L’intelligenza artificiale sta rapidamente evolvendo, e con essa emerge anche una nuova e complessa frontiera: la sicurezza. Due recenti sviluppi hanno messo in evidenza la necessità di riflessioni più approfondite sulla protezione dei modelli AI, dimostrando che anche le intelligenze più avanzate non sono immuni da vulnerabilità.
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La “Macchina di Habermas“, sviluppata da Google DeepMind, rappresenta un approccio innovativo alla mediazione e alla gestione del consenso in contesti di gruppo, impiegando l’intelligenza artificiale per sintetizzare prospettive variegate. Basata sul modello linguistico avanzato Chinchilla, questa tecnologia si articola in due fasi: nella prima, le opinioni individuali vengono analizzate e sintetizzate in dichiarazioni collettive preliminari; nella seconda, i partecipanti esaminano e criticano queste dichiarazioni, affinando così il risultato finale attraverso il loro feedback.
Jürgen Habermas è un filosofo e sociologo tedesco, noto principalmente per il suo contributo alla teoria della comunicazione e alla filosofia politica, con una particolare attenzione al concetto di “razionalità comunicativa”. Nato nel 1929, Habermas è una figura di spicco della cosiddetta “Scuola di Francoforte”, una corrente filosofica e sociologica critica che ha avuto una forte influenza sulla riflessione teorica del XX secolo. Con le sue opere, ha esplorato come le strutture sociali e istituzionali influenzino la capacità delle persone di comunicare in modo autentico e libero, mirando alla creazione di una società democratica fondata sul dialogo e il consenso.
Un aspetto centrale del suo pensiero è l’idea che il linguaggio non serva solo a descrivere la realtà, ma anche a costruirla attraverso il consenso raggiunto in uno spazio pubblico ideale, dove la comunicazione dovrebbe essere libera da potere e manipolazione. Questo porta al concetto di “azione comunicativa”, in cui gli individui, attraverso il dialogo razionale e senza coercizione, possono raggiungere accordi basati su ragioni condivise.
La rivoluzione dei chatbot ha inondato il nostro mondo di testi generati dall’IA, presenti in ogni angolo della nostra vita quotidiana: dai feed delle notizie, ai saggi accademici, fino alle email. La loro abbondanza è talmente ridondante che sono nati interi settori per affrontare la questione, offrendo soluzioni per identificare testi generati dall’IA e servizi che promettono di “umanizzare” questi testi, rendendoli indistinguibili da quelli scritti da un essere umano. Tuttavia, entrambi i tipi di strumenti presentano prestazioni discutibili, e man mano che i chatbot diventano più sofisticati, diventa sempre più difficile distinguere tra testi generati da algoritmi e quelli scritti da persone.
Era una tranquilla mattina d’ottobre quando un cambiamento sottile, ma potenzialmente devastante, cominciò a farsi strada tra i corridoi di Google, nel cuore pulsante di Mountain View. Le facciate di vetro dell’edificio riflettevano il sole californiano, ma all’interno si stava muovendo una scacchiera invisibile di potere. Due uomini, ognuno con ambizioni silenziose ma potenti, erano destinati a modificare il corso dell’azienda come nessuno aveva fatto prima.
DeepMind ha registrato un aumento significativo del suo utile operativo, che è cresciuto del 91% nel 2023, raggiungendo i 175 milioni di dollari. Questo incremento è attribuibile a una gestione efficace e a un aumento della domanda per le sue tecnologie avanzate, in particolare nel campo dell’intelligenza artificiale e della ricerca.
D’altra parte, Isomorphic Labs, una startup di Alphabet specializzata nella scoperta di farmaci e spin-off di DeepMind, ha visto le sue perdite aumentare a oltre 75 milioni di dollari.
Nel 2023, la startup ha riportato perdite dopo le tasse pari a 60 milioni di sterline (circa 78 milioni di dollari), un notevole incremento rispetto ai 17 milioni di sterline (22 milioni di dollari) dell’anno precedente. Questo aumento delle perdite è stato accompagnato da un quadruplicamento delle spese per ricerca e sviluppo, che hanno raggiunto i 49 milioni di sterline (64 milioni di dollari) nel 2023[.
