questa definizione si concentra non solo sul progresso tecnologico, ma anche sull'impatto effettivo e sulla rilevanza nel contesto scientifico ed economico. Pertanto, un modello può essere considerato degno di nota se trova ampia applicazione pratica, anche se non è necessariamente il più avanzato dal punto di vista tecnico.
Il database Epoch AI include oltre 2.400 modelli di apprendimento automatico dal 1950 a oggi, rendendolo la più grande raccolta pubblica del suo genere. Questo database completo consente un'analisi approfondita dello sviluppo dell'intelligenza artificiale in oltre 70 anni.
Come si è sviluppata l'intelligenza artificiale prima dell'era del deep learning?
La storia dell'intelligenza artificiale prima del 2010 è stata caratterizzata da cicli di ottimismo e delusione. Gli anni '50 e '60 hanno visto un grande ottimismo, simboleggiato dal perceptron di Frank Rosenblatt (1957). Queste prime reti neurali hanno acceso le speranze per l'imminente avvento dell'intelligenza artificiale.
Il primo inverno dell'IA iniziò nei primi anni '70, innescato dal libro di Marvin Minsky e Seymour Papert sui limiti dei perceptron (1969). Il Rapporto Lighthill del 1973 al Parlamento britannico portò a drastici tagli ai finanziamenti per la ricerca. Questa fase durò fino al 1980 circa e rallentò significativamente la ricerca sull'IA.
Gli anni '80 videro una rinascita grazie a sistemi esperti come MYCIN, un sistema di diagnostica medica. Nello stesso periodo, Geoffrey Hinton, David Rumelhart e Ronald Williams svilupparono l'algoritmo di backpropagation nel 1986, che rese le reti neurali addestrabili. Yann LeCun sviluppò LeNet, una delle prime reti neurali convoluzionali per il riconoscimento della scrittura, già nel 1989.
Il secondo inverno dell'IA seguì alla fine degli anni '80, quando le grandi aspettative per i sistemi esperti e le macchine LISP furono deluse. Questa fase durò fino agli anni '90 e fu caratterizzata da scetticismo nei confronti delle reti neurali.
Quali sono le basi tecnologiche che hanno reso possibile il deep learning?
Tre innovazioni chiave hanno permesso la rivoluzione del deep learning. Lo sviluppo di potenti GPU è stato fondamentale, poiché hanno consentito l'elaborazione parallela di grandi quantità di dati. La piattaforma CUDA di NVIDIA, nel 2007, ha reso il GPU computing accessibile al machine learning.
Il secondo prerequisito era la disponibilità di dataset di grandi dimensioni e di alta qualità. ImageNet, pubblicato nel 2010 da Fei-Fei Li, è stato il primo a offrire un dataset con oltre 10 milioni di immagini etichettate. Questa quantità di dati era necessaria per addestrare efficacemente le reti neurali profonde.
I miglioramenti algoritmici costituivano il terzo pilastro. L'utilizzo della funzione di attivazione ReLU al posto delle funzioni sigmoidi ha accelerato significativamente l'addestramento. Procedure di ottimizzazione migliorate e tecniche di regolarizzazione come il dropout hanno contribuito a risolvere il problema dell'overfitting.
Come si sono sviluppati i costi di elaborazione per la formazione dell'IA?
Il costo dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale è aumentato esponenzialmente. Il modello Transformer originale costava solo 930 dollari nel 2017. BERT-Large costava 3.300 dollari nel 2018, mentre GPT-3 circa 4,3 milioni di dollari nel 2020.
I modelli moderni raggiungono costi ancora più elevati: GPT-4 è costato circa 78,4 milioni di dollari, mentre Gemini Ultra di Google, con un costo di circa 191,4 milioni di dollari, potrebbe essere il modello addestrato più costoso fino ad oggi. Questa tendenza riflette la crescente complessità e dimensione dei modelli.
Secondo Epoch AI, la potenza di calcolo necessaria per l'addestramento raddoppia circa ogni cinque mesi. Questo sviluppo supera di gran lunga la Legge di Moore e dimostra la rapida espansione della ricerca sull'intelligenza artificiale. Allo stesso tempo, porta a una concentrazione dello sviluppo dell'intelligenza artificiale nelle mani di poche aziende dotate delle risorse necessarie.
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Quali sfide si presentano per un ulteriore sviluppo dell'intelligenza artificiale?
Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale si trova ad affrontare diverse sfide significative. I modelli di ragionamento ottimizzati per ragionamenti logici complessi potrebbero raggiungere i loro limiti di scalabilità già nel 2026. Gli enormi costi computazionali limitano la cerchia di attori che possono partecipare alla ricerca all'avanguardia sull'intelligenza artificiale.
Problemi tecnici come le allucinazioni, in cui i sistemi di intelligenza artificiale generano informazioni false, non sono ancora stati completamente risolti. Allo stesso tempo, sorgono questioni etiche legate alla possibilità di generare contenuti ingannevolmente reali, come dimostra l'immagine virale del Papa in un cappotto di piume, creata dall'intelligenza artificiale.
La disponibilità di dati di training di alta qualità sta diventando sempre più un ostacolo. Molti modelli sono già stati addestrati utilizzando una grande quantità di dati disponibili su Internet, il che richiede nuovi approcci alla generazione dei dati.
In che modo lo sviluppo dell'intelligenza artificiale influisce sulla società?
La rivoluzione del deep learning sta già avendo un impatto enorme sulla società. I sistemi di intelligenza artificiale vengono utilizzati in settori critici come la diagnostica medica, la finanza e i veicoli autonomi. Il potenziale per un cambiamento positivo è enorme, dall'accelerazione delle scoperte scientifiche alla personalizzazione dell'istruzione.
Allo stesso tempo, emergono nuovi rischi. La capacità di creare contenuti falsi realistici minaccia l'integrità delle informazioni. I posti di lavoro potrebbero essere messi a repentaglio dall'automazione: il Ministero Federale del Lavoro tedesco prevede che entro il 2035 nessun lavoro sarà privo di software di intelligenza artificiale.
La concentrazione del potere dell'IA nelle mani di poche aziende tecnologiche solleva interrogativi sul controllo democratico di questa potente tecnologia. Esperti come Geoffrey Hinton, uno dei pionieri del deep learning, hanno messo in guardia dai potenziali pericoli dei futuri sistemi di IA.
I pionieri dell'intelligenza artificiale nell'era del Deep Learning hanno creato una tecnologia che ha il potenziale per trasformare radicalmente l'umanità. La leadership di Google nello sviluppo di 168 modelli di intelligenza artificiale di rilievo, seguita da Microsoft, OpenAI e Meta, dimostra la concentrazione del potere di innovazione nelle mani di pochi attori. La rivoluzione del Deep Learning, in corso dal 2010 e avviata da innovazioni come AlexNet e l'architettura Transformer, ha già trasformato la nostra vita quotidiana e lo farà ancora di più in futuro. La sfida è sfruttare questa potente tecnologia a beneficio dell'umanità, riducendo al minimo i rischi.
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Konrad Wolfenstein
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