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Che Cosa ha spinto il Rinascimento dell’Intelligenza Artificiale ?

Cosa ha spinto il Rinascimento AI?

È il tesoro attuale del mondo tecnologico. L’attuale rinascita dell’Intelligenza Artificiale (AI) con la sua disciplina disciplinata Machine Learning (ML) ha portato ogni azienda IT meritevole a progettare una qualche forma di IA sulla sua piattaforma, nei suoi toolset e in tutte le sue applicazioni software.

L’amministratore delegato dell’IBM Ginni Rometty ha già proclamato che l’AI cambierà il 100% dei posti di lavoro nel prossimo decennio.

E sì, lei intende il lavoro di tutti, dalla tua alla mia e in avanti, al ruolo dei coltivatori di cereali in Egitto, ai pasticceri di Parigi e ai camminatori di cani dell’Oregon, vale a dire ogni lavoro. Ora saremo in grado di aiutare a dirigere le azioni e il comportamento di tutti i lavoratori con un nuovo grado di intelligenza derivante dall’analisi predittiva, il tutto derivante dai motori di intelligenza artificiale di cui ora dipenderemo sempre più.

Quando è andato tutto così bene?

Ma l’intelligenza artificiale era una nozione fantasiosa per lo più limitata alla fantascienza, quindi è cominciato ad andare tutto bene?

Negli ultimi anni abbiamo avuto alcuni grandi cambiamenti nella tecnologia. A prescindere dalla proliferazione dei dispositivi mobili che ha colpito tutti noi, la memoria è diventata molto più economica, l’archiviazione dei dati è diventata molto più semplice (in cloud e altrove) e le velocità di elaborazione dei computer hanno continuato a superare i record precedenti. Con il potere dell’informatica quantistica dietro l’angolo, la rinascita dell’IA è semplicemente il risultato dell’unione di queste forze “tecnologiche”?

“Non è solo una grande potenza di calcolo. Ci sono importanti cambiamenti algoritmici che sono stati sviluppati. Inoltre, è molto più facile ottenere l’accesso a più dati in un mondo connesso a Internet “, ha dichiarato Ted Dunning, CTO presso la piattaforma di dati, IA e società di analisi MapR . “Tutti e tre gli aspetti (calcolo, algoritmi, dati) si combinano per rendere possibile l’apprendimento automatico di oggi. Inoltre, francamente, molte applicazioni necessitano solo di disponibilità dei dati … potremmo averli implementati 25 anni fa abbastanza facilmente se i dati fossero disponibili e l’output del modello avrebbe potuto essere integrato nel flusso aziendale. “

Quindi, in molti modi, Dunning annuncia davvero l’era moderna del web come facilitatore chiave per la nuova era dell’IA. L’informazione è diventata non solo onnipresente; è diventato anche più facile accedere e più accuratamente classificato in dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati nella sua forma più grezza.

Sintonizzazione dell’IA verso la vita

Dunning e MapR sottolineano che la nuova generazione di AI e ML sta ora riscoprendo idee, alcune delle quali sono state pensate per la prima volta circa 50 anni fa. La differenza oggi è, ogni volta continua ad aggiungere un po ‘di qualcosa di nuovo. Un po ‘di potenza di calcolo qui, dati migliori lì, nuove idee per l’organizzazione e l’ottimizzazione di una rete e dopo un po’ arriveremo a costruire nuovi sistemi di intelligenza artificiale che fanno davvero un lavoro utile. Quindi, come dovremmo continuare a progettare questi nuovi sistemi?

