Il modo in cui viene portata avanti l’innovazione nel campo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale è diventato sempre più dipendente dalla mentalità della crescita. La mentalità di crescita è diventata sempre più importante nel determinare il modo in cui procede l’innovazione nel campo dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Una forte dedizione all’accettazione delle difficoltà e alla promozione delle opportunità di apprendimento è altrettanto importante quanto la competenza tecnica nel tentativo di realizzare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale.
Coltivare un atteggiamento orientato alla crescita per lo sviluppo dell’IA
Gli sforzi dell’establishment nel perseguimento del progresso dell’intelligenza artificiale sembrano essere principalmente motivati dall’affermazione di una mentalità di crescita. Con il lavoro e la dedizione, le conoscenze e le abilità possono migliorare, in contrasto con la mentalità fissa che mantiene le conoscenze e le abilità immutabili e fisse.
Basato sulla ricerca della psicologa di Stanford Carol Dweck, questo metodo di pensiero evidenzia l’importanza di accettare lo sforzo e vedere le sfide come opportunità di crescita personale. Stabilire una cultura che valorizzi l’apprendimento continuo e l’adattamento è un modo in cui le organizzazioni possono aiutare i sistemi di intelligenza artificiale ad avere successo nelle mutevoli circostanze.
Le aziende stanno iniziando a comprendere sempre di più il potere rivoluzionario dell’implementazione anticipata e dei test nel mondo reale dell’intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale traggono vantaggio dall’esposizione a una varietà di fonti di dati e impostazioni del mondo reale in un modo simile a come i bambini imparano attraverso l’esperienza pratica. Le aziende dovrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale in applicazioni pratiche piuttosto che mantenere privati i dati. Ciò fornirà feedback approfonditi e migliorerà gli algoritmi con dati aggiornati. L’apprendimento è iterativo e comporta sia successi che errori. Questo è simile al modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale si sviluppano e diventano più capaci nel tempo.
Un buon esempio è Tesla. Mentre una persona guida il veicolo, Tesla aggiorna il suo software di guida autonoma in background. Il programma confronta le sue decisioni, ad esempio il modo in cui inclinare il volante, con quelle del conducente. Qualsiasi deviazione notevole o scelta fuori dall'ordinario viene esaminata e, se necessario, l'IA viene riqualificata.
Al fine di proteggere i consumatori e preservare la reputazione, anche i protocolli di sicurezza sono fondamentali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Prima di essere implementati nel mondo reale, i sistemi di intelligenza artificiale su vasta scala possono essere valutati in modo approfondito e sicuro in ambienti di simulazione, come le pratiche del mondo reale.
Adottare un approccio esperto di tecnologia per gli sviluppi dell’intelligenza artificiale
Invece di imparare a camminare attraverso un filmato didattico, i bambini imparano a stare in piedi e a muovere i primi passi. Imparano anche lezioni importanti da ogni caduta dolorosa e, alla fine, accade la magia. Con l’intelligenza artificiale vale lo stesso ragionamento.
Molte aziende, come IBM, ritengono che per migliorare gli algoritmi prima di implementarli, si dovrebbero raccogliere enormi volumi di dati. Questa è una mossa stupida. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel mondo reale invece di isolarla in ambienti controllati contribuisce alla produzione di dati aggiuntivi che vengono poi utilizzati per informare gli sviluppi futuri.
Sebbene l’implementazione anticipata comporti un rischio intrinseco più elevato, avvia anche un ciclo di feedback continuo che consente di aggiungere nuovi dati all’algoritmo. Inoltre, è fondamentale che i dati provengano da scenari sia regolari che non comuni o impegnativi che, se combinati, consentono uno sviluppo completo dell’IA.
Come discusso in precedenza, sviluppando una mentalità orientata alla crescita e facendo un ulteriore passo avanti, le aziende possono creare un ambiente di simulazione che facilita cicli di sviluppo più rapidi e produce dati sintetici. Per creare nuovi dati di addestramento sull’intelligenza artificiale, ad esempio, Tesla utilizza i dati della sua flotta di auto per alimentare un simulatore che imita scenari di traffico complessi.
Le organizzazioni che abbracciano le tecniche di apprendimento continuo sopra discusse e hanno una mentalità di crescita hanno maggiori probabilità di sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale adeguate per un mondo che sta cambiando rapidamente. Le organizzazioni possono mantenere l’agilità, la sicurezza e la pertinenza dei propri beni e servizi fornendo agli algoritmi un flusso continuo di dati e feedback.