Il grande confronto: quale gigante tecnologico ha maggiori probabilità di vincere la gara per il dominio dell'IA?

L'intelligenza artificiale è il tema più importante del momento e tutte le grandi aziende tecnologiche vogliono accaparrarsi la loro fetta di torta in questa tendenza. Quale avrà successo? Quale ha le migliori possibilità e come si sta muovendo?

A cosa serve la corsa?

L'intelligenza artificiale (AI) è un campo che si concentra sulla creazione di macchine e software intelligenti. Le aziende si stanno attualmente contendendo la leadership in settori chiave che costituiscono un'enorme torta di cui ogni azienda vuole fare incetta. Ed è allettante! E in quali settori si sta combattendo questa gara?

- IA generale: raggiungere macchine con un'intelligenza di livello umano e un'intelligenza generale. È ancora fuori portata, ma è un obiettivo a lungo termine per le aziende tecnologiche. Google, OpenAI, DeepMind, ecc. sono impegnati in questa ricerca.

- IA speciale: si concentra sul raggiungimento e sul superamento delle capacità umane in domini specifici come il gioco del Go (DeepMind), l'elaborazione del linguaggio naturale (Google, Facebook), il riconoscimento delle immagini (Google, Facebook, NVIDIA), ecc.

- IA applicata: sviluppo di sistemi e algoritmi di IA che possono essere comunemente utilizzati nelle applicazioni aziendali per l'automazione, la previsione, la personalizzazione e la raccomandazione. Quasi tutte le principali aziende tecnologiche sono attive in questo ambito.

- Etica e sicurezza: ricerca necessaria per l'implementazione di principi etici e di sicurezza nello sviluppo dell'IA. Google (AI Principles), DeepMind (Responsible AI), OpenAI e Facebook (AI Ethics Board) sono attivi in questo ambito.

- Trasparenza e spiegabilità: sviluppo di nuove tecniche per garantire la trasparenza e la comprensione dell'IA, degli algoritmi e del loro processo decisionale. È un campo di ricerca ancora aperto e attivo.

- Regolamentazione: potenziali quadri normativi applicabili all'IA. In questo ambito le aziende tecnologiche e i governi stanno lottando per trovare standard e leggi adeguate.

Le recenti relazioni sugli utili delle principali aziende di IA indicano che anche l'attuale difficile contesto macroeconomico non ha indebolito la loro determinazione a sviluppare offerte di IA nuove ed esistenti. Le aziende continuano a investire pesantemente nell'IA, con investimenti privati globali più che raddoppiati rispetto all'anno precedente nel 2021. Allo stesso modo, il numero di domande di brevetto è quasi raddoppiato nel 2021, raggiungendo le 141.000 unità rispetto all'anno precedente. La fame è enorme.

E chi sta facendo meglio?

Alphabet $GOOG

Probabilmente la dice lunga il fatto che l'azienda abbia recentemente annunciato un "codice rosso" interno. In effetti, stanno perdendo il treno su tutti i binari. Il loro motore di ricerca è sottoposto a un'enorme pressione da parte di altre aziende e concorrenti. La loro posizione dominante sul mercato è in pericolo.

L'amministratore delegato Pichai ha dichiarato nel corso della conferenza stampa sugli utili che l'azienda sta facendo "buoni progressi" verso i suoi obiettivi di intelligenza artificiale.

"Continueremo a incorporare i progressi generativi dell'IA per migliorare la ricerca in modo ponderato e deliberato", ha dichiarato Pichai.

Ha dichiarato che Google sta utilizzando l'IA per migliorare i tassi di conversione degli annunci e per ridurre la quantità di zavorra che entra nei modelli di IA. Pichai ha dichiarato che, oltre ai propri chip che alimentano i modelli, utilizza anche processori di Nvidia.
che produce la maggior parte dei chip grafici utilizzati per l'addestramento e l'implementazione di IA all'avanguardia. Questa potenza di calcolo può essere un grande vantaggio.

AlphaGo è un'intelligenza artificiale sviluppata da DeepMind, una società controllata da Alphabet. AlphaGo ha fatto notizia nel 2016 quando ha battuto il giocatore di Go più intelligente del mondo, Lee Sedol , in una partita di cinque partite . Il Go è un tipo di antico gioco da tavolo cinese che ha regole semplici ma è incredibilmente complesso e non può essere giocato senza l'intuizione umana. Il gioco ha un numero enorme di mosse che lo rendono più complesso e davvero difficile o semplicemente impossibile da imparare per una macchina, come molti scienziati pensavano all'epoca.