Isomorphic Labs non ha riportato ricavi significativi nel 2022 o nel 2023, ma ha ottenuto un reddito operativo di circa 583.000 dollari grazie a due partnership strategiche con giganti farmaceutici come Eli Lilly e Novartis[1][2]. Queste collaborazioni potrebbero portare a guadagni futuri significativi, ma attualmente la startup sta affrontando sfide finanziarie mentre cerca di sviluppare tecnologie innovative per accelerare la scoperta di nuovi farmaci.
Il 9 ottobre 2024, il Premio Nobel per la Chimica è stato assegnato a tre ricercatori per le loro straordinarie scoperte nel campo della struttura delle proteine. Tra i vincitori figurano Demis Hassabis e John Jumper, due scienziati di Google DeepMind, insieme a David Baker, un biochimico dell’Università di Washington. Questo riconoscimento segna un importante traguardo per l’intelligenza artificiale applicata alla scienza, in particolare nella previsione delle strutture proteiche.
AlphaFold2 è il modello di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind che ha rivoluzionato la previsione delle strutture proteiche. Grazie a questo strumento, i ricercatori sono stati in grado di determinare la struttura di quasi tutte le 200 milioni di proteine identificate fino ad oggi. La Royal Swedish Academy of Sciences ha sottolineato che “con il suo aiuto, sono riusciti a prevedere la struttura di quasi tutte le proteine conosciute”
Google Arts & Culture ha recentemente introdotto diverse funzionalità innovative supportate dall’IA, mirate a migliorare l’esplorazione e l’educazione culturale. Questi strumenti consentono agli utenti di interagire con arte e cultura in modi personalizzati e interattivi.
Google DeepMind ha presentato AlphaChip, un sistema di intelligenza artificiale innovativo progettato per rivoluzionare il processo di progettazione dei chip. Utilizzando l’apprendimento rinforzato, AlphaChip accelera notevolmente la creazione dei layout dei chip, riducendo il tempo necessario da mesi a poche ore.
YouTube ha recentemente annunciato l’integrazione di Veo, il modello di generazione video di Google DeepMind, nella sua piattaforma Shorts. Questa nuova funzionalità, presentata durante l’evento “Made On YouTube”, consentirà ai creatori di generare sfondi di alta qualità e clip autonome di sei secondi utilizzando semplici prompt testuali.
Google DeepMind ha recentemente annunciato il rilascio di AlphaProteo, un modello di intelligenza artificiale innovativo progettato per l’ingegneria delle proteine. Questo nuovo sistema si concentra sulla generazione di proteine nuove in grado di legarsi efficacemente a proteine target specifiche, un processo cruciale per varie applicazioni biologiche e sanitarie.
Google DeepMind ha presentato Gemini 1.5, la nuova generazione del suo modello linguistico.
Negli ultimi mesi, un gruppo di quasi 200 dipendenti di DeepMind, la divisione di ricerca sull’intelligenza artificiale di Google, ha firmato una lettera interna in cui si chiede all’azienda di terminare i contratti con organizzazioni militari. Questa lettera, datata 16 maggio 2024, esprime preoccupazioni riguardo all’uso della tecnologia AI di DeepMind per scopi bellici, ritenendo che ciò possa violare i principi etici dichiarati da Google.
In uno sviluppo rivoluzionario, Google DeepMind ha svelato un robot da ping-pong che ha raggiunto un traguardo notevole: vincere il 45% delle sue partite contro giocatori umani.
Questo risultato evidenzia progressi significativi nella robotica e nell’intelligenza artificiale, in particolare nel regno dello sport, dove la combinazione di strategia e agilità fisica è fondamentale.**** Panoramica delle prestazioniIl robot è stato testato in una serie di partite contro 29 giocatori umani, i cui livelli di abilità andavano da principiante ad avanzato.
Google DeepMind ha recentemente annunciato il rilascio di Gemma 2 2B, un modello di linguaggio all’avanguardia che si distingue per la sua leggerezza e capacità di funzionare con soli 1 GB di memoria. Questa nuova aggiunta alla famiglia Gemma è progettata per offrire prestazioni eccezionali in un formato accessibile, rendendo la tecnologia AI avanzata disponibile anche per dispositivi con risorse limitate.
