Firmware 2.0 #02 – AI

E' uscito il terzo numero di Firmware 2.0. Il focus di questo mese è dedicato al settore Artificial Intelligence. All'interno troverete articoli tecnici su reti neurali convoluzionali, Machine Learning, Deep Learning con Keras sul Raspberry Pi, Weka, Intelligenza Artificiale nella Guerra del Futuro, software che impara a giocare a scacchi, blockchain technology, algoritmi di consenso, Skynet Core, IOTA, Ethereum e molto altro. Il download è disponibile nei formati PDF, ePub e mobi.

Vivremo in un Matrix

L’intelligenza artificiale è già realtà tangibile. A renderla estremamente affascinante ed unica è la capacità di sistemi intelligenti di replicare comportamenti umani seguendo lo schema percezione, ragionamento ed azione. Tuttavia, nell’immaginario collettivo parlare di intelligenza artificiale riconduce spesso alla fantascienza e ad una visione futuristica della realtà. Le leggi della robotica di Isaac Asimov pubblicate nel lontano 1942 sulla rivista di fantascienza Astounding Science Fiction, prendono forma e diventano più che mai attuali. Negli ultimi anni abbiamo assistito ad uno sviluppo esponenziale di tecnologie per l’intelligenza artificiale, soprattutto in virtù del fatto che gli algoritmi di apprendimento automatico hanno potuto contare su una notevole potenza computazionale e sulla crescente disponibilità di dati necessari per l’addestramento. In seguito alla progressiva miniaturizzazione dei computer, alla diffusione di sensori low cost ed alla disponibilità di dispositivi sempre più smart, è stato possibile semplificare la raccolta e l’interpretazione di un grande volume di informazioni. I dati sono oggetti di grande rilevanza poichè consentono ai sistemi di IA di prendere decisioni con maggiore efficacia e consapevolezza. L’IA ha raggiunto livelli di sviluppo tali da poter essere implementata in diversi settori ed a più livelli, dall’ambito medico all’automazione nell’industry 4.0, ai veicoli a guida autonoma ed alla prevenzione dei disastri naturali ed analisi di cambiamenti climatici, quando supportata dalla blockchain technology. Intelligenza artificiale e blockchain sono sempre più vicine, infatti se da una parte la blockchain, in virtù della sua caratteristica decentralizzata, ponendosi come alternativa al modello transazionale centralizzato, archivia e convalida i record, dall’altra, l’intelligenza artificiale analizza grandi dataset, crea modelli e coadiuva il processo decisionale. IA, machine learning, deep learning e blockchain saranno i trend topics del futuro. Parola degli analisti. Una spinta propulsiva alla diffusione su larga scala dell’intelligenza artificiale è fornita anche dallo sviluppo nel settore elettronico di piattaforme embedded dotate di elevata capacità computazionale. Il minicomputer Raspberry Pi è dotato di alta potenza di calcolo che lo rende in grado di implementare progetti di IA di vario tipo, ad esempio il Raspberry Pi 4 Model B offre caratteristiche e performance di alto livello in termini di velocità del processore e connettività. Tra le specifiche tecniche più interessanti, la scheda di sviluppo Raspberry Pi 4, oltre ad una CPU potenziata, possiede anche una GPU più veloce e maggiore RAM, caratteristiche che lo rendono ideale per l’inferenza ed il machine learning. L’intelligenza artificiale diventa open source. A crescere, infatti, non sono solo i dispositivi hardware ma anche le applicazioni di software open source per il machine learning ed il deep learning, consentendo ad una ampia gamma di utenti, professionisti, sviluppatori ma anche accademici e start up, di approcciarsi alle tecnologie IA a costi contenuti. Python è tra i più popolari linguaggi di programmazione open source per implementare progetti di IA. Il punto di forza della vision dell’open source resta saldamente la condivisione di progetti e pacchetti software in una community che rappresenta il vero valore aggiunto di ciascuna idea progettuale, in linea con il “learning by doing”. La ricerca nel settore dell’elettronica ha spinto verso l’ingegnerizzazione di schede che, fornite dell’idonea potenza di calcolo, possono fungere da base per lo sviluppo di progetti di IA: è stato questo il motivo principale della messa a punto di Arduino Portenta da parte del team della
nota board, con capacità computazionali potenziate e maggiore memoria, superando di fatto le intrinseche barriere tecnologiche della scheda Arduino. Anche Google ha da sempre manifestato interesse nello sviluppo di dispositivi e software di AI. In tal senso il noto colosso tecnologico ha sviluppato Google Coral, un computer single board fornito di System on Module removibile, pensato e progettato per applicazioni di AI, ha un aspetto molto simile a quello di un Raspberry Pi ed è dotato di un acceleratore per i carichi di machine learning. Les jeux sont faits. L’intelligenza
artificiale è già reale e presto saremo tutti coinvolti nell’interagire con essa. Tuttavia, ciò che sembra essere al centro del dibattito sulle effettive potenzialità applicative dell’IA è il suo impatto diretto sulla nostra vita quotidiana. La domanda alla quale occorre dare una risposta è se l’intelligenza artificiale sia più un rischio o un’opportunità, una minaccia per la civiltà o un potente strumento che migliorerà la qualità della vita dell’umanità intera potenziando ed estendendo le capacità umane. In futuro potremmo avere a che fare con sistemi di super intelligenza artificiale basati su macchine che pensano in anticipo e superano il pensiero degli umani. Arriveremo davvero ad un punto di non ritorno in cui le macchine ed i robot creati dall’uomo diventeranno più intelligenti dei loro stessi creatori?

     Il sommario di

     Firmware 2.0 #02

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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