Sulla linea dell’orizzonte dei social network c’è l’intelligenza artificiale. Un amico virtuale che non ha neanche bisogno di essere cercato, perché viene costruito su misura di ciascun utente, e non si tirerà mai indietro se c’è da fare quattro chiacchiere anche a tarda notte. Ma per arrivarci Facebook prima ha bisogno di conquistare un altro traguardo: un chip per l’intelligenza artificiale (AI). E il social network ha deciso di provare a inseguire Amazon e Google, che da alcuni anni sono al lavoro per arrivare al medesimo risultato.
Facebook infatti da un po’ di tempo sta gareggiando con Amazon e Google per sviluppare i propri chip di intelligenza artificiale, dopo aver capito che ha bisogno di un’elaborazione notevolmente più veloce di quella offerta dai processori tradizionali per offrire il prossimo passo avanti nelle AI.
Gli obiettivi dell’azienda includono un assistente digitale con abbastanza “buon senso” da poter conversare con una persona su qualsiasi argomento, un significativo passo avanti rispetto ai dispositivi a comando vocale di oggi. Lo ha spiegato al Financial Times Yann LeCun, capo scienziato della AI di Facebook e uno dei pionieri della moderna AI.
L’azienda vuole anche rendere l’intelligenza artificiale uno strumento più pratico per controllare il proprio social network, come il monitoraggio dei video in tempo reale e aiutare il proprio esercito di moderatori umani a decidere quali contenuti dovrebbero essere consentiti nel servizio.
Nella sua intervista con il FT LeCun ha detto che Facebook spera di lavorare con un certo numero di aziende produttrici di chip sui suoi nuovi progetti – ha recentemente annunciato un progetto di questo tipo con Intel – ma ha anche indicato che sta sviluppando i propri chip “Asic” personalizzati per supportare i suoi programmi di intelligenza artificiale.
«Facebook – ha detto LeCun – è noto per aver costruito il proprio hardware quando era necessario. Adesso, se non ci saranno altre novità di rilievo, Facebook è pronta a costruire i propri chip custom su misura, che nel settore vengono chiamati Asic».
Riferendosi alla possibilità per l’azienda di fare le proprie scoperte nei chip, che costituiscono la base dei sistemi informatici, Le Cun ha aggiunto: «C’è sicuramente un sacco di spazio per innovare».
La decisione di Facebook di creare i propri chip rappresenta un’altra sfida a lungo termine per Nvidia, il principale produttore dei processori grafici attualmente utilizzati per l’AI nei data center. Nvidia sta affrontando un cambio di priorità e quindi di investimenti e ordinativi a breve termine da parte dei grandi clienti dei data center.
Ci sono stati una vera e propria ondata di investimenti da parte di Google, Anazon e Apple, ma anche da moltissime start-up, vista il crescente bisogno di chip AI più specializzati, progettati per eseguire singole attività con la velocità della luce e con un minore consumo energetico, piuttosto che i processori generici del passato.
L’attenzione ai nuovi progetti per il silicio e per le architetture hardware indica la necessità di scoperte fondamentali nel calcolo di base per impedire che l’AI di oggi diventi un vicolo cieco. Che arrivi cioè un nuovo “inverno” che blocchi la ricerca per altri venti-trent’anni, com’è già successo almeno due volte ai ricercatori di sistemi di intelligenza artificiale a partire dai primi anni cinquanta. LeCun sostiene che, nel corso della storia dell’intelligenza artificiale, ci sono stati molto spesso grandi miglioramenti nell’hardware prima che i ricercatori avessero elaborato le intuizioni che hanno portato a scoperte sul campo significative.
Facebook ha progettato altri tipi di hardware in passato, ad esempio inventando nuove idee per le attrezzature dei data center, prima di aprirli per tutti gli altri. Lo stesso approccio verrebbe in futuro applicato ai progetti di chip, ha detto LeCun, aggiungendo: «L’obiettivo è quello di darlo via». L’azienda sta anche concentrando la sua ricerca su nuovi progetti per le reti neurali, che sono al centro dei sistemi di apprendimento profondo dietro i recenti progressi in cose come il riconoscimento di immagini e il linguaggio.
