Ecco cosa dice l'A.I. Pensa che sarà la prossima grande novità nel campo della tecnologia

Realtà virtuale e aumentata. Stampa 3D. Elaborazione del linguaggio naturale. Apprendimento approfondito. La casa intelligente. Veicoli senza conducente. Tecnologia biometrica. Organismi geneticamente modificati. Interfacce cervello-computer.

Queste, in ordine decrescente, sono le 10 tecnologie emergenti in cui si investe di più negli Stati Uniti, classificate in base al numero di accordi. Se vuoi avere un’idea di quali tecnologie daranno forma al nostro futuro negli anni a venire, questo probabilmente non è un cattivo punto di partenza.

Le cifre provengono da un nuovo enorme motore di previsione dell’intelligenza artificiale costruito dalla società di intelligence francese, L'Atelier. “Diamo un senso al domani, oggi”, afferma il sito web della piccola azienda, che dal 1978 esegue le sue intelligenti congetture tecnologiche (con gli esseri umani invece che con l’intelligenza artificiale).

"Io lo chiamo il motore dell'intelligenza tecnologica", ha detto Giorgio Tarraf, il 33enne barbuto, ma ragazzino, che ha costruito il nuovo modello. "Penso che sia un nome terribile, ma per ora dovrà bastare."

Certamente non può essere peggiore di quello che abbiamo oggi. Non è un segreto che la maggior parte delle previsioni siano terribili. Un famoso studio ventennale di esperti, comprendente 82.361 stime di probabilità sul futuro, erano quasi tutte sbagliate. Come articolo di David Epstein del 2019 per L'Atlantico, “La peculiare cecità degli esperti”, osserva lo studio: “Quando gli esperti dichiaravano che eventi futuri erano impossibili o quasi impossibili, il 15% di essi si verificavano comunque. Quando hanno dichiarato che gli eventi erano una cosa certa, più di un quarto di essi non si è verificato”.

Geoff Hinton, uno dei Pionieri vincitori del Premio Nobel delle reti neurali artificiali, una volta mi descrisse il futuro come come scrutare nella nebbia. "Quando sei nella nebbia, puoi vedere abbastanza chiaramente le brevi distanze", ha detto. “Quando guardi un po’ più lontano, è più confuso. Ma se vuoi vedere due volte più lontano, non puoi vedere proprio nulla. Questo perché la nebbia è esponenziale. Per ogni unità di distanza guardata attraverso la nebbia, questa perderà una certa frazione di luce."

La tecnologia non è diversa. Potremmo avere un’idea ragionevole di cosa riserveranno i prossimi sei mesi alla tecnologia, ma questo diventa più vago quando prevediamo l’anno 2022 nel suo insieme. Facciamo un salto in avanti di cinque, 10, 15, 25 anni ed è quasi impossibile. I venture capitalist hanno a lungo dato la caccia agli unicorni, ovvero alle grandi aziende da miliardi di dollari, non solo perché sono immensamente redditizie, ma perché compensano tutti gli altri errori che commettono. Hai solo bisogno di un Google o Facebook, o di aver intuito correttamente il potenziale degli smartphone, diciamo, nel 2000, prima che tutte le previsioni errate svanissero in lontananza.

Ricostruisci meglio

Tarraf era stufo delle previsioni errate. Voleva un approccio alle previsioni più basato sui dati che potesse aiutare gli investitori, i governi, gli esperti e chiunque altro a ottenere un quadro più accurato della forma della tecnologia che verrà. Questo non solo potrebbe potenzialmente aiutare a fare soldi per la sua azienda, ma potrebbe anche, ha suggerito, illuminare alcuni dei punti ciechi che le persone hanno e che potrebbero portare a pregiudizi.

Il motore di intelligence tecnologica di Tarraf utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per vagliare centinaia di milioni di documenti da documenti accademici e borse di ricerca a dettagli sui finanziamenti delle startup, post sui social media e notizie, in dozzine di modi diversi le lingue. Il futurista e scrittore di fantascienza William Gibson ha affermato che il futuro è già qui, ma non è distribuito equamente. In altre parole, la tecnologia di domani è già stata inventata, ma al momento è nascosta nei laboratori di ricerca, nelle domande di brevetto e in una miriade di altri silos in tutto il mondo. Il motore di intelligence tecnologica cerca di portarli alla luce e aggregarli.

"Abbiamo 100 milioni di pubblicazioni da tutto il mondo provenienti da dozzine di riviste", ha detto Tarraf a Digital Trends. “Abbiamo più di un trilione di dollari in finanziamenti. Abbiamo 14 milioni di brevetti. Nella prossima versione ne avrete più di 100 milioni, con una grande attenzione ai brevetti cinesi. E disponiamo di dati sugli investimenti in fase iniziale delle startup tecnologiche dal 2015 a oggi”.

L’idea di avere tutti questi diversi parametri per valutare il futuro è che ognuno di essi offre una prospettiva diversa e una sequenza temporale diversa. Il finanziamento delle startup, ad esempio, è generalmente concentrato sui prossimi due o tre anni. Questo perché è la velocità con cui gli investitori vogliono vedere un flusso di cassa positivo e, possibilmente, un’uscita. Naturalmente non tutte le startup avranno successo, ma le tendenze generali nei finanziamenti possono mostrare dove sono le aree di interesse.

