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AI & GENAI

GPT Store, ecco perchè sarà una rivoluzione.

Ho ricevuto un po’ di commenti e messaggi riguardo GPT, e provo a condividere il motivo dell’entusiasmo intorno all’annuncio di OpenAI, relativamente al GPTs Store, così da rendere più completo il senso del concetto di “rivoluzione”.

🤓 Cos’è il GPT Store prima di tutto?

Il GPT Store è fondamentalmente un AppStore per l’Intelligenza Artificiale, e questo dovrebbe già far capire il potenziale di quello che abbiamo davanti.

📊 Un po’ di contesto:

  • L’Appstore di Apple ha 2,24 milioni di app e giochi
  • Il Play Store di Google ha 2,59 milioni di app

Entrambe gli store gli store nati nel 2008, hanno traguardato il milione di app tra il 2012 ed il 2013. A mio avviso il GPTs Store di OpenAI avrà almeno 100 milioni di app e succederà in molto meno tempo, addirittura meno di un anno.

❓ Perchè questa stima?

Da quando ho fondato IQUII abbiamo sviluppato ben oltre 500 app (ios, android e non solo) per diversi brand in diverse industrie: indicativamente una app ben fatta, tra progettazione, disegno, integrazione, sviluppo, e test ha un ciclo lavoro di 2 / 3 mesi (ribadisco app mediamente complesse). Oltre ai tempi necessari per pubblicazione, validazione e lancio.

💥 Per sviluppare un GPTs, di base, e senza grandi integrazioni, ci vogliono tra 10 ed i 30 minuti (per stare larghi). Compresa pubblicazione e condivisione tramite canali social, wa, telegram e via dicendo. Ovviamente non parlo di GPTs con integrazioni di servizi terze parti magari da realizzare ad hoc per aggiungere un valore dinamico e fortemente integrato con il proprio core business. Ma parliamo di tempi decisamente diversi.

👀 Non c’è dubbio che GPT Store rivoluzionerà quasi tutti i settori, inclusi:

  • Salute mentale
  • Fitness
  • Assistenza sanitaria
  • Produttività
  • Creazione di contenuti
  • Analisi di business
  • Marketing
  • Vendite
  • Viaggi
  • e tanto altro ancora.

Praticamente intere industrie.

✍ Chiunque voglia entrare essere qualificato e avere una solida conoscenza di:

  • Formulazione di prompt
  • Ricerca
  • Raccolta dati
  • Integrazione di servizi
  • ma soprattutto analisi di processi ed analisi di impatto.

Nulla dovrà esser lasciato al caso, e commettere gli stessi errori già fatti in fasi precedenti (investimenti affrettati e senza disegno e progettazione, come successo anche nel mobile) avrà, in questo caso, impatti molto più grandi.

PENSIERI SPARSI

L’intersezione tra Creatività e Intelligenza Artificiale: Una nuova era di possibilità

L’intelligenza artificiale (IA) ha raggiunto un livello di evoluzione tale da permeare molteplici ambiti della nostra vita quotidiana. Mentre molti potrebbero temere che l’IA possa soppiantare la creatività umana, ci troviamo invece di fronte a un’opportunità senza precedenti. In questa nuova era digitale, la creatività e l’IA si intrecciano per dar vita a risultati straordinari. Gli ambiti di impatto, positivo, sono diversi.

Amplificazione delle capacità creative

L’IA agisce come un catalizzatore per l’espressione creativa umana. Grazie alla sua capacità di apprendimento automatico e generazione di contenuti, l’IA può aiutare a superare ostacoli e stimolare la creatività. I suoi algoritmi analizzano una vasta quantità di dati, aprendo nuovi orizzonti e fornendo spunti innovativi. L’IA può suggerire combinazioni inaspettate, aprire nuove prospettive e potenziare le capacità creative degli individui.

Automazione delle attività ripetitive

L’IA consente di automatizzare compiti ripetitivi e meccanici, liberando così tempo e risorse per attività creative di alto livello. Attività come la creazione di grafica, l’editing di immagini e video o la generazione di testi possono essere delegate all’IA, consentendo ai professionisti creativi di concentrarsi su compiti più complessi e concettuali. Questa automazione migliora l’efficienza e stimola l’innovazione.

Sviluppo di nuove forme di espressione

L’IA sta aprendo nuove strade per l’espressione creativa. Grazie alla generazione di contenuti e alla manipolazione di dati, siamo testimoni di nuove forme artistiche e di narrazione. L’IA può creare opere d’arte, generare melodie, scrivere poesie e persino creare sceneggiature. Questa collaborazione tra l’IA e gli artisti umani sta ampliando il nostro concetto di creatività e aprendo possibilità inesplorate.

Sfide e responsabilità

Nonostante i progressi dell’IA, sorgono alcune sfide. La necessità di mantenere un equilibrio tra l’automazione e l’espressione umana è fondamentale. L’IA non deve essere vista come un sostituto della creatività umana, ma come un potente strumento da utilizzare con intelligenza. È importante sviluppare un’etica dell’IA che consideri l’impatto sociale, la privacy e l’equità nella creazione e nell’utilizzo dei modelli di intelligenza artificiale.

