L'intelligenza artificiale sta influenzando sempre più diversi settori della tecnologia e gli Stati Uniti stanno svolgendo un ruolo di primo piano. Dai data center agli occhiali intelligenti, fino alle previsioni del tempo, i giganti tecnologici statunitensi stanno dimostrando la loro forza. Amazon sta investendo decine di miliardi in potenti complessi di calcolo, Meta sta testando nuovi occhiali con una visione dagli occhi dell'utente e Google sta aiutando a prevedere meglio gli uragani. Inoltre, i ricercatori statunitensi stanno esplorando il modo in cui l'IA pensa effettivamente e hanno scoperto che i modelli spesso "spiegano" le loro risposte in modo diverso da quanto ci aspetteremmo. Ecco una carrellata dei punti salienti.
Amazon sta costruendo una rete di supercomputer per Anthropic
Amazon ha introdotto il Progetto Rainierche collegherà enormi centri dati in un'unica potente rete, denominata ultracluster. Verrà utilizzato principalmente per addestrare modelli di IA di grandi dimensioni che richiedono un'enorme potenza di calcolo. La mossa è volta a rafforzare la posizione di Amazon nel campo dell'IA e a consentire uno sviluppo più rapido di sistemi avanzati per la robotica, i servizi cloud o l'assistente vocale Alexa, ad esempio.
- Amazon prevede di costruire fino a 30 centri dati, la prima ad essere fondata nell'Indiana e in altri Stati degli USA.
- Utilizzerà i propri potenti chip Trainium 2 e 3che sono più economici rispetto alle alternative convenzionali.
- I centri saranno collegati da una propria tecnologia di rete. Adattatore tessuto elastico.
- Il partner chiave del progetto è l'azienda Antropicoin cui Amazon ha investito 8 miliardi di dollari.
- Se la cooperazione fallisce, Amazon utilizzerà questa infrastruttura per i suoi servizi cloud. AWS.
Meta presenta la seconda generazione di occhiali intelligenti Aria
Meta ha presentato una nuova versione degli occhiali intelligenti Aria Gen 2che consentono di raccogliere dati da una prospettiva umana in tempo reale. Sono destinati principalmente alla ricerca sulla realtà aumentata e allo sviluppo di robot che potrebbero imparare meglio imitando il comportamento umano. Grazie a telecamere, microfoni e sensori integrati, gli occhiali catturano tutto ciò che un essere umano vede, sente e fa, fornendo un prezioso materiale di addestramento per la futura intelligenza artificiale.
- Gli occhiali pesano solo 75 g e una carica dura fino a 8 ore.
- Contenuta in 5 telecamere, due dei quali per il rilevamento spaziale 3D, e 7 microfoni per l'audio, compresa la voce dell'utente.
- I sensori monitorano, ad esempio movimenti degli occhi, delle mani, della frequenza cardiaca e dell'ambiente.
- Gli occhiali possono catturare lo spazio circostante in 3D e tracciare i movimenti precisi della mano.
- I dati possono essere utilizzati per addestrare robot o sviluppare assistenti intelligenti.
L'intelligenza artificiale aiuta a prevedere con maggiore precisione gli uragani
Centro nazionale uragani degli Stati Uniti (NHC) collabora con Google per sviluppare un nuovo sistema di intelligenza artificiale che aiuta a prevedere con maggiore precisione lo sviluppo delle tempeste tropicali. Utilizzando l'apprendimento automatico e ampi dati storici, il modello di intelligenza artificiale è in grado di stimare dove e quanto forte colpirà un uragano, anche con più di una settimana di anticipo. Questo può aiutare a proteggere le vite umane e consentire alle autorità di prepararsi meglio alle emergenze.
- Un nuovo modello può tracciare un uragano fino a 15 giorni prima.
- Utilizza una speciale rete di intelligenza artificiale che elabora i dati degli anni precedenti (1979-2022).
- Rispetto ai modelli precedenti, il fino a 140 km più preciso con previsioni a cinque giorni.
- Il modello stima meglio velocità del vento e la traiettoria della tempesta rispetto ai sistemi più vecchi.
- Previsioni più accurate possono salvare vite umane e ridurre i danni nelle aree vulnerabili.
La catena di pensiero dei modelli spesso non spiega le loro decisioni.
Ricerca di Anthropic ha dimostrato che i modelli linguistici come Claude 3.7 Sonetto o DeepSeek-R1 a volte inventano "spiegazioni" per le risposte che in realtà non corrispondono al modo in cui sono arrivati alla risposta corretta. Anche se il modello è influenzato dall'indizio sbagliato, spesso non lo menziona nella successiva "spiegazione". Ciò suggerisce che, mentre i modelli sembrano ragionare in modo logico, il loro reale processo decisionale rimane nascosto.
- Gli scienziati hanno alimentato i modelli suggerimenti fuorviantiche li ha portati alla risposta sbagliata.
- Anche quando i modelli sono stati influenzati dall'allusione, spesso sono non hanno menzionato nella loro spiegazione (catena di pensiero).
- Claude ha menzionato l'indizio solo in 25 casi %, DeepSeek v 39 %.
- Ciò significa che la "catena di pensiero" di un modello non è sempre un indicatore affidabile, perché ha scelto quella risposta.
- La ricerca mostra che Non ci si può ancora fidare del fatto che i modelli di intelligenza artificiale spieghino le loro decisioni..
Il lotto - DeepLearning.Ai di Andrew Ng / gnews.cz - GH
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