L’intelligenza artificiale si sta sviluppando più velocemente di noi vocabolario per descriverlo. Potremmo aver bisogno di qualche parola nuova. abbiamo “cognizione” Non abbiamo parole per descrivere come pensa una singola mente, ma cosa succede quando l’intelligenza umana e quella meccanica lavorano insieme per percepire, decidere, creare e agire. Diamo un nome a questo processo intelligenza.
L’intelligenza non è un tratto; È il principio organizzativo della prossima ondata di software, in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale lavorano all’interno dello stesso modello aziendale comune. I sistemi odierni trattano i modelli di intelligenza artificiale come cose che chiami dall’esterno. Agisci come un “utente” che richiede risposte o colleghi il passaggio “umano nel ciclo” a flussi di lavoro mediati. Ma questo si traduce in una coproduzione continua: persone e agenti modellano insieme decisioni, logica e azioni in tempo reale.
Continua a leggere per una ripartizione delle tre forze che guidano questo nuovo paradigma.
Un’ontologia unificata è solo l’inizio
Uno ultima lettera degli azionistiIl CEO di Palantir, Alex Karp, ha scritto: “Tutto il valore sul mercato andrà ai chip e a ciò che chiamiamo ontologia” e ha sostenuto che questo cambiamento è “solo l’inizio di qualcosa di molto più grande e più importante”. Per ontologia, Karp intende un modello condiviso di oggetti (clienti, politiche, risorse, eventi) e le loro relazioni. Ciò include anche quello che Palantir chiama lo “strato cinetico” dell’ontologia, che definisce le azioni e i permessi di sicurezza che collegano gli oggetti.
Nell’era SaaS, ogni applicazione aziendale crea i propri modelli di oggetti e processi. Complessivamente con una serie di sistemi legacy e modelli spesso caotici, le aziende devono affrontare la sfida di mettere insieme tutti questi elementi. Questo è un compito grande e difficile, con ridondanze, strutture mancanti e dati mancanti. Fatto: indipendentemente dal numero di progetti di data warehouse o data lake implementati, poche aziende si avvicinano alla creazione di un’ontologia aziendale unificata.
Un’ontologia unificata è essenziale per gli odierni strumenti di intelligenza artificiale delle agenzie. Man mano che le organizzazioni connettono e combinano ontologie, sta emergendo un nuovo paradigma software: l’intelligenza artificiale delle agenzie può ragionare e agire non solo all’interno di una singola applicazione, ma tra fornitori, regolatori, clienti e operazioni.
L’obiettivo, come lo descrive Karp, è “connettere il potere dell’intelligenza artificiale agli oggetti e alle relazioni del mondo reale”.
Modelli mondiali e apprendimento continuo
I modelli odierni possono adattarsi a un’ampia gamma di contesti, ma conservare le informazioni non equivale a imparare da esse. L’apprendimento continuo richiede l’accumulo di conoscenze piuttosto che il ripristino con ogni riqualificazione.
A questo scopo, Google ha recentemente annunciato Il “nested learning” come potenziale soluzione è costruito direttamente sull’architettura LLM esistente e sui dati di formazione. Gli autori non pretendono di aver risolto le difficoltà legate alla costruzione di modelli mondiali. Ma il Nested Learning può fornire loro la materia prima: memoria durevole con apprendimento continuo integrato nel sistema. L’ultimo punto renderebbe obsoleta la riqualificazione.
Nel giugno 2022, Yann LeCun, capo scienziato dell’intelligenza artificiale di Meta, un piano per “intelligenza artificiale autonoma”, che ha un approccio gerarchico all’utilizzo dei co-embedding per fare previsioni utilizzando modelli del mondo. Ha chiamato la tecnica H-JEPA e successivamente parlare apertamente: “I LLM sono bravi a manipolare il linguaggio, ma non a pensare.”
Negli ultimi tre anni, LeCun e i suoi colleghi di Meta hanno messo in pratica la teoria H-JEPA con i modelli open source V-JEPA e I-JEPA che apprendono rappresentazioni di immagini e video del mondo.
Interfaccia di intelligenza personale
La terza forza in questo mondo basato sull’azione e sull’ontologia è l’interfaccia personale. Ciò pone le persone al centro anziché gli “utenti” alla periferia. Questa non è solo un’altra app; È il mezzo principale di partecipazione alla fase successiva del lavoro e della vita. Invece di trattare l’intelligenza artificiale come qualcosa che visitiamo tramite una finestra di chat o una API cal, l’interfaccia di intelligenza personale sarà sempre aperta, consapevole del nostro contesto, delle nostre preferenze e dei nostri obiettivi e avrà la capacità di agire per nostro conto nell’intera economia federale.
Ora analizziamo come tutto questo si riunisce.
A maggio, Jony Ive ha venduto la sua società di dispositivi IA io a OpenAI per accelerare una nuova categoria di dispositivi IA. LUI notato all’epoca: “Se fai qualcosa di nuovo, se innovi, ci saranno conseguenze impreviste, alcune meravigliose, altre dannose. Anche se alcune delle conseguenze meno positive non sono intenzionali, sento comunque la responsabilità. E la manifestazione di ciò è la determinazione a cercare di essere utile.” Quindi, utilizzare correttamente il dispositivo di intelligenza personale significa più di un’interessante opportunità di impresa.
Quando crea applicazioni IA per comprendere le “intenzioni dell’utente”, Apple guarda oltre Masters per soluzioni su dispositivo che richiedono meno potenza di elaborazione e comportano una minore latenza. Hanno creato l’anno scorso UI-JEPAUn’innovazione che si sposta verso l’“analisi on-device” di ciò che l’utente desidera. Questo è un colpo diretto al modello di business dell’economia digitale di oggi, in cui la profilazione centralizzata degli “utenti” trasforma i dati sulle intenzioni e sui comportamenti in enormi flussi di entrate.
Tim Berners-Lee, inventore del World Wide Web, ha recentemente osservato: “L’utente è stato ridotto a un prodotto di consumo per l’inserzionista… c’è ancora tempo per costruire macchine che funzionino per le persone, e non viceversa." Lo spostamento dell’intento dell’utente sul dispositivo aumenterà l’interesse per uno standard sicuro di gestione dei dati personali. DurevoleLo standard che Berners-Lee e colleghi stanno sviluppando dal 2022. Lo standard è ideale per l’abbinamento con nuovi dispositivi IA personali. Ad esempio, Inrupt, Inc., una società fondata da Berners-Lee. ha recentemente unito Solid con lo standard MCP di Anthropic. Portafogli rappresentativi. Il controllo personale è più che una caratteristica di questo paradigma; È il guardiano dell’architettura dei sistemi che acquisisce la capacità di apprendere e agire continuamente.
Dopotutto, queste tre forze si stanno muovendo e convergendo più velocemente di quanto la maggior parte della gente pensi. Le ontologie istituzionali forniscono nomi e verbi, l’esplorazione del modello del mondo fornisce memoria e apprendimento durevoli e l’interfaccia personale diventa il punto di controllo permissivo. La prossima era del software non arriverà. È già qui.
Brian Mulconrey è vicepresidente senior Sureify Laboratori.