Il ruolo dell’umanità nella creatività

Nonostante l’avanzamento dell’IA, il ruolo degli esseri umani nella creatività rimane irrinunciabile. La capacità di pensiero critico, di immaginazione e di connessione emotiva sono caratteristiche che distinguono la creatività umana. L’IA può fornire strumenti e spunti, ma è la mente umana che conferisce significato e valore all’arte e alla creatività stessa. La sfida per i creativi consiste nel padroneggiare l’IA, sfruttandola come alleato e amplificatore delle proprie capacità e non come strumento di appiattimento.

L’IA rappresenta una svolta significativa per la creatività umana. Le sue potenzialità e l’automazione delle attività ripetitive aprono nuovi orizzonti per gli artisti, i designer, i musicisti e i creativi di ogni settore.

Ritengo importante mantenere un approccio equilibrato, riconoscendo il valore irrinunciabile dell’espressione umana e affrontando le sfide etiche che l’IA comporta. L’interazione tra creatività e intelligenza artificiale è destinata a ridefinire il panorama artistico e a stimolare nuove forme di espressione che arricchiranno la nostra società.

WEB3, METAVERSE & NFT

AI Generativa e le opportunità per le aziende

L’intelligenza artificiale (AI) sta vivendo una trasformazione radicale. Si è evoluta da un insieme di algoritmi isolati ad una forza potente e integrata, pronta a rivoluzionare il modo in cui le aziende operano. Questa evoluzione, guidata in particolare dall’ascesa dell’AI generativa, sta offrendo ai singoli, ma soprattutto alle aziende opportunità senza precedenti, ma presenta anche nuove sfide che richiedono attenzione e corretta interpretazione, oltre che azione (tempestiva, aggiungerei).

L’AI generativa sta aprendo la strada a una nuova ondata di innovazioni di modelli e processi, ampliando le possibilità di applicazione dell’AI in una serie di settori, dalla farmaceutica alla banca, dal retail allo sport. Modelli come GPT-4, Bard, sono capaci di generare contenuti unici e di alta qualità, che possono essere utilizzati in una serie di contesti aziendali, dal marketing allo sviluppo del prodotto, passando dal legal al finance. .

Malgrado le tante potenzialità e opportunità, l’avvento dell’AI generativa non è privo comunque di sfide e punti di critici da attenzionare. La sua velocità di sviluppo, il rischio di bias nascosti nei dati di addestramento e la necessità di nuove infrastrutture tecnologiche e competenze specializzate sono tutti fattori che le aziende devono necessariamente considerare nel loro viaggio verso l’adozione in generale di nuove tecnologie, ma anche e soprattutto nei confronti dell’AI generativa.

L’AI generativa offre senza dubbio alle aziende l’opportunità di rivedere e reinventare molti dei loro processi operativi ed impattare sui modelli di business, permettendo una maggiore automazione, efficienza e personalizzazione, e di conseguenza ottimizzazione di costi e potenzialità maggiori sui ricavi.

Riguardo ai nuovi modelli di business, come l’uso di AI per generare contenuti unici o per offrire servizi personalizzati su larga scala però c’è un punto che deve esser necessariamente considerato ossia rischi e sfide derivanti da un normativo in continua evoluzione, con nuove leggi e regolamentazioni che potrebbero influenzare l’uso dell’AI, e di conseguenza diritti di ownership sull’asset creato, tipologia di utilizzo e applicazione.

I CEO oggi di aziende che vogliono accelerare e non perdere quote di mercato, hanno un ruolo fondamentale nel guidare l’adozione dell’AI in primis, e anche dell’AI generativa nelle loro aziende. L’attenzione e le azioni che la direzione dell’azienda dovrà affrontare non dovranno esser solo orientate alle opportunità e le sfide presentate dall’A in termini infrastrutturali e tecnologici, ma anche (e soprattutto) di metodo, al fine di guidare i team attraverso il cambiamento organizzativo necessario,  per sfruttare al meglio questa nuova potenzialità.

Una della prime azioni che l’organizzazione dovrebbe affrontare è la creazione di un gruppo cross-funzionale di leader dell’azienda a cui affidare lo studio, l’identificazione e le priorità dei casi d’uso di maggior valore, al fine di garantire un’implementazione sicura e coordinata dell’AI nel contesto aziendale. Questo può anche includere la promozione di una cultura di apprendimento continuo e la sperimentazione (che troppo spesso le aziende tralasciano pensando sia una attività individuale e spontanea) in cui i dipendenti sono incoraggiati ad innovare i processi, le competenze, le metodologie e i prodotti che incorporano efficacemente questi strumenti.

Un altro aspetto cruciale è la creazione di un “faro”, ossia un progetto o un caso d’uso pilota che possa servire da esempio concreto, e che possa dimostrare il reale potenziale dell’AI generativa e l’impatto che questa adozione avrebbe su più larga scala, oltre ad aiutare a creare entusiasmo, sostegno e consenso all’interno dell’organizzazione.

