Il Futuro dell’IA Addestrare Reti Neurali nel Palmo della Tua Mano 🤖📱
Addestrare un grande modello linguistico, come il GPT-4 di OpenAI, su uno smartphone è estremamente impegnativo. Tuttavia, un cambiamento potrebbe essere in avvicinamento con l'aiuto di software più intelligenti.
Entro il 2024, l’IA potrebbe imparare sul tuo telefono.
Il mondo dell’intelligenza artificiale (IA) è rimasto in gran parte dietro le quinte nelle strutture di cloud computing, lontano dai nostri smartphone. Ma attenzione, perché sembra che le cose stiano per cambiare! Nel prossimo futuro potremmo assistere all’apprendimento dell’IA direttamente sui nostri dispositivi personali, senza dover dipendere da una connessione internet costante al cloud. Cose entusiasmanti, giusto?
I vantaggi dell’apprendimento “on-device” 📚💡
Il concetto di apprendimento “on-device” porta con sé una serie di vantaggi. Innanzitutto, non ci saranno più ritardi causati dalla connessione al cloud. La rete neurale sarà addestrata direttamente sul tuo dispositivo, consentendo un apprendimento immediato. E la cosa migliore? Il tuo assistente di intelligenza artificiale sarà personalizzato, imparerà dalle tue azioni, movimenti e dintorni specifici. Si adatterà e migliorerà mentre svolgi le tue attività quotidiane. È come avere un mini supercomputer in tasca che comprende e soddisfa le tue esigenze!
Le implicazioni delle reti neurali sul tuo telefono 📲🧠
Immagina un mondo in cui l’IA impara costantemente dalle tue interazioni. Mentre cammini, tocchi, scorri e trascini sul tuo telefono, il tuo assistente di intelligenza artificiale è lì accanto a te, assorbendo informazioni sul mondo che ti circonda. Apple sta già facendo progressi in questa direzione, sviluppando reti neurali più grandi, come ChatGPT di OpenAI, per eseguire localmente su iPhone. Ciò significa che il tuo prossimo iPhone potrebbe diventare una potenza di AI personale, adattando le sue risposte e capacità alle tue esigenze uniche.
Ma non è solo Apple. Anche Google si è cimentato nell’IA sul dispositivo con TinyML, una tecnologia che consente l’esecuzione di reti neurali su dispositivi a basso consumo energetico. È come avere un piccolo assistente di intelligenza artificiale che opera sui tuoi sensori intelligenti. La sfida, tuttavia, sta nell’addestrare queste reti localmente. Richiede un notevole potere di elaborazione, memoria e larghezza di banda.
Superare le sfide 🏋️♀️🧠
I ricercatori sono determinati a superare gli ostacoli associati all’addestramento sul dispositivo. Un approccio consiste nell’aggiornare selettivamente determinate parti di una rete neurale utilizzando una tecnica chiamata transfer learning. TinyTL del MIT è un esempio di questo, che perfeziona reti neurali ampiamente addestrate per vari scopi come il riconoscimento facciale.
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Un recente rapporto di ricerca di STMicroelectronics suggerisce che eseguire solo inferenza sui dispositivi mobili non è sufficiente. Per combattere il fenomeno noto come concept drift, in cui i modelli di IA degradano nel tempo, propongono di aggiornare periodicamente il programma con nuovi dati di addestramento.
Inoltre, si stanno facendo sforzi per rendere le reti neurali più leggere e adatte alla memoria. Ad esempio, rimuovere la parte intensiva in termini di calcolo dell’addestramento, nota come back-propagation, può ridurre significativamente i requisiti di memoria dei pesi neurali fino al 94%. Sono inoltre in esplorazione le reti neurali binarie, in cui i pesi possono essere solo uno o zero, come modo per ridurre lo spazio di archiviazione sul dispositivo.
Diverse applicazioni dell’apprendimento “on-device” 🌐📱
Le potenziali applicazioni dell’apprendimento “on-device” sono estremamente promettenti. All’Università Tecnologica di Nanyang a Singapore, i ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento sul dispositivo per contrastare le minacce alla sicurezza informatica. Ogni dispositivo addestra la propria versione di un sistema di rilevamento delle intrusioni, aumentando la sicurezza e proteggendo informazioni sensibili.
Addirittura Apple si sta dedicando a esplorare la funzionalità dell’IA specifica per i dispositivi iOS. I loro ricercatori hanno sviluppato programmi come il Never-ending UI Learner, che consente a ciascun dispositivo di apprendere automaticamente le funzionalità delle app. Ciò riduce la dipendenza dai lavoratori umani ed assicura la privacy dei dati.
La strada davanti: addestrare reti neurali nel tuo palmare 🛣️📲
Anche se il 2024 potrebbe segnare una svolta significativa nell’apprendimento sul dispositivo, solo il tempo lo dirà. Tuttavia, è chiaro come il cristallo che il futuro dell’IA non risiede solo nel cloud, ma nel palmo della tua mano. La capacità di addestrare reti neurali localmente sui dispositivi personali apre infinite possibilità di personalizzazione, miglioramento delle prestazioni e privacy potenziate.
Quindi, preparati a vivere in un mondo in cui il tuo assistente di intelligenza artificiale impara dalle tue abitudini quotidiane, comprende le tue esigenze e ti offre soluzioni personalizzate direttamente dal tuo telefono. È una rivoluzione dell’IA che ci avvicina sempre di più al potere della tecnologia avanzata letteralmente a portata di mano!
🎥 Guarda questo video per saperne di più sull’addestramento on-device e sul suo impact!
Riferimenti: – L’intelligenza artificiale dà un impulso alla collaborazione tra aziende tecnologiche – Come usare il prompt dei comandi in Windows – 7 modi per assicurarsi che i tuoi dati siano pronti per l’IA generativa – Come gli sviluppi dell’IA di Apple potrebbero fare o rompere l’iPhone 16 – Volkswagen pensa che l’integrazione di ChatGPT renderà il suo assistente vocale buono