Tuttavia, AlphaGo ha sviluppato un'intuizione di livello umano ed è in grado di giocare in modo più creativo di quanto chiunque abbia mai fatto. Ciò è possibile grazie a un metodo di formazione dei modelli di apprendimento automatico noto come Deep Reinforcement Learning. Il modello viene addestrato su un ampio corpus di partite umane di Go e messo a punto utilizzando il Reinforcement Learning (apprendimento per tentativi ed errori). DeepMind sostiene che la sua IA è universale, cioè può fare molto di più che giocare a Go. Per questo motivo, gli ingegneri l'hanno utilizzata per regolare i sistemi di raffreddamento dei centri dati di Google e per risolvere altri tipi di problemi, come il ripiegamento delle proteine, ecc.

Amazon $AMZN

Amazon si sta concentrando sull'IA in tre aree principali:

Personalizzazione e raccomandazione: Amazon dispone di uno dei sistemi di raccomandazione più efficienti al mondo, noto come Amazon Recommendations. Grazie all'apprendimento automatico, è in grado di personalizzare l'esperienza del cliente e di raccomandare contenuti, prodotti e servizi pertinenti. Questa tecnologia è utilizzata in tutta l'interfaccia web di Amazon.

Automazione della logistica: Amazon ha investito molto nell'intelligenza artificiale per gestire i suoi enormi centri logistici e la sua rete di trasporti. Utilizza robot, sistemi di previsione della domanda e ottimizzazione dei percorsi per aumentare l'efficienza e ridurre i costi.

Nuovi prodotti con IA: Amazon sta lanciando una serie di nuovi prodotti con IA, come l'assistente virtuale Alexa, gli altoparlanti intelligenti Echo, le telecamere intelligenti Ring, ecc. Questi prodotti contribuiscono a portare l'IA nella vita quotidiana dei clienti e permettono ad Amazon di raccogliere grandi quantità di dati per addestrare i suoi sistemi di IA.

Oltre a queste aree principali, Amazon è anche impegnata nella ricerca nei settori dell'IA etica, degli algoritmi trasparenti e della regolamentazione dell'IA. Negli ultimi anni ha investito in diverse organizzazioni di ricerca focalizzate su questi temi.

Giovedì, l'amministratore delegato di Amazon Andy Jassy ha risposto in modo insolitamente lungo alla domanda di un analista sui piani dell'azienda per l'IA generativa.

Jassy ha affermato che Amazon sta costruendo il proprio LLM e progettando chip per l'apprendimento automatico nei data center, sottolineando che il mercato è enorme.

"Questi grandi modelli linguistici, la capacità di generare IA, esistono da un po' di tempo. Ma francamente, solo sei o nove mesi fa, questi modelli non erano così interessanti", ha detto Jassy. "Sono diventati così grandi e così migliori così rapidamente che rappresentano un'opportunità straordinaria per trasformare praticamente tutte le esperienze dei clienti".

Jassy ha anche detto che le dimensioni di Amazon le permetteranno di diventare una delle poche aziende a creare LLM, che può richiedere centinaia di computer in funzione per settimane, sotto la supervisione di costosi ingegneri di machine learning.

Meta $META

Meta (ex Facebook) si concentra sull'IA in tre aree principali:

Personalizzazione dell'esperienza utente: Meta utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per personalizzare i contenuti che gli utenti vedono nei loro feed di notizie e su piattaforme come Facebook, Instagram e WhatsApp. L'obiettivo è garantire che gli utenti vedano i post e gli annunci più pertinenti e interessanti.

Sicurezza e moderazione dei contenuti: Meta ha investito molto nei sistemi di intelligenza artificiale per individuare e moderare i contenuti dannosi come la disinformazione, il terrorismo, l'incitamento all'odio e altro ancora. Questi sistemi contribuiscono a garantire un ambiente sicuro sulle loro piattaforme, anche se le loro prestazioni sono ancora soggette a critiche.

Ricerca sull'etica dell'IA: Meta ha istituito un comitato etico per l'IA con il compito di ricercare principi e quadri etici per un uso responsabile dell'IA. L'obiettivo è garantire che l'IA di Meta sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile ed etico. Tuttavia, questo comitato ha suscitato polemiche a causa della composizione dei suoi membri.

