Un team di ingegneri della Purdue University ha condotto una ricerca che dimostra come i veicoli autonomi (AV) possano utilizzare ChatGPT e altri chatbot basati su modelli linguistici avanzati per comprendere meglio le esigenze dei passeggeri. L’obiettivo è migliorare l’esperienza di guida personalizzando il comportamento dei veicoli in base a comandi impliciti o espliciti. Questo approccio rende la comunicazione con i veicoli autonomi più naturale, simile a quella con un tassista umano, eliminando la necessità di interfacce rigide o comandi specifici.

ChatGPT per veicoli autonomi

Nello studio, presentato alla 27esima Conferenza Internazionale IEEE sui Sistemi di Trasporto Intelligente, ChatGPT ha permesso al veicolo di interpretare comandi come “Sono di fretta” e adattare il percorso o la velocità di conseguenza. Attualmente, i veicoli autonomi richiedono comandi chiari e diretti, mentre ChatGPT può capire richieste più complesse o implicite. Il sistema ha dimostrato di poter utilizzare i dati sensoriali del veicolo, come condizioni stradali, traffico e meteo, per elaborare risposte adeguate.

Il veicolo utilizzato nello studio è un AV con livello di autonomia 4 (secondo SAE International), che ha testato la capacità di ChatGPT di guidare basandosi su comandi vocali, mantenendo sempre il rispetto delle regole del traffico e garantendo un’esperienza sicura e confortevole.

Un sistema migliorabile, ma promettente

I risultati della ricerca mostrano che i modelli linguistici, come ChatGPT, possono migliorare significativamente l’interazione tra passeggero e veicolo. Tuttavia, ci sono ancora sfide da affrontare, come la velocità di elaborazione dei comandi, che attualmente richiede circa 1,6 secondi. Inoltre, i modelli linguistici possono “allucinare”, ovvero interpretare erroneamente un comando, generando risposte non corrette.

Nonostante questi limiti, l’approccio promette di rivoluzionare il futuro della guida autonoma, rendendo i veicoli capaci di rispondere in modo più intuitivo alle necessità dei passeggeri come se fossero umani adattandosi alle loro esigenze.

Meta sta portando avanti il suo piano di addestrare modelli di intelligenza artificiale utilizzando i post pubblici di Facebook e Instagram nel Regno Unito, sollevando preoccupazioni sulla privacy degli utenti. Parallelamente, WhatsApp, un’altra piattaforma di Meta, ha introdotto una nuova funzione di menzione nei suoi aggiornamenti di stato. Questi sviluppi riflettono come Meta stia integrando tecnologie AI e migliorando la connettività sociale attraverso le sue app principali, puntando a migliorare l’esperienza utente e l’efficacia dei suoi servizi.

Meta inizia l’addestramento AI con i dati pubblici su Facebook e Instagram

Meta ha ottenuto l’autorizzazione per utilizzare i post pubblici condivisi su Facebook e Instagram nel Regno Unito per addestrare i propri modelli di intelligenza artificiale. Questa decisione segna un passo importante per l’azienda, dopo che la sua iniziale sospensione di queste operazioni ha sollevato preoccupazioni riguardanti la privacy dei dati. Con il permesso dell’Information Commissioner’s Office (ICO), Meta ha ora il via libera per procedere con l’addestramento dei suoi modelli, ma dovrà consentire agli utenti di optare per l’esclusione dei propri dati dall’addestramento tramite un’apposita funzionalità.

Meta si è difesa, affermando che l’utilizzo di dati pubblici rifletterà la cultura e l’idioma britannico nei suoi modelli AI, permettendo alle aziende locali di sfruttare le ultime tecnologie. Tuttavia, l’idea che i post pubblici possano essere utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale ha sollevato perplessità tra gli utenti riguardo alla protezione dei dati personali. In particolare, l’ICO ha chiarito che non ha fornito una “approvazione regolamentare” definitiva per l’uso dei dati, ma monitorerà l’implementazione di queste pratiche.

L’addestramento AI da parte di Meta si inserisce in una più ampia strategia di sviluppo della tecnologia AI, che include la presenza dell’intelligenza artificiale in vari servizi Meta come WhatsApp e nuovi progetti, come gli occhiali AR smart alimentati dall’AI. Anche se molte aziende stanno investendo in AI, l’uso dei dati personali per scopi di addestramento continua a rimanere una questione controversa, soprattutto a causa delle implicazioni etiche e legali.