Le aziende dovranno essere molto attente a bilanciare la creazione di valore con la corretta gestione del rischio. Se da una parte l’AI generativa può offrire enormi vantaggi, presenta nuovi rischi, come dicevo, come la possibilità di perpetuare i bias nascosti nei dati di addestramento o di “allucinare” informazioni non esistenti. Sarà necessario definire e stabilire principi e linee guida etiche per l’uso dell’AI, modelli di controllo e sviluppare una comprensione approfondita dei rischi presentati da ogni caso d’uso potenziale.

Costruire e mantenere un insieme equilibrato di alleanze esterne oltre che sviluppare le competenze interne può inoltre aiutare, in questo processo di adozione, le aziende ad accelerare l’implementazione dell’AI generativa. A vantaggio di un approccio ad ecosistema si permetterà di abilitare l’esperienza e le competenze di altri senza dover costruire tutte le applicazioni o i modelli di base da soli, creando un processo di maggiore facilità di aggiornamento progressivo e l’adozione delle più recenti tecnologia.

La fase di boost tecnologico e l’evoluzione dell’AI generativa che stiamo vivendo rappresenta una promessa enorme per le aziende, ed una offerta senza precedenti di nuove opportunità per l’innovazione, l’efficienza e la personalizzazione. Ma per realizzare questo potenziale, le aziende devono essere pronte a affrontare le sfide associate a questa nuova tecnologia, compreso il bisogno di nuove competenze, infrastrutture e approcci alla gestione del rischio, e di conseguenza investimenti. Con la giusta guida e strategia, tuttavia, le aziende potranno sfruttare questo potenziale per guidare la trasformazione e creare un vantaggio competitivo duraturo.

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10 spunti sull’AI dal Artificial Intelligence Index Report 2023 di Stanford

L’intelligenza artificiale continuerà a migliorare e diventerà sempre più presente nella nostra vita. Dato il grande impatto che questa tecnologia può avere, è importante che tutti cominciamo a riflettere criticamente su come vogliamo che l’IA venga sviluppata e usata. 

10 punti di sintesi estratti dal report di Stanford:

  1. Fino al 2014, la maggior parte dei modelli di Machine Learning più importanti sono stati sviluppati dalle università. Da allora, l’industria ha preso il sopravvento.
  2. L’AI continua a generare risultati all’avanguardia, ma il miglioramento annuale su molti benchmark è marginale, ma la velocità con cui si raggiunge la saturazione dei benchmark sta aumentando.
  3. Nuove ricerche suggeriscono che l’AI possa avere impatti ambientali significativi. Nuovi modelli di apprendimento per rinforzo dimostrano che l’AI può essere utilizzata per ottimizzare l’utilizzo dell’energia.
  4. L’AI sta accelerando rapidamente il progresso scientifico e nel 2022 è stata utilizzata per supportare la fusione dell’idrogeno e generare nuovi anticorpi.
  5. Il numero di incidenti e controversie legate all’AI è aumentato 26 volte dal 2012. Questa crescita è la prova di un maggiore utilizzo dell’AI e della consapevolezza relativa alle possibilità di abuso.
  6. Il numero di offerte di lavoro legate all’AI è aumentato in media dal 1,7% nel 2021 al 1,9% nel 2022 in tutti i settori degli Stati Uniti per i quali esistono dati, ad eccezione di agricoltura, silvicoltura, pesca e caccia. Imprese americane cercano sempre più lavoratori con competenze legate all’AI.
  7. Gli investimenti privati globali in AI sono stati di 91,9 miliardi di dollari nel 2022, il che rappresenta una diminuzione del 26,7% rispetto al 2021: nell’ultimo decennio gli investimenti in AI sono aumentati significativamente.
  8. La proporzione di aziende che adottano l’AI nel 2022 è più che raddoppiata rispetto al 2017, anche se si è stabilizzata negli ultimi anni tra il 50% e il 60%. Le organizzazioni che hanno adottato l’AI segnalano una significativa riduzione dei costi e un aumento delle entrate.
  9. Il numero di leggi contenenti “intelligenza artificiale” che sono state approvate è cresciuto da solo 1 nel 2016 a 37 nel 2022, come dimostrato dai record legislativi di 127 paesi.
  10. I cittadini cinesi sono tra coloro che si sentono più positivi sui prodotti e servizi di AI, mentre gli americani sono meno entusiasti. Il 78% dei partecipanti al sondaggio cinesi ha concordato con la dichiarazione che i prodotti e i servizi che utilizzano l’AI hanno più vantaggi che svantaggi (Arabia Saudita: 76%, India: 71%).

Ora, se avete voglia di leggere, immergetevi nel Capitolo 3: Etica dell’IA

L’intelligenza artificiale (IA) ha il potenziale per rivoluzionare il nostro mondo, ma solleva anche seri problemi etici. Un problema importante è rappresentato dai pregiudizi negli algoritmi di IA, che possono perpetuare la discriminazione nei confronti di alcuni gruppi di persone. I sistemi decisionali alimentati dall’IA possono anche avere gravi conseguenze per gli individui, come il rifiuto del credito o dell’impiego, sulla base di dati errati o incompleti.

