Isaac Lab di Nvidia per il futuro dell'intelligenza artificiale

30 Maggio 2017 2

Tra le tante aziende presenti al Computex 2017, troviamo anche Nvidia che, durante una sua conferenza stampa, ha voluto parlare del futuro dell'intelligenza artificiale e della loro strategia per rivoluzionare ed espandere questa interessante tecnologia.

Jensen Huang, il CEO della società, ritiene che sia necessario rendere qualunque prodotto più smart e che il modo migliore per ottenere ciò sia quello di investire sulla AI legata all'apprendimento automatico, sfruttando processori e software intelligenti combinati con una loro iniziativa chiamata Isaac Lab.

Attraverso questo progetto, Nvidia intende creare un mondo virtuale, denominato Holodeck, nel quale il machine learning può evolversi e l'intelligenza artificiale apprendere in maniera autonoma. In un video demo mostrato durante il Keynote, erano visibili diverse file di robot 3D che avevano come obiettivo quello di colpire un disco da hockey virtuale. Huang ha descritto questo esempio come una forma di allenamento volta a migliorarne l'apprendimento.

Sempre secondo il CEO, questo loro sistema potrà essere implementato non solo sui veicoli a guida autonoma, ormai non troppo lontani da divenire una realtà per tutti, ma anche su altri dispositivi intelligenti come droni capaci di mappare l'ambiente circostante, robot in grado di imparare a dipingere imitando artisti famosi e replicandone le loro principali opere, oppure su macchinari in grado di identificare in maniera veloce diverse tipologie di malattie.

Vi riportiamo qui sotto un breve passaggio tradotto delle sue dichiarazioni:

Se siamo in grado di utilizzare questa tecnologia (il machine learning) per la realizzazione di auto a guida autonoma, potremo utilizzarla anche per qualunque altro tipo di macchinario.

Ciò che è ormai chiaro da diverso tempo, è che nel futuro assisteremo ad una ulteriore rivoluzione tecnologica dove qualunque apparecchio, utensile, dispositivo mobile o fisso sarà in grado di apprendere e migliorare le sue prestazioni in maniera completamente autonoma.


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Commenti

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mmorselli

Non ne abbiamo idea in realtà. Per la singolarità non basta una macchina molto intelligente in un qualche settore arbitrario, occorre una macchina con la capacità di progettare una versione migliorata di sé stessa. Questo, per come funziona il machine learning, è una sfida mica da poco.

CyberJabba

Punto di singolarità sempre più prossimo...

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