WhatsApp introduce la funzione di menzione negli aggiornamenti di stato

Nel frattempo, WhatsApp ha annunciato una nuova funzionalità che permette agli utenti di menzionare i propri contatti negli aggiornamenti di stato. Questa funzionalità, simile a quella già presente su piattaforme come Instagram, consente agli utenti di taggare altre persone nei loro aggiornamenti di stato, avvisandoli tramite una notifica. Gli utenti potranno ora citare amici o colleghi nelle foto o nei video condivisi negli stati, offrendo nuove opportunità di interazione.

Attualmente in fase di test su versioni beta di Android, questa nuova funzione sarà presto disponibile globalmente, migliorando le modalità di condivisione su WhatsApp. Un aspetto interessante della funzione di menzione è che, quando un utente viene taggato, ha la possibilità di ricondividere il contenuto con la propria rete di contatti. Questo potrebbe incrementare la visibilità di post specifici, facilitando una condivisione più ampia dei contenuti all’interno della piattaforma.

Un altro punto di forza di questa funzione è la privacy: anche se un utente viene menzionato in uno stato, il suo nome non sarà visibile agli altri spettatori, garantendo così un livello di riservatezza per chi ha creato il post. Questa aggiunta si unisce ad altre funzionalità recenti introdotte da WhatsApp, migliorando ulteriormente l’interattività e la personalizzazione dell’esperienza d’uso per gli utenti.

Meta continua a investire pesantemente nell’intelligenza artificiale, integrando dati pubblici da Facebook e Instagram per addestrare i suoi modelli AI, mentre WhatsApp introduce nuove funzionalità che migliorano l’interazione tra gli utenti. Questi sviluppi riflettono la strategia di Meta di sfruttare sia l’AI sia le piattaforme social per offrire un’esperienza utente più ricca, ma al contempo sollevano questioni sulla privacy e sull’utilizzo dei dati personali. Con il continuo avanzamento della tecnologia AI, è probabile che vedremo ulteriori innovazioni, ma anche un aumento delle preoccupazioni legate alla gestione e alla protezione dei dati.

Un team di ricerca dell’Università di Limerick ha compiuto una scoperta che potrebbe rivoluzionare il mondo dell’informatica: i ricercatori dell’Istituto Bernal hanno progettato nuove molecole in grado di controllare e adattare i materiali a livello molecolare, gettando le basi per una nuova piattaforma hardware per l’intelligenza artificiale che potrebbe migliorare drasticamente la velocità di elaborazione di calcolo e l’efficienza energetica.

La ricerca, pubblicata sulla prestigiosa rivista scientifica Nature, coinvolge esperti internazionali e potrebbe portare a innovazioni in campi cruciali come la salute, l’energia e l’ambiente. L’approccio si ispira al cervello umano, utilizzando il movimento degli atomi per elaborare e memorizzare informazioni, il che consente di creare stati di memoria a livello sub-atomico, con una riduzione significativa dell’energia e dello spazio richiesti rispetto ai computer tradizionali.

Una piattaforma neuromorfica ad alta precisione

A differenza delle attuali piattaforme neuromorfiche, che lavorano solo per operazioni a bassa precisione come l’inferenza nei modelli di reti neurali, il progetto dell’Università di Limerick consente di raggiungere una risoluzione computazionale molto più elevata. Questa piattaforma può gestire carichi di lavoro complessi come l’elaborazione del segnale e l’addestramento di reti neurali, con un’efficienza energetica impressionante di 4.1 tera-operazioni al secondo per watt (TOPS/W).

Grazie a questa tecnologia, sarà possibile realizzare dispositivi con maggiore potenza di calcolo e minore consumo energetico, superando le attuali limitazioni dell’intelligenza artificiale e dei sistemi di calcolo tradizionali.

Prospettive future

Il team di ricerca prevede ulteriori miglioramenti della piattaforma, con l’espansione della gamma di materiali utilizzati. L’obiettivo finale è creare una nuova generazione di “computing everywhere” – computer distribuiti, integrati in oggetti di uso quotidiano come vestiti, imballaggi e materiali da costruzione, utilizzando materiali eco-compatibili con molecole che si strutturano per il calcolo.