Google DeepMind, la divisione di intelligenza artificiale di Google, ha vinto il prestigioso MacRobert Award 2024 per il suo innovativo sistema di previsioni meteo chiamato GraphCast. Questo modello di IA è in grado di fornire previsioni meteo a 10 giorni con una precisione senza precedenti, in meno di un minuto di calcolo.
Caratteristiche chiave di GraphCast:
- Previsioni a 10 giorni con risoluzione di 0,25 gradi (circa 28 km), coprendo l’intero pianeta
- Predice 5 variabili meteo a livello del suolo e 6 variabili atmosferiche a 37 diversi livelli di altitudine
- Supera del 90% le prestazioni del precedente sistema di riferimento HRES per la maggior parte delle variabili
- Esegue le previsioni in meno di 1 minuto, contro le ore richieste dai sistemi tradizionali su supercomputer
Rispetto ad altre app meteo popolari come Dark Sky, AccuWeather e WeatherBug, GraphCast offre previsioni molto più accurate e dettagliate, con un orizzonte temporale molto più esteso. Inoltre, essendo un modello open source, può essere ulteriormente sviluppato e adattato da ricercatori e sviluppatori di tutto il mondo.
Questo riconoscimento dimostra come l’IA stia rivoluzionando il campo della meteorologia, offrendo strumenti molto più potenti ed efficienti rispetto ai metodi tradizionali. Mentre i modelli IA come GraphCast non sono ancora perfetti (ad esempio hanno difficoltà con le previsioni di eventi meteorologici estremi), i progressi compiuti sono davvero impressionanti. In futuro, possiamo aspettarci che l’IA giochi un ruolo sempre più centrale nelle previsioni meteo, a beneficio di moltissimi settori economici e della vita quotidiana delle persone.
I ricercatori di DeepMind, la divisione di Google dedicata all’intelligenza artificiale, hanno recentemente svelato un nuovo metodo per accelerare l’addestramento dell’intelligenza artificiale (IA). Questa innovativa tecnica promette di ridurre significativamente le risorse computazionali e il tempo necessari per addestrare i modelli di IA, rendendo così lo sviluppo di queste tecnologie più veloce ed economico.
L’unità di ricerca sull’intelligenza artificiale DeepMind di Google ha presentato la terza versione del suo modello AI AlphaFold nel tentativo di creare farmaci e comprendere le proteine in modo più efficiente. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature .
“Per le interazioni delle proteine con altri tipi di molecole vediamo un miglioramento di almeno il 50% rispetto ai metodi di previsione esistenti, e per alcune importanti categorie di interazione abbiamo raddoppiato l’accuratezza della previsione,”
I risultati sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature .
Google DeepMind ha anche introdotto il server AlphaFold, che descrive come uno “strumento di ricerca gratuito e facile da usare” che consentirà agli scienziati di testare come le proteine interagiscono con altre molecole prima di eseguire i test.
Oltre a comprendere le proteine, la versione più recente di AlphaFold – creata da DeepMind e dalla sua società sorella, Isomorphic Labs – può comprendere meglio il DNA, l’RNA, i ligandi e il modo in cui interagiscono tra loro.
“Con queste nuove funzionalità, possiamo progettare una molecola che si legherà a un punto specifico di una proteina e possiamo prevedere con quanta forza si legherà”,
ha detto il co-fondatore di Google DeepMind Demis Hassabis , secondo Reuters.
“È un passo fondamentale se si desidera progettare farmaci e composti che possano aiutare a combattere le malattie”,
Hassabis
Google DeepMind e Isomorphic fanno entrambi parte della società madre di Google, Alphabet.
Hassabis ha aggiunto che il nuovo modello potrebbe creare “un enorme valore commerciale” per Isomorphic Labs, che spera possa trasformarsi in un “business da centinaia di miliardi di dollari”, secondo Bloomberg .
Aricolo pubblicato su: https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w