La prima metà del 2023 sviluppi in Data Science e Intelligenza Artificiale

2023 Data Science and Artificial Intelligence developments

 

Molte cose sono accadute nella prima metà del 2023. Ci sono stati progressi significativi nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale. Così tanto che è stato difficile tenere il passo con tutti loro. Possiamo sicuramente dire che la prima metà del 2023 ha mostrato un progresso rapido che non ci aspettavamo. 

Quindi anziché parlare troppo di come siamo tutti affascinati da queste innovazioni, parliamone.

 

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Elaborazione del linguaggio naturale

 

Inizierò con la cosa più ovvia. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Qualcosa che stava nascendo nell’oscurità e che nel 2023 è venuto alla luce. 

Questi progressi sono stati dimostrati in ChatGPT di OpenAI, che ha fatto impazzire il mondo. Dalla loro uscita ufficiale all’inizio dell’anno, ChatGPT è passato da GPT-4 e ora ci aspettiamo GPT-5. Hanno rilasciato plugin per migliorare la vita quotidiana delle persone e i flussi di lavoro per gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico. 

E tutti sappiamo che dopo il rilascio di ChatGPT, Google ha rilasciato Bard AI che si è rivelato un successo tra le persone, le aziende e altro. Bard AI si sta confrontando con ChatGPT per la migliore posizione di chatbot, offrendo servizi simili come migliorare i compiti degli ingegneri di apprendimento automatico. 

In mezzo al rilascio di questi chatbot, abbiamo visto modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) spuntare dal nulla. Large Model Systems Organization (LMSYS Org), un’organizzazione di ricerca aperta fondata da studenti e docenti dell’UC Berkeley ha creato ChatBot Arena, un benchmark LLM per rendere i modelli più accessibili a tutti utilizzando un metodo di co-sviluppo utilizzando set di dati, modelli, sistemi e strumenti di valutazione aperti.

 

AutoML

 

Ora che le persone si stanno abituando ai chatbot che rispondono alle loro domande e semplificano il loro lavoro e la vita personale, cosa succede per gli analisti dei dati e gli specialisti di apprendimento automatico? 

Bene, stanno utilizzando AutoML, un potente strumento per i professionisti dei dati come gli scienziati dei dati e gli ingegneri di apprendimento automatico per automatizzare la preelaborazione dei dati, l’ottimizzazione degli iperparametri e svolgere compiti complessi come l’ingegneria delle caratteristiche. Con i progressi nella scienza dei dati e nell’IA, naturalmente abbiamo assistito a una forte domanda di specialisti dei dati e dell’IA. Tuttavia, poiché il progresso si sta muovendo a un ritmo rapido, stiamo vedendo una carenza di questi professionisti dell’IA. Pertanto, trovare modi per esplorare, analizzare e prevedere i dati in un processo automatizzato migliorerà il successo di molte aziende. 

Non solo sarà in grado di liberare tempo per gli specialisti dei dati, ma le organizzazioni avranno più tempo per espandersi e essere più innovative su altre attività. 

 

Intelligenza artificiale generativa

 

Se eri presente durante l’esplosione dei chatbot, avresti sentito il termine “Intelligenza artificiale generativa” essere menzionato. L’intelligenza artificiale generativa è in grado di generare testi, immagini o altre forme di media basandosi su input dell’utente. Proprio come i progressi sopra menzionati, l’intelligenza artificiale generativa sta aiutando diverse industrie con compiti per semplificare la loro vita. 

Ha la capacità di produrre nuovi contenuti, sostituire compiti ripetitivi, lavorare su dati personalizzati e praticamente generare tutto ciò che si desidera. Se l’intelligenza artificiale generativa è nuova per te, vorrai conoscere Stable Diffusion, che è alla base dell’intelligenza artificiale generativa. Se sei uno scienziato dei dati o un analista dei dati, potresti aver sentito parlare di PandasAI, la libreria di intelligenza artificiale generativa in Python, se no, è un toolkit open source che integra le capacità dell’intelligenza artificiale generativa in Pandas per un’analisi dati più semplice. 

