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enterprises in 2017” si focalizza
invece sullo stato attuale delle
cose e, pur se riferito a un cam-
pione limitato, rileva come seppur
solo una minima parte (il 12%)
delle aziende intervistate stia già
usando sistemi di intelligenza ar-
tificiale, il 58% si sta interessando
alle tecnologie AI e quasi il 40%
sia nella fase di identificazione
e studio di quali funzionalità AI
implementare nel proprio busi-
ness. A credere nell’Intelligenza
Artificiale, al punto da investire
ingenti risorse nello sviluppo di
architetture hardware dedicate,
sono soprattutto i grandi fornitori
di servizi IT. Google, IBM, Micro-
soft, ma anche Amazon,
Baidu
e
, utilizzano intelligenza
artificiale e Machine Learning per
estrarre dall’enorme mole di dati
che gestiscono informazioni pre-
ziose per il miglioramento della
propria offerta o per una più diret-
ta monetizzazione, in alcuni casi
attraverso l’erogazione di servizi
di allenamento e inferenza AI nel
Cloud. Amazon Web Services,
Google Cloud, IBM Cloud e Mi-
crosoft Azure sono tutte piattafor-
me Cloud in grado di fornire ser-
vizi di Intelligenza Artificiale. Sono
diverse le soluzioni hardware che
nelle server farm sono impiegate
a questo scopo: c’è chi utilizza
GPU (delle quali
nVidia
è il prin-
cipale fornitore) come processori
S
i sente sempre più spesso
parlare di Intelligenza Artificiale
(AI, Artificial Intelligence) e del-
le sue incarnazioni in termini di
Machine Learning e Deep Le-
arning, in particolar modo rivolte
all’allenamento di reti neurali nel
contesto Big Data. Nonostante
i colossi dell’IT come
Amazon
,
,
IBM
e
Microsoft
stia-
no facendo passi da gigante nel
campo dell’intelligenza artificiale,
la realtà è che al momento per
portare questa tecnologia al li-
vello di produzione sono neces-
sari investimenti e risorse tali da
porla al di fuori della portata della
maggior parte dei potenziali utiliz-
zatori. È tuttavia doveroso notare
la presenza di un processo di ‘de-
mocratizzazione dell’AI’ che nel
prossimo futuro potrebbe esten-
dere i vantaggi dell’intelligenza
artificiale anche agli attori minori
e in particolare alle piccole e me-
die imprese. Stando ai principali
analisti di mercato ci attende un
futuro a misura di intelligenza ar-
tificiale: secondo
Research and
Markets
il fatturato mondiale
connesso all’AI sarebbe desti-
nato a passare da 643,7 milioni
di dollari nel 2016 a ben 38,8
miliardi di dollari nel 2025. Uno
studio pubblicato da
Forrester
dal titolo “AI: what’s possible for
per l’esecuzione parallela (è il
caso di Amazon, Baidu e IBM,
quest’ultima in commistione con
i propri processori Power), chi
predilige soluzioni FPGA (come
Microsoft, che si appoggia ai
prodotti di
Altera
, e quindi indi-
rettamente a
Intel
) e chi invece,
come Google, ha deciso di svi-
luppare un processore dedicato
(chiamato Tensor Processing
Unit, o TPU) che nella sua ver-
sione più recente è in grado non
solo di eseguire, ma anche di al-
lenare reti neurali nel Cloud. Nel
prossimo futuro assisteremo a un
ulteriore ampliamento dell’offerta
di piattaforme hardware per In-
telligenza Artificiale, unitamente
ad alcune soluzioni mirate per
facilitarne la diffusione anche al
di fuori del Cloud.
Qualcomm
è
uno dei grandi nomi intento a svi-
luppare chip per reti neurali; Intel,
che ha recentemente completato
una serie di acquisizioni di azien-
de specializzate in AI, pare inten-
zionata a sfruttare la partnership
con Altera per realizzare ibridi
Cpu-Fpga; nVidia ha messo a
punto processori a basso consu-
mo per l’integrazione stand-alone
in robot, videocamere e sensori;
ARM
sta ottimizzando alcuni pro-
cessori della famiglia Cortex-A e
GPU della famiglia Mali per le
applicazioni AI ; infine si vocifera
che anche
Apple
starebbe lavo-
rando a un processore espressa-
mente rivolto ad applicazioni di
Machine Learning. Microsoft, dal
canto suo, sta esplorando nuovi
modi di implementare intelligen-
za artificiale su dispositivi dalle
risorse particolarmente limitate,
come
Raspberry Pi
Zero e
Ar-
duino
, utilizzando tecniche di
compressione dei modelli o im-
plementazioni limitate a compiti
estremamente specifici. Gli ana-
listi paiono concordi nel dipinge-
re un futuro permeato di applica-
zioni AI per tutti, o quasi; tuttavia
per il presente, ferma restando
l’oculatezza di prepararsi all’en-
nesima rivoluzione tecnologica,
non si può fare a meno di osser-
vare che per sfruttare i vantaggi
dell’intelligenza artificiale, oltre a
dover disporre dei dati necessari
per generare inferenze remune-
rative, servono ingenti investi-
menti in termini di infrastruttura,
personale e formazione.
EON
EWS
n
.
610
- LUGLIO/AGOSTO 2017
3
T
ERZA
P
AGINA
Crescono le aspettative
per le applicazioni di
Intelligenza Artificiale,
ma siamo ancora lontani
da una ‘AI per le masse’
M
ASSIMO
G
IUSSANI
AI: il punto
della situazione