Le 15 più recenti tecnologie AI 2023: trasformare le nostre vite in meglio!

In questo articolo, discuteremo delle 15 più recenti tecnologie di intelligenza artificiale e di come stanno influenzando la nostra vita quotidiana.

L'Intelligenza Artificiale (AI) è un'area dell'informatica che si occupa della creazione di macchine intelligenti in grado di eseguire compiti normalmente svolti dagli esseri umani, come la percezione visiva, il processo decisionale, il riconoscimento vocale e la traduzione linguistica .

Secondo Gray Scott, un esperto di intelligenza artificiale, "Non c'è motivo e nessun modo per cui una mente umana possa tenere il passo con una macchina di intelligenza artificiale entro il 2035".

Si prevede che il mercato dell'IA aumenterà di 76,44 miliardi di dollari dal 2020 al 2025, con un CAGR del 21% . L'AI sta già avendo un impatto significativo sulla nostra vita quotidiana ed è destinata a trasformare il nostro mondo nei prossimi anni.

Ad esempio, i robot abilitati all'intelligenza artificiale vengono utilizzati negli ospedali per aiutare con attività come la disinfezione delle stanze e la consegna di forniture mediche, e i chatbot basati sull'intelligenza artificiale sono già utilizzati da molte aziende per fornire assistenza ai clienti.

Ma non preoccuparti, i robot IA non possono ancora fare il bucato o rifare il letto - ancora! La tecnologia AI è ancora nelle sue fasi iniziali e ha ancora molta strada da fare prima di poter eguagliare le capacità degli esseri umani.

Sebbene l'intelligenza artificiale possa automatizzare determinate attività e fornire assistenza, deve comunque essere monitorata e supervisionata da esseri umani per garantire che venga utilizzata in modo responsabile ed etico.

Le 15 più recenti tecnologie AI 2023

Ecco l'elenco delle 15 più recenti tecnologie AI che stanno trasformando le nostre vite in meglio:

1. Trasformatore generativo pre-addestrato 3 (GPT-3)

GPT-3 è un modello avanzato di elaborazione del linguaggio sviluppato da OpenAI che genera testo simile a quello umano. Può eseguire una serie di attività come scrivere saggi, comporre e-mail e persino codificare.

GPT-3 è stato elogiato per le sue capacità di generazione del linguaggio naturale ed è utilizzato dalle aziende per automatizzare la creazione di contenuti e l'assistenza clienti.

GPT-3 è considerato uno degli strumenti di intelligenza artificiale più potenti mai creati, con le sue potenziali applicazioni che vanno dall'elaborazione del linguaggio naturale e dalla traduzione automatica alla creazione automatica di contenuti.

È stato annunciato come una svolta nell'intelligenza artificiale e ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui interagiamo con i computer.

Ad esempio, GPT-3 è stato utilizzato per creare un assistente virtuale in grado di rispondere alle domande dei clienti in linguaggio naturale, riducendo il tempo e le risorse necessarie per l'assistenza clienti.

3. Veicoli autonomi

I veicoli autonomi sono auto che possono guidare da sole senza l'intervento umano. Usano sensori, GPS e intelligenza artificiale per percorrere le strade e prendere decisioni.

I veicoli autonomi sono destinati a rivoluzionare il settore dei trasporti riducendo gli incidenti, migliorando il flusso del traffico e aumentando l'accessibilità per le persone che non possono guidare.

Secondo Allied Market Research, il mercato globale dei veicoli autonomi dovrebbe crescere da 54,23 miliardi di dollari nel 2019 a 556,67 miliardi di dollari entro il 2026, con un CAGR del 39,47% .

La tecnologia dei veicoli autonomi è in fase di sviluppo da parte delle principali case automobilistiche, aziende tecnologiche e start-up. Aziende come Tesla, Toyota e Apple stanno investendo molto nella ricerca e nello sviluppo di veicoli autonomi.