Ci sono anche preoccupazioni riguardo alla trasparenza e alla responsabilità dei sistemi di IA, nonché al loro potenziale impatto sui posti di lavoro e sull’economia. Inoltre, lo sviluppo e il dispiegamento di armi autonome alimentate dall’IA rappresentano un rischio significativo per la sicurezza e l’incolumità delle persone.

Un’altra questione etica è la responsabilità dei creatori e degli operatori di IA di garantire che i loro sistemi siano utilizzati per scopi etici e non per danneggiare la società o gli individui. Ciò include la considerazione della privacy, della sicurezza dei dati e del potenziale utilizzo dell’IA per scopi dannosi, come gli attacchi informatici o la manipolazione politica.

Tutto da leggere comunque il report di Stanford, con il supporto di nomi come Google, penAI, McKinsey, Linkedin, Github e molti altri. Circa 390 pagine di analisi, dati e spunti. Ci vuole un po’, ma vale la pena.

Qui il report https://link.mtvrs.it/HAI-AI-Index-ReportAI

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Smart Contract, futuro e casi d’uso

Gli smart contract stanno rivoluzionando il mondo degli affari e della tecnologia, grazie alla loro capacità di automatizzare e rendere più efficienti le transazioni.

Ma cosa sono esattamente e quali vantaggi offrono?

Gli smart contract sono protocolli digitali auto-esecutivi basati su blockchain, che automatizzano processi e transazioni secondo termini e condizioni predefinite. Garantiscono sicurezza, trasparenza, efficienza e riduzione dei costi, eliminando la necessità di intermediari e rivoluzionano il concetto di accordo e transazione in vari settori, come finanza, immobiliare e assicurazioni.

Funzionalità degli smart contract:

  • Distribuiti: gli smart contract sono replicati e distribuiti su tutti i nodi della rete, garantendo che le condizioni non possano essere modificate unilateralmente.
  • Deterministici: gli smart contract possono eseguire funzioni solo quando sono soddisfatte le condizioni specificate.
  • Immutabili: una volta implementato, uno smart contract non può essere modificato, solo rimosso se la funzionalità è stata implementata in precedenza.
  • Autonomi: gli smart contract eliminano la necessità di intermediari, riducendo le possibilità di abusi e garantendo l’autorità delle parti coinvolte.
  • Personalizzabili: gli smart contract possono essere modificati o personalizzati prima del lancio.
  • Trasparenti: gli smart contract sono memorizzati su una blockchain pubblica, rendendo il codice visibile a tutti.
  • Senza fiducia: gli smart contract non richiedono terze parti per verificare l’integrità del processo o l’adempimento delle condizioni specificate.
  • Auto-verificanti: gli smart contract si verificano automaticamente grazie alle possibilità automatizzate.
  • Auto-esecutivi: gli smart contract si eseguono automaticamente quando tutte le condizioni e le regole sono soddisfatte.

Vantaggi degli smart contract:

  • Massima trasparenza: gli smart contract garantiscono che termini e condizioni siano definiti in modo chiaro e accessibile a tutte le parti coinvolte.
  • Maggiore efficienza: gli smart contract permettono di risparmiare tempo grazie all’automazione dei processi e all’eliminazione di intermediari.
  • Sicurezza e protezione superiore: gli smart contract offrono elevati livelli di sicurezza e protezione dei dati grazie alla crittografia.
  • Aumento della fiducia e della sicurezza: la natura trasparente e sicura degli smart contract li rende un’opzione affidabile per gli affari.
  • Precisione e accuratezza: gli smart contract garantiscono un alto livello di dettaglio e accuratezza nella definizione dei termini e delle condizioni.
  • Funzionalità di archiviazione dei dati desiderabili: gli smart contract memorizzano in modo accurato e affidabile tutti i dettagli relativi a una transazione.
  • Risparmio sui costi: gli smart contract eliminano la necessità di intermediari e riducono i costi associati ai processi basati su documenti cartacei.
  • Alternativa ecologica: gli smart contract, essendo interamente basati su codice, non richiedono l’utilizzo di carta, contribuendo a ridurre l’impatto ambientale.

Gli smart contract rappresentano una soluzione rivoluzionaria per molteplici settori, grazie alla loro capacità di automatizzare processi, ridurre costi e garantire trasparenza e sicurezza nelle transazioni. Le loro funzionalità e i vantaggi offerti li rendono uno strumento ideale per migliorare e semplificare gli scambi commerciali e le interazioni tra individui e aziende.

Il futuro degli smart contract appare estremamente promettente, con un crescente numero di industrie e settori che potranno trarre beneficio dalla loro adozione. Tra questi, possiamo citare il settore immobiliare, le assicurazioni, la finanza, la gestione della catena di approvvigionamento e il settore pubblico. L’introduzione degli smart contract in queste aree permetterà di ottimizzare i processi, riducendo i tempi di attesa, minimizzando gli errori umani e garantendo una maggiore affidabilità nelle transazioni.

L’adozione degli smart contract potrebbe portare a nuove opportunità di business e a nuovi modelli di servizi, in particolare nei settori dell’Internet of Things (IoT), dell’economia condivisa e della gestione dei diritti d’autore.