Meta sta inoltre investendo nella ricerca su algoritmi trasparenti, spiegabilità dell'IA e "intelligenza" artificiale sicura a lungo termine. Sebbene il loro attuale portafoglio di IA sia per lo più a livello applicato per la personalizzazione e la moderazione dei contenuti, sembra che stiano cercando di svolgere un ruolo attivo nelle importanti questioni etiche che circondano questi sviluppi tecnologici.

Zuckerberg ha dichiarato che, mentre l'azienda ha utilizzato l'apprendimento automatico per fornire raccomandazioni e alimentare prodotti come il news feed di Facebook o i sistemi pubblicitari, una nuova importante area di interesse è rappresentata dai modelli di fondazione generativa.

"Abbiamo fatto progressi incredibili in quest'area e il lavoro che si sta svolgendo ora avrà un impatto su tutte le nostre app e i nostri servizi", ha dichiarato Zuckerberg.

Zuckerberg ha dichiarato che l'azienda lavorerà su una serie di prodotti che utilizzano questa tecnologia, tra cui esperienze di chat su WhatsApp e Facebook Messenger, strumenti per creare immagini per i post di Facebook e Instagram e, infine, programmi in grado di creare interi video a partire da brevi descrizioni.

Microsoft $MSFT

Microsoft utilizza la tecnologia GPT di OpenAI nel suo motore di ricerca Bing, nella suite Office e nel sistema di teleconferenza Teams.

Microsoft è entusiasta dell'acquisto. Ad esempio, afferma che i download di Bing sono quadruplicati da quando Microsoft ha aggiunto il chatbot . Microsoft ha creato più di 200 milioni di immagini grazie all'integrazione di Bing.

Ma gli investitori non possono ancora gioire al 100%. L'amministratore delegato ha avvertito che saranno necessari ingenti capitali per costruire gli enormi centri dati necessari per l'esecuzione delle applicazioni AI.

Microsoft si sta attualmente concentrando sull'IA in tre aree principali:

Piattaforma Azure AI: Azure è un ambiente di cloud computing che fornisce un'ampia gamma di servizi di IA come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision e altro ancora. Questi servizi possono essere utilizzati dai team interni di Microsoft e da clienti e partner esterni. Azure AI è il leader di mercato per le implementazioni di AI a livello aziendale.

Applicazioni e funzionalità con l'AI: Microsoft ha integrato l'AI in molti dei suoi prodotti, tra cui Office 365, Dynamics 365, LinkedIn, ecc. Questo include funzionalità come la generazione automatica di contenuti, le raccomandazioni personalizzate, l'analisi predittiva e l'automazione dei processi.

Ricerca sull'IA etica: Microsoft ha creato un team AI and Ethics in Engineering and Research (AETHER) per la ricerca di principi etici per lo sviluppo dell'IA in linea con i valori di integrità, inclusione, trasparenza ed equità. Inoltre, collabora con diverse organizzazioni partner, come la Partnership on AI, per promuovere un'IA responsabile.

Apple $AAPL

Apple è specifica. Tutti si aspetterebbero che un gigante del genere domini. Ma in realtà non ha ancora dimostrato nulla di sostanziale. Sta ancora portando avanti i suoi progetti originali di IA, che sono:

Assistente Siri: Siri è l'assistente vocale di Apple che apprende e migliora costantemente le sue capacità grazie all'apprendimento automatico. Siri utilizza il riconoscimento vocale, i sistemi di dialogo e l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere i comandi e le richieste degli utenti.

Riconoscimento del volto e Touch ID: Apple utilizza Face ID e Touch ID per proteggere i suoi dispositivi e trasmettere contenuti. Questi sistemi biometrici utilizzano l'apprendimento automatico e le reti neurali per identificare gli utenti.

Raccomandazioni personalizzate: Apple utilizza i dati provenienti dai suoi dispositivi, dai servizi e dall'App Store per personalizzare i contenuti e le app consigliate a ogni utente. L'obiettivo è fornire l'esperienza più pertinente in base agli interessi e alle preferenze di ciascun utente.

Disclaimer: questa non è in alcun modo una raccomandazione di investimento. L'investimento nei mercati finanziari è rischioso e ognuno dovrebbe investire in base alle proprie decisioni. Io sono solo un dilettante che condivide le proprie opinioni.