Inoltre, molti paesi in tutto il mondo stanno adottando misure per creare quadri legali e normativi per l'adozione di veicoli autonomi.

Ad esempio, Singapore ha istituito la Singapore Autonomous Vehicle Initiative per supervisionare lo sviluppo della tecnologia dei veicoli autonomi e garantire la sicurezza del pubblico.

4. Robotica

La robotica è il campo dell'intelligenza artificiale che si occupa di creare robot che eseguono compiti che di solito richiedono intelligenza umana. Questi compiti includono il lavoro in catena di montaggio, la chirurgia e persino la lotta antincendio.

La robotica è già utilizzata in settori come la produzione, la sanità e l'agricoltura. ResearchAndMarkets prevede che il mercato globale della robotica crescerà da 62,75 miliardi di dollari nel 2020 a 103,94 miliardi di dollari entro il 2026, con un CAGR dell'8,8% .

Questa crescita è guidata dalla crescente adozione di robot in applicazioni industriali e non industriali. La crescente necessità di automazione e l'aumento del costo del lavoro sono altri fattori che guidano la crescita del mercato della robotica.

Ad esempio, nel settore agricolo, i robot vengono utilizzati per attività come la semina, il diserbo, la raccolta e la potatura, che richiedono molta manodopera e precisione.

6. Sistemi di raccomandazione

I sistemi di raccomandazione sono algoritmi di intelligenza artificiale che analizzano i dati dell'utente per suggerire prodotti, servizi o contenuti a cui l'utente potrebbe essere interessato.

I sistemi di raccomandazione sono già utilizzati da siti di e-commerce, servizi di streaming e piattaforme di social media.

Secondo Zion Market Research, il mercato globale dei motori di raccomandazione dovrebbe crescere da 3,6 miliardi di dollari nel 2020 a 11,1 miliardi di dollari entro il 2026, con un CAGR del 20,9% .

Man mano che i sistemi di raccomandazione continuano a migliorare, stanno diventando sempre più importanti per le aziende per rimanere competitive nell'era digitale.

Analizzando i modelli di acquisto, le preferenze e gli interessi dei clienti, i sistemi di raccomandazione sono in grado di formulare raccomandazioni personalizzate e mirate che aumentano il coinvolgimento e i tassi di conversione.

Ad esempio, il sistema di raccomandazione "spesso acquistati insieme" di Amazon è progettato per suggerire articoli ai clienti a cui potrebbero essere interessati in base ai loro acquisti passati.

8. Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale è il campo dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire alle macchine di riconoscere e interpretare il linguaggio umano. Il riconoscimento vocale è già utilizzato in assistenti virtuali, altoparlanti intelligenti e software di dettatura.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale del riconoscimento vocale e vocale dovrebbe crescere da 7,5 miliardi di dollari nel 2020 a 27,16 miliardi di dollari entro il 2026, con un CAGR del 23,0%.

La tecnologia viene utilizzata in una varietà di settori, tra cui quello sanitario, automobilistico, dei consumatori e delle imprese. Sta inoltre diventando sempre più popolare nell'istruzione, in quanto contribuisce a rendere l'apprendimento più interattivo e coinvolgente.

Ad esempio, l'uso della tecnologia di riconoscimento vocale in classe ha consentito agli studenti di esercitarsi a parlare in una lingua straniera e di ricevere un feedback immediato sulla loro pronuncia.

9. Apprendimento profondo

Il deep learning è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire alle macchine di apprendere e migliorare attraverso l'esperienza, senza essere esplicitamente programmate.

Il deep learning è già utilizzato in settori come l'assistenza sanitaria, la finanza e i trasporti.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale del deep learning dovrebbe crescere da 2,9 miliardi di dollari nel 2020 a 17,2 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 42,7%.

Questa crescita è in gran parte guidata dalla crescente domanda di soluzioni abilitate all'intelligenza artificiale e dalla crescente necessità di analisi dei dati in tempo reale.