E’ a mio avviso necessario considerare che, per realizzare appieno il potenziale degli smart contract, sarà necessario affrontare alcune sfide, tra cui questioni legali, normative e di interoperabilità tra diverse piattaforme blockchain e sarà fondamentale garantire che gli smart contract siano sviluppati e implementati in modo sicuro e affidabile, per evitare possibili vulnerabilità e attacchi informatici.

Mi rendo sempre più conto dell’enorme importanza degli smart contract in un contesto in grande evoluzione e fortemente accelerato come quello che stiamo vivendo.

Nonostante la loro attuale applicazione limitata in alcuni (molti) settori, sono convinto che il loro impatto potenziale sia enorme e capace di rivoluzionare il modo in cui stiamo affrontando tanti processi e interagiamo in ambito commerciale e sociale (pensiamo al concetto di coinvolgimento di collaboratori, al concetto di (s)fiducia e alla mancanza troppo spesso di trasparenza.

Gli smart contract sono qui per dare la possibilità di eliminare gli intermediari e di automatizzare processi complessi, rendendo le transazioni più sicure, trasparenti ed efficienti. La loro adozione potrebbe portare a un’innovazione senza precedenti in molti settori, migliorando le nostre vite e facilitando la cooperazione tra individui e aziende.

Sono convinto che, una volta superate alcune sfide relative a questioni legali, normative e di interoperabilità, gli smart contract diventeranno uno strumento fondamentale per il progresso tecnologico e sociale (soprattutto).

Nel report di Rejolut alcuni casi d’uso e numeri sul contesto degli smart contract https://link.mtvrs.it/SmartContractsAndCases

 

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Report e stato degli investimenti della Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI)

Nel report il panorama dell’Intelligenza Artificiale generativa, analizzato da CBInsights riguardo tendenze di finanziamento, le startup più valutate, i VC più attivi e altro ancora.

L’attenzione sull’Intelligenza Artificiale generativa, che si riferisce alle tecnologie di intelligenza artificiale che generano contenuti completamente nuovi, dalle linee di codice alle immagini fino alla all’audio, è arrivata a un livello di entusiasmo ed hype elevatissimo. 

L’amplificazione mediatica è stata dominata principalmente da ChatGPT, il sistema che ha raggiunto 1 milione di utenti in meno di una settimana dopo il suo rilascio alla fine del 2022. 

Ma al di là dei titoli, un’ondata di startup è già entrata sul mercato e si sta espandendo rapidamente. I casi d’uso per l’Intelligenza Artificiale generativa vanno dai motori di ricerca all’animazione, alla cattura di elementi in movimento fino alla produzione di clip video integrali. La stragrande maggioranza di queste startup ha ricevuto pochissimi o nessun finanziamento in equity, il che significa che c’è ancora una grande opportunità per gli investitori di entrare in queto segmento fortemente trasformativo.

I punti trattati nel report:

  • Tendenze di funding e deal
  • Classificazione aziende per stadio di funding
  • Le valutazioni più alte nell’Intelligenza Artificiale generativa
  • Segmenti di investimento nell’Intelligenza Artificiale generativa
  • Quali categorie stanno guadagnando più visbilità e boost
  • Quali applicazioni sono interessanti – e quali no
  • VC più attivi

Qui il link al PDF https://link.mtvrs.it/Insights-Generative-AI

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Digital Twin, simulazione e ambiti di utilizzo

I digital twin esistono da molto tempo, seppur in questo momento in cui si parla solo di Metaverso in versione “pop”, inteso come gaming, il significato che viene associato a questo concetto è di replica in senso di virtualizzazione ed estensione temporale (eventi, land, conversione a gioco di un qualcosa di reale).

In realtà sono un ottimo strumento per eseguire simulazioni, ottimizzazioni, stime e addestramenti da cui, diverse aziende in diverse industrie potrebbero trarre nuovi benefici e opportunità, se ben interpretate.

Ci sono diversi casi d’uso e studi di Digital Twin, che sto portando avanti con aziende in ambiti differenti:

  • Manutenzione predittiva: creazione di repliche virtuali di un dispositivo fisico per simulare il comportamento del dispositivo in diverse situazioni e analizzare i dati per prevedere eventuali problemi e interventi di manutenzione preventiva
  • Ottimizzazione dei processi produttivi: analizzasi di processi produttivi per individuare eventuali inefficienze o problemi, permettendo alle aziende di apportare modifiche mirate per migliorare l’efficienza e ridurre i costi
  • Simulazione di scenari: simulare situazioni complesse, come ad esempio il funzionamento di un impianto in condizioni estreme o il comportamento di un veicolo in situazioni di emergenza (video), permettendo di valutare la sicurezza e la fattibilità di determinati progetti o prodotti
  • Formazione e addestramento: sistemi di training per la formazione e l’addestramento di tecnici e operatori, permettendo loro di acquisire competenze e conoscenze su dispositivi e processi senza dover lavorare direttamente sui dispositivi fisici.
  • Supporto alla progettazione: test di diverse soluzioni in una replica virtuale prima di passare alla produzione, permettendo di individuare eventuali problemi o inefficienze a monte e di correggerli in modo tempestivo.