“La chiave del successo [nella nuova era dell’intelligenza artificiale] è concentrarsi sul design delle interazioni tra l’umano e l’intelligenza artificiale tanto quanto nell’intelligenza artificiale stessa”, ha affermato Jesus Mantas , direttore generale e managing partner di IBM Global Business Services. “Molti programmi di intelligenza artificiale si concentrano principalmente su algoritmi di apprendimento automatico e set di dati di addestramento, ma non riescono ad affrontare i fattori di successo più importanti: la progettazione di relazioni uomo-macchina, nuovi flussi di lavoro basati su AI … e perfezionando la coreografia di processi, tecnologia e umani. Questi programmi raramente scalano o ottengono benefici. Le aziende che riescono a scalare l’intelligenza artificiale ei suoi benefici dimostrano che una progettazione abile e mirata dei flussi di lavoro e delle interazioni degli utenti porta a un’adozione più rapida ea vantaggi aziendali “.

L’amministratore delegato della società di piattaforma di analisi del codice AI Gamma è Vishal Rai. In termini generali, la Rai concorda sul fatto che il rinascimento dell’IA sia stato guidato da spostamenti tettonici in tre aree del mondo informatico: potenza di calcolo, bande di dati (e relativa accessibilità) … ma anche dall’ingegno umano.

Indica i nuovi sviluppi che escono dalla Silicon Valley ma anche più lontano (la Cina è un ottimo esempio, Huawei costruisce i suoi chipset per smartphone attorno al microprocessore arricchito da Kirin AI) e afferma che tutto ciò contribuisce a creare settori futuri come la guida autonoma e diagnostica sanitaria.

Applicazione del mondo reale di applicazioni AI

Quindi in che modo le nuove applicazioni del mondo reale di IA si manifestano e iniziano a influire sui servizi che utilizziamo al di sotto della superficie?

Specialista di cloud computing e specialista APM (Application Performance Management) Dynatrace ha ora esteso la sua piattaforma basata su AI per includere il supporto mainframe IBM Z per CICS (un linguaggio di programmazione mainframe), IMS (un database mainframe) e middleware. Per dirla in termini meno tecnici, Dynatrace può essere utilizzato per monitorare il software che si trova su mainframe per assicurarsi che rimanga in salute.

Perché preoccuparsi? Perché il mainframe non è mai stato costruito per essere martellato da dispositivi con flussi di dati massicciamente occupati come app di mobile banking, giochi e altre sottigliezze online. Ciò significa che abbiamo bisogno dell’intelligenza artificiale per comprendere l’impatto che il mainframe sta avendo sui nuovi sistemi che costruiamo.

“Mentre le aziende trasferiscono le applicazioni a moderni cloud stack per l’agilità e il vantaggio competitivo, queste applicazioni spesso dipendono ancora da transazioni critiche e dati sui clienti di” crown jewels “che risiedono su mainframe IBM Z. Ciò mette pressione su queste risorse per eseguire compiti che non erano previsti quando sono stati lanciati i mainframe “, ha dichiarato Steve Tack , SVP dei prodotti Dynatrace. “Poiché Dynatrace fornisce visibilità ibrida end-to-end [attraverso il nostro motore Davis AI], i clienti possono ottimizzare i nuovi servizi, cogliere il degrado delle prestazioni prima dell’impatto degli utenti e capire esattamente chi è stato colpito da un incidente. Ciò consente ai clienti di innovare con sicurezza le applicazioni che sfruttano i dati dei mainframe per aumentare le entrate, rafforzare la fedeltà alla marca e creare un vantaggio competitivo. “

AI come un’opera d’arte

Molti sostengono che il percorso verso l’intelligenza artificiale contemporanea sia stato un lungo slogan, ma i sistemi che costruiamo ora continuano a trovare scorciatoie intelligenti … quindi lo slancio per il rinascimento dell’IA sta effettivamente crescendo in modo cumulativo.

Alcuni sostengono che l’intelligenza artificiale non è mai andata via e che l’attuale diffusione dell’intelligenza artificiale e la sua conseguente discussione sono solo una naturale evoluzione di una tecnologia che semplicemente ha dovuto attraversare un periodo di adolescenza. Ad ogni modo, l’intelligenza artificiale è nel tuo smartphone e nei tuoi servizi di cloud computing, quindi rinascita o no, speriamo che continui a diventare un’opera d’arte.

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