Inoltre, si prevede che l'emergere delle reti 5G acceleri ulteriormente la crescita del mercato.

Ad esempio, le soluzioni sanitarie basate sul deep learning vengono utilizzate per diagnosticare malattie come il cancro, l'Alzheimer e il Parkinson e per rilevare irregolarità nelle radiografie e nelle scansioni MRI.

10. Riconoscimento facciale

Il riconoscimento facciale è una tecnologia che consente alle macchine di riconoscere e identificare i volti umani. Il riconoscimento facciale è già utilizzato nella sicurezza, nel marketing e persino nell'assistenza sanitaria.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale del riconoscimento facciale dovrebbe crescere da 3,2 miliardi di dollari nel 2020 a 8,5 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 21,3% .

Questa crescita è attribuita alla crescente domanda di tecnologia di riconoscimento facciale in vari settori, nonché alla sua crescente adozione sotto forma di sistemi biometrici di controllo degli accessi e di sorveglianza.

Inoltre, il crescente utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale nelle forze dell'ordine è un fattore chiave che guida il mercato.

Ad esempio, il servizio di polizia metropolitana del Regno Unito utilizza la tecnologia di riconoscimento facciale per identificare le persone ricercate in aree affollate al fine di ridurre la criminalità.

11. Edge Computing

L'edge computing è una tecnologia che consente l'elaborazione e l'analisi dei dati da eseguire localmente sul dispositivo, piuttosto che su un server centralizzato.

L'edge computing è già utilizzato in settori come la sanità, la produzione e i trasporti.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale dell'edge computing dovrebbe crescere da 3,6 miliardi di dollari nel 2020 a 15,7 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 34,1% .

Questa crescita è guidata dalla necessità di analisi dei dati in tempo reale, dalla maggiore adozione di dispositivi IoT e dalla necessità di bassa latenza e larghezza di banda elevata.

Si prevede che l'edge computing rivoluzionerà il modo in cui i dati vengono elaborati e analizzati.

Ad esempio, nel settore sanitario, l'edge computing può essere utilizzato per rilevare anomalie nelle immagini mediche, consentendo ai medici di diagnosticare malattie in tempo reale e fornire cure mediche più rapide.

12. Apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire alle macchine di apprendere dal feedback e migliorare le proprie capacità decisionali.

L'apprendimento per rinforzo è già utilizzato in settori come i giochi, la robotica e la finanza.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale dell'apprendimento per rinforzo dovrebbe crescere da 303 milioni di dollari nel 2020 a 9,9 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 75,8% .

Questa rapida crescita è dovuta alla crescente domanda di automazione e soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale in tutti i settori.

L'apprendimento per rinforzo dovrebbe essere utilizzato sempre di più nei prossimi anni per creare sistemi e processi più intelligenti ed efficienti.

Ad esempio, Amazon ha sfruttato l'apprendimento per rinforzo per attività come l'ottimizzazione delle operazioni della catena di approvvigionamento e le decisioni sui prezzi.

13. AI spiegabile

Explainable AI è una tecnologia che consente l'interpretazione delle decisioni e dei risultati dell'IA in un modo che può essere facilmente compreso dagli esseri umani.

Explainable AI sta diventando sempre più importante man mano che l'IA viene integrata nei processi decisionali critici.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale dell'intelligenza artificiale spiegabile dovrebbe crescere da 1,7 miliardi di dollari nel 2020 a 4,5 miliardi di dollari entro il 2025, con un CAGR del 21,7% .

Questa crescita è in gran parte attribuita alla crescente attenzione alla trasparenza e alla fiducia nelle decisioni guidate dall'IA, nonché alla necessità di rispettare varie normative relative all'AI spiegabile.

La crescente domanda di applicazioni abilitate all'intelligenza artificiale nei settori verticali sta anche guidando la crescita del mercato dell'intelligenza artificiale spiegabile.

