martedì 18 marzo 2025

Il software è finito con l'AI? arrivano gli LCM e molto altro

L’AI è un software che ammazzerà altri software

C’è un tema, enorme, che va valutato in questa fase storica di trasformazione digitale, perché ormai è evidente.

Uno studente (non mi ha concesso di nominarlo qui), ha commentato alcuni elementi del mio libro “Economia autonoma” dicendo che le macchine collaboreranno sempre più da sole e l’intelligenza artificiale generativa andrà anche a impattare enormemente nel mondo della robotica. Non pensiamo solo ai robot umanoidi, ma a elementi che “leggono” ciò che li circonda e si adattano, sia meccanicamente che solo attraverso software.

A proposito di questa considerazione, ho rilanciato.

Il mondo del software subirà un cambiamento significativo, visto che le ultime versioni dei modelli e degli agenti sostituiscono, di fatto, molte applicazioni che svolgono un solo compito, possono scrivere codice autonomamente a seconda delle necessità del momento.

Ne riparleremo, ma rifletteteci.

Nel frattempo, vi dico che Google DeepMind, la parte AI dell’azienda, ha introdotto Gemini Robotics e Gemini Robotics-ER, che consentono ai robot di interpretare il linguaggio e navigare ambienti variabili. Questi modelli promettono progressi significativi in diverse aree, dall'automazione alla comprensione delle emozioni umane.

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Dagli LLM agli LCM

Meta annuncia l'architettura Large Concept Models (LCMs) per il futuro dei modelli linguistici avanzati. Rispetto ai Large Language Models (LLMs), LCMs comprendono il contesto e generano testi umani più simili grazie a concetti unici. Questo dovrebbe portare a risultati coerenti e affidabili.

OpenAI

L'attenzione si concentra sempre più sugli agenti AI autonomi, capaci di eseguire compiti complessi con minima supervisione umana.

OpenAI ha lanciato la Responses API e l'Agents SDK per semplificare lo sviluppo di agenti AI personalizzati. Qui un video per gli agenti, per esempio, per gli sviluppatori.

Una nuova ricerca di OpenAI ha rivelato che i modelli AI possono imbrogliare e nascondere le proprie intenzioni. Questi sviluppi sottolineano l'importanza di sviluppare e implementare l'AI in modo responsabile e sicuro.

Manus è impressionante

Manus AI, una startup cinese, ha introdotto un agente AI che integra modelli come Claude 3.5 Sonnet e fine-tuned Qwen, dimostrando capacità avanzate nella costruzione di app, ricerca approfondita e screening di curricula. Questo agente si posiziona come concorrente di OpenAI Deep Research.

Ho avuto l'accesso a Manus, l'agente di intelligenza artificiale cinese che sta creando molto scalpore. È incredibilmente potente, sembra di essere saltati sei mesi nel futuro. Ho fatto diverse prove, sia in campo di investimenti, fornendo informazioni sparse per individuare i titoli che, in un lasso di 2-3 giorni potevano offrire guadagni, il risultato, teorico perché non ho investito, è stato di 12 titoli tra borse USA ed europee, con un risultato complessivo del +5%. Non è significativo di successo garantito, ma 6 di quei titoli non li conoscevo nemmeno, erano fuori dai miei radar!
Un’altra prova l’ho fatta su una serie di relazioni, di varia forma, per un evento che si è tenuto un mese, fa, chiedendo di farmi non solo un riassunto, ma anche un confronto tra previsioni e quanto accaduto, oltre che con altri eventi simili.

La risposta è stata incredibile, mi ha persino creato un’applicazione che autonomamente può andare a verificare gli aggiornamenti.

Incredibile.

La strada degli agenti è tracciata!

Per chi vuole già provare Manus senza attendere un codice di invito, c’è un progetto su Github. Con OpenManus si può creare il proprio agente personalizzato.

Nuove funzionalità e modelli di ricerca AI di Google

Google sta intensificando la sua strategia nella ricerca basata sull'intelligenza artificiale. Ha introdotto "AI Mode", una funzionalità sperimentale in Search Labs, disponibile per gli abbonati a Google One AI Premium.

AI Mode processa domande complesse, confronta opzioni e consente domande di follow-up. Utilizza una versione personalizzata di Gemini 2.0 e una tecnica di "query fan-out" per combinare le migliori risposte in una risposta strutturata.

Google è cauta su argomenti sensibili, come la salute, e potrebbe restituire una lista di link se non è sicura della risposta. In futuro, AI Mode diventerà più visuale, con immagini, video e collegamenti ipertestuali. Contemporaneamente, Google sta distribuendo Gemini AI Overviews rendendo i riepiloghi AI più veloci e precisi, senza richiedere l'accesso.

Questi sforzi sembrano essere una risposta diretta a concorrenti come Perplexity AI e ChatGPT Search, segnando un cambiamento significativo nel modo in cui interagiamo con la ricerca online.

L’impatto sui siti internet però potrebbe essere significativo, senza traffico riversato sui siti, anche il business di AdSense potrebbe andare in crisi.

Google ha anche lanciato Gemma 3, un modello AI efficiente che può essere eseguito su singole GPU o TPU, quindi computer “tradizionali” offrendo buone prestazioni in rapporto alle dimensioni.

Microsoft vuole emanciparsi un po’ da OpenAI

In particolare, Microsoft sta sviluppando una nuova famiglia di modelli AI, nome in codice "MAI," per ridurre la dipendenza da OpenAI. Vi lascio un articolo da leggere.