Ma con questi strumenti e software di intelligenza artificiale generativa che vengono rilasciati, sono ancora necessari gli scienziati dei dati nell’era dell’intelligenza artificiale generativa?

 

Apprendimento profondo

 

L’apprendimento profondo continua a prosperare. Con i recenti progressi nella scienza dei dati e nell’IA, sempre più tempo ed energia vengono investiti nella ricerca del settore. Come sottoinsieme dell’apprendimento automatico interessato ad algoritmi e reti neurali artificiali, viene ampiamente utilizzato in compiti come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e il riconoscimento facciale. 

Mentre stiamo vivendo la quarta rivoluzione industriale, gli algoritmi di apprendimento profondo ci stanno permettendo di imparare dai dati allo stesso modo dei esseri umani. Stiamo vedendo sempre più auto a guida autonoma sulle strade, strumenti di rilevamento delle frodi, assistenti virtuali, modellazione predittiva sanitaria e altro ancora. 

Il 2023 ha dimostrato di mostrare i lavori di deep learning attraverso processi automatizzati, robotica, blockchain e varie altre tecnologie.

 

Edge Computing

 

Con tutto ciò che sta accadendo, devi pensare che questi computer siano piuttosto stanchi, giusto? Per soddisfare gli avanzamenti dell’IA e della scienza dei dati, le aziende richiedono computer e sistemi che possano aiutare a sostenerli. Edge computing porta l’elaborazione e la memorizzazione dei dati più vicino alle fonti di dati. Quando si lavora con questi modelli avanzati, l’edge computing offre l’elaborazione dei dati in tempo reale e consente una comunicazione fluida tra tutti i dispositivi.

Ad esempio, quando LLM venivano rilasciati ogni due secondi, era ovvio che le organizzazioni avrebbero richiesto sistemi efficaci come l’edge computing per avere successo. Google ha rilasciato TPU v4 quest’anno – risorse di elaborazione in grado di gestire le elevate esigenze computazionali dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale.

Grazie a questi progressi, stiamo vedendo sempre più organizzazioni passare dal cloud all’edge per soddisfare le loro esigenze attuali e future. 

 

IA etica e scienza dei dati

 

Sta succedendo molto e sta succedendo in un breve periodo di tempo. Sta diventando molto difficile per organizzazioni come il governo tenere il passo. I governi di tutto il mondo sollevano la questione di “come queste applicazioni di intelligenza artificiale influenzano l’economia e la società e quali sono le implicazioni?”. 

Le persone sono preoccupate per i pregiudizi e le discriminazioni, la privacy, la trasparenza e la sicurezza di queste applicazioni di intelligenza artificiale e di scienza dei dati. Quali sono quindi gli aspetti etici dell’IA e della scienza dei dati e cosa possiamo aspettarci in futuro?

Abbiamo già l’European AI Act che spinge un quadro che raggruppa i sistemi di intelligenza artificiale in 4 aree di rischio. Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha testimoniato sulle preoccupazioni e possibili insidie della nuova tecnologia presso una commissione del Senato degli Stati Uniti martedì 16. Sebbene ci siano molti progressi in un breve periodo di tempo, molte persone sono preoccupate. Nei prossimi 6 mesi possiamo aspettarci che vengano approvate altre leggi e che vengano introdotte regolamentazioni e quadri giuridici. 

 

Conclusione

 

Se non sei stato aggiornato sull’IA e sulla scienza dei dati negli ultimi 6 mesi, spero che questo articolo ti abbia fornito una rapida panoramica di ciò che sta accadendo. Sarà interessante vedere nei prossimi 6 mesi come questi progressi vengono abbracciati garantendo nel contempo un uso responsabile ed etico di queste tecnologie.     Nisha Arya è una data scientist, scrittrice tecnica freelance e community manager presso VoAGI. È particolarmente interessata a fornire consigli sulla carriera della scienza dei dati o tutorial e conoscenze teoriche sulla scienza dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare della longevità della vita umana. Un’apprendista desideroso di ampliare le sue conoscenze tecnologiche e le sue competenze di scrittura, aiutando nel contempo a guidare gli altri.