{"id":3546,"date":"2021-06-14T16:00:00","date_gmt":"2021-06-14T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ellycode.com\/?p=3546"},"modified":"2021-06-14T15:56:30","modified_gmt":"2021-06-14T13:56:30","slug":"le-novita-sullintelligenza-artificiale-da-google-microsoft-amazon-e-apple","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ellycode.com\/it\/blog\/le-novita-sullintelligenza-artificiale-da-google-microsoft-amazon-e-apple\/","title":{"rendered":"Le novit\u00e0 sull’intelligenza artificiale da Google, Microsoft, Amazon e Apple"},"content":{"rendered":"\n

Maggio e Giugno sono i mesi in cui sono concentrati gli eventi pubblici principali delle grandi aziende collegate all’IT. Alcune aziende come Apple si concentrano maggiormente sugli aggiornamenti dei prodotti legati ai loro dispositivi (sistema operativo e apps), altre come Microsoft e Amazon presentano le novit\u00e0 relative ai propri cloud (Azure e AWS). Google, infine, fa entrambe le cose: vengono presentate sia le novit\u00e0 di Android che i nuovi servizi cloud. Tutti gli eventi di quest’anno hanno dato ampio risalto all’AI e al Machine Learning: c’\u00e8 una forte concorrenza e ognuno ha presentato risultati fantastici in campi come l’analisi delle immagini, la comprensione dei testi o il Natural Language Processing (di cui ci ha parlato Salvatore Merone qui<\/a>). Proviamo quindi a dare un’occhiata a quanto \u00e8 stato presentato nelle ultime settimane in questi eventi.<\/p>\n\n\n\n

Google\/ IO 2021<\/h2>\n\n\n\n

LaMDA (Language Model for Dialog Applications)<\/h4>\n\n\n\n

Il Natural Language Processing negli ultimi anni ha tratto enorme giovamento dalla ricerca condotta da Google. LaMDA<\/strong> \u00e8 il nuovo modello basato su Transformer<\/a>, una rete neurale resa open source da Google Research nel 2017. Siamo di fronte a un motore di dialogo in grado di condurre una conversazione libera su un numero molto grande di argomenti, mostrando la capacit\u00e0 di seguire il suo interlocutore in maniera del tutto naturale, a differenza dei suoi predecessori.<\/p>\n\n\n\n

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Nella demo mostrata all\u2019evento, LaMDA ha condotto una conversazione impersonando il pianeta Plutone e poi un aeroplanino di carta!<\/p>\n\n\n\n

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Google Maps<\/h4>\n\n\n\n

Sono state introdotte due novit\u00e0 nel prodotto storico di Google, entrambe basate sull\u2019AI: il calcolo dei percorsi pi\u00f9 efficienti dal punto di vista del consumo del carburante e Safer Routing. Quest\u2019ultima funzionalit\u00e0 permetter\u00e0 di seguire il percorso pi\u00f9 sicuro per arrivare a una destinazione considerando le condizioni meteo e il traffico.<\/p>\n\n\n\n

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Rivelazione di problemi dermatologici<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Dopo aver contribuito alla ricerca sul cancro al seno e alla retinopatia diabetica, Google ha presentato uno strumento che, partendo dalle foto scattate da un telefono, \u00e8 in grado di scoprire problemi dermatologici.<\/p>\n\n\n\n

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Vertex AI: la nuova piattaforma cloud di AI<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Vertex AI \u00e8 la nuova piattaforma di machine learning cloud di Google che unisce AutoML e AI Platform in una nuova API, libreria client e interfaccia utente. Lo scopo \u00e8 permettere di creare e distribuire pi\u00f9 velocemente modelli di ML. Sono stati introdotti anche degli strumenti di codifica avanzata che riducono dell\u201980% la quantit\u00e0 di codice scritto.<\/p>\n\n\n\n

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TPU di nuova generazione<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Google ha presentato le tensor processing units (TPU) di quarta generazione. Una TPU \u00e8 una classe di microprocessori progettati per fornire accelerazione hardware a reti neurali, classificatori di immagini, natural language processing e modelli per traduzioni. I cluster TPUv4, detti anche pods, sono costituiti da 4096 chip interconnessi in grado di offrire pi\u00f9 di un exaflop di potenza di calcolo, equivalenti a 10 milioni di laptop di media potenza. I TPUv4 saranno a breve disponibili nei datacenter cloud di Google.<\/p>\n\n\n\n

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MUM: la nuova generazione di algoritmi AI<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

MUM (Multitask Unified Model) \u00e8 un nuovo algoritmo di AI, 1000 volte pi\u00f9 potente dei suoi predecessori basati sul\u2019architettura Transformer. Sar\u00e0 utilizzato per rendere ancora pi\u00f9 efficiente il motore di ricerca: ossia potremo porre domande pi\u00f9 specifiche ricevendo risposte molto pi\u00f9 dettagliate. MUM non solo \u00e8 in grado di comprendere il linguaggio ma \u00e8 anche in grado di generarlo in 75 differenti lingue.<\/p>\n\n\n\n

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Tensorflow Lite<\/h4>\n\n\n\n

TensorFlow \u00e8 una piattaforma open source end-to-end per il machine learning. Ha un ecosistema completo e flessibile di strumenti, biblioteche e risorse della comunit\u00e0 che consente ai ricercatori di spingere lo stato dell’arte nel ML e agli sviluppatori di creare e distribuire facilmente applicazioni basate sul ML. La versione Lite consente di eseguire i modelli di machine learning su dispositivi mobile Android, iOS e IoT. La novit\u00e0 pi\u00f9 importante, per\u00f2, \u00e8 che gli stessi modelli generati per i dispositivi mobile  ora potranno essere eseguiti anche nei browser per la classificazione delle immagini, rilevamento di oggetti e altri task comuni grazie allo standard WebAssembly.<\/p>\n\n\n\n

Microsoft Build 2021<\/h2>\n\n\n\n

Il 25 maggio alle ore 18:00 CEST, Satya Nadella<\/strong>, CEO di Microsoft, ha dato il via a Build 2021, la conferenza annuale dedicata agli sviluppatori, con un keynote virtuale durante il quale ha delineato la strategia di Microsoft per aiutare gli sviluppatori a creare il futuro. E\u2019 possibile rivederlo a questo link<\/a>. Ampio spazio \u00e8 stato dedicato alle soluzioni per gli sviluppatori per favorire collaborazione e produttivit\u00e0: ad esempio le nuove integrazioni per Power Platform e Visual Studio, gli ultimi investimenti su Java e la applicazioni di livello enterprise nel cloud Azure. Sono state mostrate le nuove funzionalit\u00e0<\/a> di Teams per migliorare quello che viene definito lavoro ibrido: ossia la possibilit\u00e0 di lavorare ovunque, a qualsiasi ora e su qualsiasi device. Per quanto riguarda la AI, Microsoft ha cercato di risolvere la confusione che regnava tra i consumatori dei servizi di intelligenza artificiale introducendo gli Azure Applied AI Services.<\/p>\n\n\n\n

Azure Applied AI services<\/h4>\n\n\n\n

L’idea base \u00e8 portare in produzione soluzioni di AI in giorni invece che in mesi: generare quindi valore velocemente con servizi specializzati nei processi business pi\u00f9 comuni. A quelli che erano i Cognitive Services gi\u00e0 esistenti sono stati aggiunti modelli per risolvere problemi specifici dando poi l’opportunit\u00e0 di estenderli con il servizio di Machine Learning di Azure<\/p>\n\n\n\n

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La lista completa dei servizi offerti \u00e8 la seguente:<\/p>\n\n\n\n