Nel video una simulazione delle conseguenze di un incidente a differenti velocità. Magari non è preciso al 100%, ma può aiutare a migliorare parti del veicolo, meccanismi di protezione e modalità di comportamento di parti in caso di eventi simili (senza necessità di riprodurre in “laboratorio” lo stesso evento con costi e tempi differenti.

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Generative AI & Roblox: tutti possono esser creators

Roblox, la piattaforma di gioco online con 58,8 milioni di utenti giornalieri, dopo l’annuncio dei dati del periodo, ora ha annunciato che utilizzerà l’AI generativa nella sua piattaforma.

L’obiettivo è quello di rivoluzionare la creazione dei contenuti sulla propria piattaforma grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale generativa. I creators di Roblox potranno utilizzare questi strumenti per rendere la creazione di contenuti più facile e veloce, nonché per integrare la creazione di 3D con la scrittura di codice.

L’obiettivo finale è quello di rendere ogni utente un creators, consentendo anche ai principianti di avere un punto di partenza valido e poter sviluppare la propria creatività senza limiti.

La piattaforma sta affrontando delle sfide tecniche uniche per generare contenuti interattivi in modo automatico e allo stesso tempo mantenere la sicurezza del servizio e dell’esperienza degli utenti ad alto livello viste le numerose critiche ricevute nell’ultimo anno.

Che l’AI potesse esser un acceleratore per il mondo del gaming lo avevo scritto in alcuni post.

Qui il comunicato ufficiale di Roblox https://blog.roblox.com/2023/02/generative-ai-roblox-vision-future-creation/

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L’apocalisse ChatGPT

L’intelligenza artificiale (IA) e le sue varie applicazioni, come ChatGPT, stanno già avendo un impatto significativo sulle imprese in tutto il mondo. 

ChatGPT è un sistema IA in grado di generare testo (e non solo) simile a quello umano in base a un dato prompt. 

La domanda che le aziende devono porsi non è più sul suo utilizzo all’interno del proprio business e non è più una questione di “se serve” , ma di quando verrà implementato. 

È importante che le imprese rimangano informate e proattive nell’adozione di queste tecnologie per rimanere competitive in un mondo digitale.

L’IA ha fatto molta strada negli ultimi anni, con significativi progressi nella tecnologia e negli approcci. I chatbot sono programmi informatici progettati per simulare una conversazione con gli utenti umani, soprattutto su Internet. ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) è un tipo di chatbot che utilizza IA e apprendimento profondo per produrre testo simile a quello umano e intrattenere conversazioni con gli esseri umani.

Alla sua base, ChatGPT si basa su un modello di lingua trasformativo, che è un tipo di rete neurale addestrata su un grande dataset di lingua umana. La rete neurale è progettata per elaborare e analizzare la lingua in modo simile a come fanno gli esseri umani e per generare risposte appropriate e coerenti nel contesto.

Per generare risposte, ChatGPT elabora il testo di input utilizzando una serie di strati di neuroni interconnessi, che sono i blocchi di base delle reti neurali. Ogni strato di neuroni riceve l’input dallo strato precedente, esegue un’operazione matematica sull’input e passa l’output al prossimo strato. L’ultimo strato di neuroni genera il testo di output, che è la risposta del chatbot all’input.

La rete neurale viene addestrata utilizzando un processo chiamato retropropagazione, che consiste nell’aggiustare i pesi delle connessioni tra i neuroni in base all’errore tra l’output previsto e l’output desiderato. Questo processo consente alla rete neurale di imparare e migliorare la sua capacità di generare risposte simili a quelle umane nel tempo.

Partendo da questo condivisibilissimo punto di vista il report esplora come ChatGPT e AI in generale siano destinati a sconvolgere le imprese a breve e lungo termine, esaminando i recenti progressi nelle tecnologie e il loro potenziale impatto su varie industrie. 

Ecco il report https://link.mtvrs.it/TheChatGPT-Apocalypse

MidJourney | Prompt by me | FabioLalli_A_group_of_tech-savvy_robots_competing_in_a_futurist_2cc213c7-96a3-4509-bc4e-bdb28d7677a5
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Gaming e la rivoluzione della Intelligenza Artificiale Generativa

Qualche giorno fa ho fatto un colloquio ad un game designer e la chiacchierata piacevole è andata avanti poi per circa un’oretta, su diversi temi, anche fuori dal perimetro del colloquio, entrando nella sfera di passioni e ragionamenti di mercato, nonché potenzialità dell’AI generativa nel mondo del gaming. La prima cosa che più mi è rimasta in mente di lui è la sua eccitazione e meraviglia legata alla potenzialità dell’AI, ma non tanto in generale, quanto rispetto alla sua competenza e alle potenzialità applicate al suo lavoro: non paura appunto, ma opportunità. Non timore di imparare, ma voglia di governare.