Le sovvenzioni per la ricerca, nel frattempo, sono più vicine alla visione del futuro nell’arco di cinque-dieci anni. Gli articoli accademici, soprattutto quelli teorici, offrono la visione più ampia di tutti, estendendosi fino all'orizzonte tecnologico. Come sottolinea Tarraf, negli anni ’90 ci fu un’ondata di articoli di giornale sull’informatica quantistica, ma il campo sta iniziando a decollare (o, almeno, a rimbombare sulla rampa di lancio) solo oggi.

Ci sono anche quelle tecnologie che ricevono un'attenzione smisurata da parte dei mezzi di informazione, ma sono probabilmente molto più piccole di quanto suggeriscano i loro grandi titoli. “La tecnologia dei sogni cattura molta attenzione”, ha detto. “Le lenti a contatto elettroniche catturano molta attenzione. Ma non li vediamo catturare molta attenzione da parte degli accademici. Sono semplicemente fantastici [pezzi di tecnologia]. Vogliamo tutti immaginare un mondo in cui possiamo controllare i nostri sogni indossando queste divertenti lenti a contatto”.

Un altro aspetto del motore di intelligence tecnologica è quello di guardare in modo più ampio alla tecnologia di tutto il mondo. “Tutti sono ossessionati dagli Stati Uniti o dalla Cina”, ha detto Tarraf. “Abbiamo scoperto che c’è innovazione in tutto il mondo”. Consideriamo, ad esempio, l’India. “Nessuno parla della crescita dell’India nelle tecnologie emergenti”, ha detto Tarraf. “È enorme. È incredibile. Deve essere celebrato. Dovremmo concentrarci sullo straordinario lavoro svolto dagli accademici lì. Ma non ottengono i finanziamenti, non ricevono l’attenzione. Questo è ciò che può fare il motore. Può portarti lontano dalla conversazione globale che stiamo avendo e dentro la conversazione globale che, forse, noi Dovrebbe avere."

La tecnologia di domani da tenere d’occhio

Sulla base dei risultati del motore di intelligence tecnologica, non mancano spunti affascinanti. Ad esempio, gli Stati Uniti dominano nella maggior parte delle tecnologie emergenti, sebbene il Canada sia leader nel numero di accordi relativi alla cattura del carbonio. Negli ultimi cinque anni sono stati stipulati 2.000 accordi sulla tecnologia della realtà virtuale, aumentata e mista, con quasi 2 miliardi di dollari investiti. Nello stesso lasso di tempo, sono stati investiti 1,1 miliardi di dollari nella tecnologia dei droni, mentre l’A.I. la tecnologia ha catturato 3 miliardi di dollari di investimenti.

E che dire delle tecnologie calde di domani? Crionica, ovvero la tecnologia che consente la conservazione a super freddo, è grande. Considerata a lungo una tecnologia di nicchia, negli ultimi due anni si è registrato un forte aumento di interesse. La tecnologia legata alla crionica era necessaria per trasportare e conservare alcuni dei vaccini mRNA contro il COVID-19, sottolineandone l’utilità nel mondo reale.

Anche la crittografia post-quantistica è importante, in riferimento ai nuovi modi di crittografare i dati per il mondo quantistico. Nel 2019, all’argomento sono stati stanziati quasi 50 milioni di dollari in finanziamenti globali per la ricerca, più del doppio del totale dell’anno precedente.

E chi può dimenticare le interfacce cervello-computer, che hanno beneficiato della seconda maggiore crescita degli investimenti totali nel 2020, dopo le costellazioni satellitari. Ancora una volta, gli Stati Uniti dominano questo campo in termini di brevetti, conquistando quasi la metà dei quasi 200.000 brevetti BCI rilasciati dal 2015. La Cina è al secondo posto, con un numero relativamente minore di 35.000 brevetti a suo nome.

L’informatica affettiva, ovvero computer in grado di comprendere le emozioni umane, è richiesta in tutto il mondo, anche se gli Stati Uniti seguono Cina e India come ricercatori in questo campo. Nel 2020, la Cina ha depositato 589 brevetti sull’informatica affettiva, rispetto ai 37 depositati negli Stati Uniti. Tuttavia, gli Stati Uniti sono leader nel numero di investimenti legati a questo campo.

Per quanto Gio Tarraf parli del futuro, non è ancora in grado di condividere il futuro del motore di intelligenza tecnologica. La versione che ho visto era chiaramente contrassegnata come "demo" e Tarraf nota che è ancora un work in progress. Il modo esatto in cui questo sarà reso disponibile come strumento pubblico (ammesso che lo sia) deve ancora essere annunciato. Una cosa è certa, però: prevede che sarà grande.

“Lo vedo come un modo per espandere la tua visione del mondo, ridurre i tuoi pregiudizi e dare una visione più giusta di tecnologie spesso trascurate, ma che potrebbero avere un impatto significativo sulle nostre vite”, ha notato.

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