Ad esempio, si prevede che il mercato sanitario basato sull'intelligenza artificiale crescerà in modo significativo a causa del crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale spiegabile nel settore medico.

14. Apprendimento federato

L'apprendimento federato è una tecnica che consente l'addestramento di modelli di machine learning su origini dati decentralizzate senza compromettere la privacy dei dati.

L'apprendimento federato sta diventando sempre più importante poiché più dati vengono generati dai dispositivi IoT e da altre fonti.

Secondo MarketsandMarkets, il mercato globale dell'apprendimento federato dovrebbe crescere da 117 milioni di dollari nel 2020 a 831 milioni di dollari entro il 2025, con un CAGR del 47,8% .

Questa tecnologia sta guadagnando terreno con le principali aziende tecnologiche come Google, Microsoft e Apple. La crescente domanda di privacy e sicurezza dei dati sta guidando la crescita del mercato dell'apprendimento federato.

Ad esempio, Google ha sviluppato un sistema di apprendimento federato basato sull'intelligenza artificiale per migliorare il riconoscimento vocale sui dispositivi mobili, che utilizza i dati del dispositivo stesso per migliorare la precisione e ridurre al minimo i dati inviati al cloud.

Link veloci:

• Che cos'è l'intelligenza artificiale?
• Che cos'è GPT-3 e perché sta cambiando il volto dell'intelligenza artificiale?
• Potenti esempi di intelligenza artificiale in uso oggi
• Dove viene utilizzata l'Intelligenza Artificiale oggi?

Conclusione: ultime tecnologie AI 2023

In conclusione, l'IA sta rapidamente trasformando la nostra vita quotidiana e influenzando vari settori. Queste 15 tecnologie AI sono solo alcuni esempi delle innovazioni che stanno plasmando il nostro futuro.

È importante considerare l'impatto di queste tecnologie sulla società e garantire che vengano sviluppate e utilizzate in modo etico e responsabile.

Man mano che l'IA continua ad evolversi, porterà senza dubbio nuove opportunità e sfide, e sta a noi assicurarci di sfruttare il suo potere per il miglioramento dell'umanità. Faremmo meglio ad assicurarci di non creare un'apocalisse robotica!

Nel complesso, le tecnologie AI stanno rivoluzionando le nostre vite e si prevede che il mercato globale dell'IA continuerà a crescere rapidamente nei prossimi anni.

È un momento entusiasmante per l'IA e possiamo aspettarci di vedere molte più innovazioni e scoperte nel campo nei prossimi anni.

Si prevede che il mercato globale dell'IA varrà quasi due trilioni di dollari USA entro il 2030, rispetto al suo valore attuale di circa 100 miliardi di dollari USA .

Mentre abbracciamo queste nuove tecnologie, è importante ricordare che non sono prive di rischi e sfide.

Spetta a noi garantire che vengano sviluppati e utilizzati in modo da favorire la società nel suo complesso, riducendo al minimo i potenziali rischi e svantaggi.

Sebbene sia importante essere consapevoli dei rischi e delle sfide associati alle nuove tecnologie, dovremmo anche ricordare che hanno il potenziale per portare molto bene alla società.

Ad esempio, le nuove tecnologie possono aiutarci a comunicare in modo più semplice ed efficiente, connetterci con altri in tutto il mondo e accedere a informazioni e risorse che possono migliorare la nostra vita.

Man mano che l'IA continua ad evolversi, possiamo aspettarci di vedere continui progressi in settori come l'assistenza sanitaria, i trasporti, la finanza e molti altri.

Il potenziale dell'IA di trasformare il nostro mondo è illimitato e spetta a noi assicurarci di utilizzarlo in modo responsabile ed etico, per creare un mondo migliore per noi stessi e per le generazioni future.

Come scrisse una volta il famoso fisico Stephen Hawking: “Il successo nella creazione dell'IA sarebbe il più grande evento nella storia umana. Sfortunatamente, potrebbe anche essere l'ultima, a meno che non impariamo a evitare i rischi”.