Il futuro dell’AI secondo Jensen Huang: sfide, potenza computazionale e innovazioni | | Intelligenza artificiale generativa chat gpt | Intelligenza artificiale non generativa | Turtles AI

 Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha parlato delle sfide dell’AI, in particolare del problema delle allucinazioni, e della crescente richiesta di potenza computazionale. Ha discusso anche delle innovazioni di Nvidia, dei suoi contributi e di come ha sedotto sua moglie con una promessa di carriera. 

Punti chiave:

•  Il problema delle allucinazioni nell’AI richiede ancora anni per essere risolto.  
•  La potenza computazionale per l’AI è aumentata esponenzialmente negli ultimi 10 anni.  
•  Nvidia ha ridotto drasticamente il costo della computazione, favorendo l’adozione dell’AI.  
•  Huang ha rivelato la sua promessa di diventare CEO entro i 30 anni per conquistare sua moglie.

Jensen Huang, CEO di Nvidia, ha recentemente condiviso alcune riflessioni durante un’intervista alla Hong Kong University of Science and Technology, toccando temi importanti per l’evoluzione dell’AI e il ruolo di Nvidia nel plasmare il futuro tecnologico. In particolare, Huang ha sottolineato una delle sfide più difficili per l’AI: il problema delle allucinazioni, ovvero la tendenza delle AI a generare informazioni errate o inventate per colmare le lacune nei loro dati. Secondo Huang, il superamento di questa problematica non è previsto nel breve periodo, affermando che la soluzione è ancora lontana, almeno alcuni anni. Questo è dovuto al fatto che, nonostante i progressi in vari settori dell’AI, come il pre-training, il post-training e la scalabilità dei test, la fiducia nei risultati forniti dall’AI è ancora insufficiente. Non si tratta solo di ottenere risposte migliori, ma di assicurarsi che queste siano effettivamente affidabili e non frutto di "allucinazioni". Huang ha aggiunto che, per migliorare questo aspetto, sarà necessario un incremento continuo delle risorse computazionali.

Nel corso dell’intervista, il CEO ha spiegato anche come l’industria dell’AI abbia visto una crescita senza precedenti nei requisiti di potenza computazionale negli ultimi dieci anni. Secondo Huang, la domanda di potenza è aumentata di quattro volte ogni anno, con un incremento complessivo di circa un milione di volte in un decennio. Questa impennata ha avuto un impatto diretto sul valore di Nvidia, il cui stock è cresciuto di 300 volte. Tuttavia, Huang non ha voluto fare previsioni precise sul futuro, pur sottolineando che l’aumento della richiesta di potenza continuerà. Una delle principali innovazioni di Nvidia è stata proprio la capacità di ridurre drasticamente il costo marginale della computazione, abbattendo i costi di utilizzo delle risorse per i ricercatori di AI. Huang ha dichiarato che, se non fosse stato per Nvidia, la computazione per l’AI sarebbe costata oggi milioni di volte di più, ponendo l’azienda come protagonista centrale nell’adozione globale delle tecnologie di machine learning.

Sul piano personale, Huang ha raccontato un curioso aneddoto riguardo la sua carriera e la sua vita privata. Durante l’intervista, è emersa una promessa che aveva fatto alla sua futura moglie, Lori: quella di diventare CEO entro i 30 anni. Huang ha ironizzato sul fatto che, all’epoca, quella fosse una semplice "linea di corteggiamento", ma che nel tempo fosse diventata una vera e propria motivazione per spingere la sua carriera. In effetti, a soli 17 anni, quando incontrò Lori, Huang fece una promessa che poi si rivelò determinante nella sua vita. La sua strategia di corteggiamento, che prevedeva appuntamenti settimanali per fare i compiti insieme, culminò con la promessa di diventare CEO entro i 30 anni, un obiettivo che, a suo dire, all’epoca non aveva nemmeno chiaro nella mente, ma che si concretizzò effettivamente.

L’intervista ha offerto anche uno spunto interessante sulla visione di Huang riguardo l’evoluzione dell’AI e della tecnologia. Nonostante il grande progresso fatto, ha ribadito che la strada per una completa affidabilità dell’AI è ancora lunga. Le soluzioni a questi problemi, secondo Huang, richiederanno ulteriori sviluppi in tutti i settori legati alla computazione, con l’adozione di nuove tecniche di apprendimento e simulazione. 

Le riflessioni di Huang forniscono uno spunto importante sulla direzione futura dell’AI e sul contributo fondamentale che Nvidia sta dando per far fronte alle sfide sempre più complesse della computazione avanzata.