In sintesi i ragionamenti fatti si basavano su 4 punti:

  • Questo potere creativo è ora disponibile per chiunque possa imparare alcuni semplici strumenti.
  • Questi strumenti possono creare un numero infinito di variazioni in modo altamente iterativo.
  • Una volta addestrato, il processo è in tempo reale – i risultati sono disponibili quasi istantaneamente.
  • Non esiste una tecnologia così rivoluzionaria per i giochi dal 3D in tempo reale.

Allora, dove sta andando questa tecnologia? E come trasformerà il gioco? Innanzitutto, però, esaminiamo cos’è l’IA generativa?

Per capire a cosa siamo di fronte e come AI generativa può cambiare intere industrie e competenze, provo a fare un ragionamento sul mondo del gaming e come questo può beneficiarne (cosa che sta già facendo) prima di molte altre industrie.

Che cos’è l’AI generativa

L’AI generativa è una categoria del machine learning. L’intelligenza è in grado di creare contenuti originali in risposta ai suggerimenti dell’utente. Attualmente è particolarmente in voga la generazione di testo (ChatGPG) e di immagini (Stablediffusion, MidJourney, Dall-E). Seppur il T2I (Text to Image) ed il T2T (Text to Text) siano tra i più maturi in questo momento, è in corso un lavoro di sperimentazione praticamente in ogni dominio creativo, dall’animazione agli effetti sonori, alla musica, persino alla creazione di personaggi e avatar virtuali con personalità arricchite ed in grado di conversare. Tra le classificazioni che stanno emergendo tra i diversi sistemi AI generativi, ci sono:

  • Text to Image (T2I)
  • Text to Video (T2V)
  • Text to Audio (T2A)
  • Text to Text (T2T)
  • Text to Motion (T2M)
  • Image to Text (I2T)
  • Audio to Text (A2T)
  • Audio to Audio (A2A)
  • Brain to Text (B2T)
  • Text to Code (T2C)
  • Text to 3D (T23D)
  • Text to NFT (T2N)
  • …. Text-to-Everything!

L’intelligenza artificiale non è una novità, soprattutto oggi, e soprattutto nel mondo del gaming, ovviamente. Se tornassimo indietro nel tempo anche i primi giochi, come il Pong di Atari, avevano avversari controllati dal computer per sfidare il giocatore. Questi “nemici” virtuali, tuttavia, non erano animati da AI come la conosciamo oggi, ma erano semplicemente procedure scritte, a stati finiti in molti casi, realizzate dagli sviluppatori del gioco, che simulavano un avversario artificialmente intelligente, con comportamenti in linea generale standard ma soprattutto non potevano imparare progressivamente con il passare del tempo e delle partite.

Ciò che è diverso oggi, a distanza di anni, è sicuramente la quantità di potenza di elaborazione e calcolo disponibile, la scalabilità delle architetture e grazie a microprocessori più veloci e al cloud. Con questo “nuovo” potere, oggi è possibile costruire grandi reti neurali in grado di identificare modelli e rappresentazioni in domini altamente complessi.

AI a servizio del mercato, e del gaming

Siamo in un momento in cui di segnali che l’AI sia qui per rimanere e non per esser una tecnologia di passaggio ne abbiamo.

Negli ultimi anni la mole di pubblicazioni e ricerche sul tema dell’AI in generale è aumentata drasticamente e sempre più aziende hanno iniziato ad adottare piattaforme e soluzioni per introdurre processi e modelli basati su intelligenza artificiale all’interno dei propri business. Molte aziende inoltre hanno avviato progetti di R&S . Il risultato è un’esplosione di interesse e innovazione sul tema sicuramente crescente.

Nel mondo dell’intrattenimento, in particolare del gaming (una delle industrie più ampie e sviluppate a livello mondiale), l’interesse per l’AI è sicuramente in forte crescita e le motivazioni sono piuttosto facili da individuare ed evidenti. I giochi sono la forma di intrattenimento più complessa, in termini di numero assoluto di tipi di risorse coinvolte ( 2D art, 3D art, effetti sonori, musica, dialoghi, coding ecc. ). I giochi sono anche i più interattivi, con una forte enfasi sulle esperienze in tempo reale. Questa complessità progettuale legata ad una necessità di costante sviluppo ed evoluzione, crea una forte barriera all’ingresso per i nuovi produttori di giochi per via un costo elevato di produzione che diventa sempre più alto.

Per fare un esempio, il gioco Red Dead Redemption 2 è uno dei giochi più costosi mai prodotti, con un costo stimato di circa 500 milioni di dollari. È facilmente intuibile la motivazione se ci avete giocato: è uno dei mondi virtuali più belli e completamente realizzati, a mio avviso, di qualsiasi gioco sul mercato. Ci sono voluti quasi 8 anni di sviluppo, con oltre 1.000 personaggi attivi nel gioco ( ognuno con la propria personalità, caratterizzazione e doppiatore ), un mondo di quasi 30 miglia quadrate, più di 100 missioni suddivise in 6 capitoli e quasi 60 ore di musica create da oltre 100 musicisti. Giusto per dare una idea.