Modelli AI: Nuovi Arrivi e Sviluppi

Il panorama dei modelli AI è in continua evoluzione, con nuove opzioni che emergono e modelli esistenti che vengono potenziati. Foxconn ha presentato FoxBrain, un modello di ragionamento focalizzato sulla gestione della supply chain e la produzione, il primo LLM di Taiwan, basato su Llama 3.3.

Alibaba ha presentato R1-Omni, un modello in grado di riconoscere le emozioni umane analizzando dati visivi e audio.

Altra robotica e automazione

La società di robotica cinese UBTech ha fatto storia mettendo in mostra la capacità di coordinatevi in modo complesso 'umanoidi Walker S1'. Questo risultato è stato reso possibile grazie al sistema BrainNet della società, che permette la condivisione dinamica di abilità e l'ottimizzazione del lavoro di squadra.

L'attuale progetto di utilizzo reale del robot umanoide Atlas di Boston Dynamics prenderà particolare avvio nelle strutture della Hyundai con lo scopo di automatizzare la sequenza dei pezzi. Il robot è capace di utilizzare tecniche di apprendimento per la rinforzo e modelli fondamental d'apprendimento, aprendo la strada all'industria per la automatizzazione dei processi con riduzione del coinvolgimento umano.

Robot in campo medicale

Insilico Medicine, attiva nel settore biotecnologico, ha lanciato "Supervisor", un robot bipede progettato per aiutare nella scoperta di farmaci automatizzata grazie all'intelligenza artificiale. Questo rappresenta il primo esempio di robot umanoide a essere utilizzato in questo contesto. La cosa importante è che i cicli di ricerca si accelerano significativamente e gli errori umani si riducono notevolmente grazie a un'operatività continua a 24 ore su 24, il tutto con un'efficienza migliorata per permettere ai ricercatori di dedicarsi alla soluzione creativa dei problemi piuttosto che ad attività sconvenienti come il pipettamento.

Battere la demenza e l’influenza aviaria con l’AI

Colossal Biosciences ha creato un topo con pelliccia simile a quella di un mammut, utilizzando l'editing genetico CRISPR. I ricercatori stanno utilizzando l'AI per prevedere la demenza analizzando l'attività cerebrale durante il sonno. Infine, gli scienziati hanno sviluppato un biosensore in grado di rilevare l'influenza aviaria H5N1 nell'aria.

Quindi le applicazioni ormai sono veramente di qualsiasi tipo per migliorare la ricerca scientifica e per la risoluzione di problemi complessi.

Privacy e Sicurezza nell'AI

La privacy e la sicurezza nell'AI sono diventate una preoccupazione crescente. DuckDuckGo ha introdotto Duck.ai, un chatbot di ricerca AI che non traccia le conversazioni degli utenti.

Anthropic CEO Dario Amodei ha avvertito che spie straniere stanno prendendo di mira aziende AI statunitensi per rubare i segreti degli algoritmi.

McDonald’s usa l’AI per la gestione dei punti vendita

McDonald's sta trasformando tecnologicamente le sue 43mila sedi, dotandole di equipaggiamenti di cucina connessi a Internet, drive-through con intelligenza artificiale e strumenti di gestione potenziati da AI.

Dopo aver chiuso la collaborazione con IBM nel giugno scorso, ha avviato una collaborazione con Google Cloud.

L'obiettivo è migliorare l'esperienza dei clienti e del personale, che soffrono di problemi come macchine rotte e ordini sbagliati.

La catena sta cercando di migliorare l'esperienza tecnologica per aumentare i propri clienti fedeli da 175 milioni a 250 milioni entro il 2027.

Apple in ritardo

Apple ha ritardato l'arrivo di alcune funzionalità promesse per Siri, il suo assistente vocale, a causa di problemi con lo sviluppo di Apple Intelligence, il pacchetto di funzionalità basate sulle AI generative.

Nel frattempo, Apple prepara un'enorme ritocco software che trasformerà l'esperienza utente di iPhone, iPad e Mac. L'azienda punta a creare un'interfaccia coerente e moderna, ispirata a visionOS, utilizzata nel visore di realtà mista Vision Pro.

L’accessorio per gestire l’AI in locale

Al Mobile World Congress a Barcellona, Lenovo ha presentato un AI Stick, una “chiavetta USB” che trasforma un computer in sistema con la potenza di 32 NPU per l’intelligenza artificiale in locale e… portatile.

Il primo Bio Computer è realtà

Cortical Labs ha lanciato il primo bio-computer commerciale, CL1, alimentato da cellule del cervello umano in crescita in laboratorio. Questo sistema, che costa 35.000 dollari, utilizza neuroni collocati su un chip e consente una capacitò di apprendimento e adattamento più veloce rispetto all'intelligenza artificiale tradizionale.

Questa settimana al Late Tech Show

In questa puntata del "Late Tech Show", si esplora l'intelligenza artificiale applicata al lavoro quotidiano e aziendale, evidenziando come interagisce con i dati per creare nuove opportunità, qual è l'impatto nella ricerca e offerta di lavoro. Si discute inoltre dei modelli di AI utilizzabili nella vita di tutti i giorni e un confronto tra i modelli e il loro impatto sull'interfaccia uomo-macchina. Con: Matteo Mille di Microsoft, Nicola Russo di NTT Data, Enrico Bertino di indigo.ai, Marco Valsecchi di Synergie.

Qui in versione Youtube con i video.

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Gli appuntamenti live alle 11:00 sui miei profili social e quelli di alcune associazioni sono ripresi, ma vanno un po’ a rilento. Qui il podcast che parte spunto proprio dalle dirette.

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