MetaNerd #6: Nuove ricerche AI per la Medicina e la Calligrafia
Esploriamo l'ultimo modello AI per diagnosi mediche precise e lo strumento che imita la scrittura umana e inoltre il riassunto dell'intervista esclusiva a Sam Altman da parte di Bill Gates
Ho recentemente letto una ricerca nel campo dell'intelligenza artificiale medica, che mi ha davvero affascinato. Google Research ha annunciato la scorsa settimana un rivoluzionario sviluppo: AMIE, un sistema di intelligenza artificiale specializzato in ragionamenti e conversazioni medico-diagnostiche. Questo modello AI non è solo un passo avanti nel campo tecnologico, ma ha anche dimostrato di migliorare l'accuratezza delle diagnosi quando viene utilizzato in collaborazione con i medici.
La parte più sorprendente di questa ricerca, però, è che hanno scoperto che il livello più alto di accuratezza diagnostica si ottiene quando il medico viene escluso dall'equazione. Questo risultato è sia stupefacente che leggermente inquietante, poiché suggerisce che l'intelligenza artificiale potrebbe un giorno superare le capacità diagnostiche umane.
Tuttavia, i ricercatori hanno chiarito che l'obiettivo principale dello studio è stato quello di esplorare le potenzialità dei sistemi AI in ambito medico, e che sono necessarie ulteriori ricerche prima che un sistema del genere possa essere implementato in modo sicuro ed efficace nella pratica clinica. Questi risultati aprono nuove prospettive entusiasmanti sul futuro della medicina e su come l'intelligenza artificiale possa trasformare il modo in cui i pazienti vengono diagnosticati e trattati.
Qui tutti i dettagli della ricerca
L'intelligenza artificiale ora può copiare la nostra calligrafia.
Un’altra scoperta scientifica interessante proveniente dall'Università di Intelligenza Artificiale Mohamed Bin Zayed di Abu Dhabi dove i ricercatori di questa prestigiosa istituzione hanno sviluppato un avanzato strumento di intelligenza artificiale, capace di replicare la calligrafia umana con una fedeltà sorprendente. La cosa più straordinaria di questo modello AI è che richiede soltanto pochi paragrafi di testo scritto a mano per essere addestrato, il che lo rende incredibilmente efficiente e pratico.
Nel corso del loro studio, gli scienziati hanno messo a confronto il loro metodo, denominato generazione di immagini di testo scritto a mano (HWT), con altre due tecnologie simili nell'ambito della generazione di testo. Per valutare l'efficacia dei vari approcci, hanno presentato testi generati dai tre modelli a un gruppo di 100 persone, chiedendo loro di esprimere una preferenza. È risultato che l'81% dei partecipanti ha preferito il metodo HWT rispetto agli altri generatori di testo, un dato che testimonia la superiorità di questo approccio in termini di realismo e precisione.
Tutte e tre le applicazioni sono state addestrate su campioni di testo scritto a mano (colonna all'estrema sinistra) da sei diversi scrittori.
Davis et al. cattura lo stile generale di uno scrittore, ad esempio l'inclinazione del testo, ma fatica a imitare i dettagli di stile specifici del personaggio.
GANwriting è limitato dalla lunghezza delle parole che può imitare e non è stato in grado di completare il contenuto testuale fornito: ad esempio, ha generato la
parola “preciso” anziché “precisamente”.
HWT invece imita meglio i modelli di stile sia globali che locali, generando una grafia più realistica
Bill Gates intervista Sam Altman
Recentemente, ho ascoltato con grande interesse l'episodio 6 di "Unconfuse Me with Bill Gates", dove Gates ha intervistato Sam Altman, CEO di OpenAI. Altman, una figura di spicco nell'industria tecnologica e noto per il suo ruolo in Y Combinator, dove ha sostenuto startup di successo come Reddit, Dropbox e Airbnb, ha condiviso prospettive affascinanti durante la conversazione.
Nell'intervista, Altman e Gates hanno approfondito vari aspetti dell'intelligenza artificiale, concentrandosi su temi come la sicurezza, la responsabilità e il futuro dell'AI. Gates ha espresso ammirazione per i progressi di ChatGPT, sollevando interrogativi riguardo l'interpretazione dei dati e i meccanismi di codifica.
Altman ha delineato alcuni traguardi significativi per i prossimi due anni, tra cui la multimodalità, che abbraccia input e output attraverso voce, immagini e video, e l'abilità di ragionamento e affidabilità di GPT-4. Ha sottolineato l'importanza della personalizzazione, evidenziando come GPT-4 possa essere migliorato per utilizzare dati personali come email e calendari.
Durante la discussione, si è parlato anche della necessità di un "calcolo adattivo" per gestire vari tipi di input e attività, e della sfida di regolamentare l'AI a livello governativo, equilibrando innovazione e responsabilità. Un esempio citato è stato l'uso dei social media.
Altman ha evidenziato l'impatto dell'AI sulla produttività, sottolineando che gli strumenti AI potenti possono permettere agli individui di svolgere compiti qualitativamente diversi, e non solo di lavorare più velocemente. Ha posto particolare enfasi sul potenziale dell'AI nel campo della programmazione.
Right now, maybe we can speed up a programmer 3x. That’s about what we see, and that’s one of the categories that we’re most excited about it. It’s working super-well. But if you make a programmer three times more effective, it’s not just that they can do three times more stuff, it’s that they can – at that higher level of abstraction, using more of their brainpower – they can now think of totally different things. It’s like going from punch cards to higher level languages didn’t just let us program a little faster, it let us do these qualitatively new things. We’re really seeing that.
Sam Altaman
La conversazione si è poi spostata sul ruolo dell'AI nella robotica, discutendo come l'adattamento dei modelli AI alla fisicità possa influenzare il mercato del lavoro. Hanno anche toccato temi filosofici nell'era dell'AI avanzata e l'adattamento della società ai cambiamenti.
Altman ha parlato della competizione nel campo dell'AI come fattore motivante, mentre Gates ha evidenziato la dimensione relativamente piccola di OpenAI rispetto a giganti come Google, Microsoft e Apple.
Infine, Gates e Altman hanno condiviso i loro consigli più frequenti: Gates ha enfatizzato l'importanza di costruire team con talenti diversi, mentre Altman ha incoraggiato le persone a perseguire ciò che desiderano veramente, anche a costo di correre rischi. Questa intervista è stata una fonte di ispirazione e riflessione, offrendo uno sguardo approfondito sul futuro dell'intelligenza artificiale e sul suo impatto sulla società.
Qui la trasctizione completa dell’intervista
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Trovi il questionario a questo link.
Spero di avervi dato qualche spunto di riflessione e che hai trovato interessante quanto ti ho segnalato. Se hai suggerimenti, richieste o vuoi condividere il tuo pensiero su uno degli argomenti affrontati sentiti libero di lasciare un commento!