Ora, per dare l’idea di complessità, pensiamo invece a Microsoft Flight Simulator: più che un gioco una esperienza di volo completa che a confronto con il gioco di cui sopra non ha nulla a che vedere. E non intendo a livello di gioco, ma di dimensione progettuale. Microsoft Flight Simulator consente ai giocatori di volare in tutto il pianeta Terra. In che modo Microsoft può aver creato un gioco così mastodontico? Lasciando che una intelligenza artificiale lo facesse. Microsoft ha infatti collaborato con blackshark.ai, e ha addestrato un’AI a generare un mondo 3D fotorealistico, partendo dalle immagini satellitari 2D.

Ho fatto questo esempio per far dare  che sarebbe stato letteralmente impossibile costruire un gioco di queste dimensioni senza l’ausilio dell’AI, e senza pensare che questo modello di sviluppo non si è fermato alla prima produzione, ma sta continuando a sviluppare e migliorare ambientazioni nel tempo, sempre più dettagliate e sempre diverse.

Se oggi quindi vediamo l’intelligenza artificiale generativa come un gioco passatempo da cui estrapolare sfondi, volti, ambientazioni e immagini per le prossime slide, di fatto ci stiamo limitando a vedere la punta di un iceberg e non quello che sta emergendo veramente: avremo modello AI generativi per ogni risorsa specifica, e nel caso dei giochi, modelli per la produzione di singole parti di gioco, meccaniche e dettagli.

Finora i generatori di immagini 2D come Stable Diffusion o MidJourney hanno catturato la maggior parte dell’attenzione sul tema dell’AI generativa per via della loro natura semplicità e per la qualità delle immagini che possono esser generate. Ma già adesso sono presenti sul mercato modelli di intelligenza artificiale generativa praticamente per tutte le risorse coinvolte nella produzione di un gioco, dai modelli 3D, alle animazioni dei personaggi, ai dialoghi e alla musica.

L’effetto collaterale del valore dei contenuti a mio avviso calerà drasticamente, andando effettivamente a zero in alcuni casi. Ma non deve esser una preoccupazione:

Chris Anderson disse: “ Ogni abbondanza crea una nuova scarsità”.

Leggendo post, articoli e annunci di sviluppatori e società di sviluppo di giochi che stanno sperimentando l’integrazione dell’AI generativa nei loro piani di produzione, il più grande impatto rilevato è senza dubbio la drammatica riduzione di tempo ed i costi di sviluppo, passando da stime di creazione di concept art di una singola immagine da settimane a qualche ora.

Per essere chiari, visto che di questo ne ho letto più volte in questi giorni, gli artisti, i creator ed i copywriter non rischiano di essere sostituiti dall’AI (come ho già detto in un post qualche giorno fa) ma sicuramente dovranno adeguare le loro competenze e non lavorare più da soli: d’ora in avanti la produzione di contenuti potrà esser impostata in termini di direzione creativa iniziale e quindi esser consegnata all’esecuzione tecnica a un’intelligenza artificiale.

Siamo ancora agli inizi di questa rivoluzione e molte pratiche, metodi e approcci dovranno ancora essere perfezionati, ma abbiamo una rivoluzione davanti agli occhi. C’è un’enorme quantità di lavoro da fare quando scopriamo come sfruttare questa nuova tecnologia per i giochi, e saranno generate enormi opportunità per le aziende che si spostano rapidamente in questo nuovo spazio.

Cosa aspettarci dal 2023?

Nel 2022, abbiamo assistito a un’esplosione del text-to-2D, poiché Dall-E, MidJourney e Stable Diffusion come ho detto hanno ottenuto risultati straordinari. Il text-to-3D, l’audio, il video e altro ancora sono stati esplorati dai ricercatori, ma nel 2023 ci si può aspettare di vedere applicazioni pratiche di modelli generativi che permeteranno la creazione di tutti i tipi di nuovi media.

Si prevede che i modelli multimodali, che combinano diverse modalità come la parola, l’audio, l’immagine e il testo, diventeranno sempre più popolari, guadagnando importanza come strumenti per creare un’interazione unica tra diverse modalità di input, permettendo una profonda comprensione ed una evoluzione maggiore nella produzione di contenuti.

Con l’avvento inoltre di queste nuove potenzialità, è probabile che vedremo nascere nuovi modelli di gioco focalizzati e potenziati dall’utilizzo e la  combinazione della potenza dei modelli generativi: avremo giochi in grado di creare esperienze personalizzate, sbloccando la possibilità di giochi in grado di forkare, ed nel quale una singola versione può essere personalizzata in milioni di versioni diverse, con costi di sviluppo bassi e alto valore di replay.

Questo nuovo genere aumenterà l’engagement degli utenti con narrazioni altamente uniche e personalizzate. Gli sviluppatori di giochi potranno esplorare un nuovo paradigma di storytelling e giochi basati su narrazioni ad infinite possibilità di esplorazione e gameplay.

Inoltre, l’IA generativa permetterà agli sviluppatori principianti di giochi di costruire le proprie esperienze giocabili senza alcuna esperienza di codifica. I linguaggi di programmazione basati sull’immagine e gli editori semplici drag-and-drop, il no-code/low-code in generale, permetterà alle persone di creare e condividere rapidamente i loro progetti generativi con pochi clic.