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Intelligenza artificiale e calcolo: cambiamo approccio.

Gli attuali motori di deep e machine learning sono basati su vettori multidimensionali.

I calcoli basati su di essi rendono l’Intelligenza artificiale una delle scienze informatiche più energivore: finora l’atteggiamento è stato molto pragmatico, servono più calcoli? Serve più hardware. E via di GPU e TPU liberamente.

Questo approccio impedisce anche una vera democratizzazione dell’AI: puoi avere i modelli in casa finché sono di entità modesta, ma non puoi avere GPT3 se non hai le risorse delle big, puoi solo usarlo da loro, alle loro condizioni.

Ieri mi sono imbattuto in un articolo illuminante, che cerca di ribaltare l’approccio attuale al calcolo nell’AI, cerco qui di aggiungere le mie considerazioni personali.

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South Working

Quando il lavoro si fa pesante, spesso sento dire a qualcuno che: “presto accumulerò abbastanza denaro e mi aprirò un chirinquito a meta turistica paradisiaca a caso

Quel momento per me è arrivato anni fa: non ho avuto bisogno di aprire un chiosco di bibite, ho continuato a svolgere il mio lavoro come prima, ho solo cambiato luogo, e vita.

Oggi, in pandemia, si fa un gran parlare di Smart Working, termine che non mi è mai piaciuto, preferisco chiamarlo diversamente, con termini più specifici a seconda del caso, alcuni hanno iniziato a parlare di South Working, la definizione è semplice, vado a lavorare in un paese in cui la vita costa meno, probabilmente nel sud italia, mi godo le bellezze naturalistiche, il mio lavoro si virtualizza, il lavoro resta a Milano, io no.

La libertà che ci dà l’informatica, sopratutto nel mio mestiere, è infinita in tal senso.

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