La creatura di LeCun, invece, Ami Labs (dove Ami sta per Advanced machine intelligence), ha appena sollevato il sipario sulla sua missione e raccolto finora 500 milioni di euro di investimenti. “Le architetture generative addestrate tramite apprendimento auto-supervisionato per prevedere il futuro hanno avuto un successo straordinario nella comprensione e nella generazione del linguaggio – si legge sul sito -. Tuttavia, gran parte dei dati provenienti dai sensori del mondo reale è imprevedibile e gli approcci generativi non funzionano bene in questi contesti. Ami Labs sta sviluppando world model che apprendono rappresentazioni astratte dei dati sensoriali del mondo reale, ignorando i dettagli imprevedibili, e che formulano previsioni nello spazio delle rappresentazioni”.
La società sta reclutando talenti. La competizione inizia a surriscaldarsi anche lungo questo sentiero ancora poco battuto dagli imprenditori. Non ci sono proiezioni di mercato che stimino il giro d’affari dei world model. Se rimaniamo all’esempio di LeCun, ossia all’automazione applicata alle vetture, il centro studi Markets&Markets stima che si possa passare dai 10 miliardi di dollari a livello globale del 2024 ai 27 del 2032. E questa è solo una delle tante declinazioni delle capacità di questi modelli.
La discesa in campo dei world model scompagina la narrazione che aveva appiattito la corsa all’oro dell’AI solo sugli Llm. Corsa che l’Europa, nonostante alcuni campioni locali, come la francese Mistral, guarda dalle retrovie. Spostare l’orizzonte della gara dai grandi sistemi linguistici a una nuova categoria di intelligenze artificiali riaccende la competizione.
Perché se il traguardo è quell’AI fisica, incorporata nei robot umanoidi, sull’altare della quale Elon Musk ha sacrificato le linee produttive di alcuni modelli di Tesla e che la Cina sta spingendo nelle sue fabbriche, allora c’è ancora tanto lavoro da fare per arrivare ai modelli giusti con cui farla funzionare.
Al Forum economico mondiale il numero uno di Nvidia, Jensen Huang, ha ammonito l’Europa: l’AI fisica è il sentiero che l’industria continentale deve percorrere per tornare a competere. “Noi dobbiamo guardare ai limiti della tecnologia attuale e lì troviamo opportunità per un vero sviluppo”, chiosa alla presentazione del piano industriale dell’Istituto italiano dell’intelligenza artificiale (AI4I) Alberto Sangiovanni Vincentelli, una lunga carriera nel design dei semiconduttori e oggi, tra le altre cose, presidente della Fondazione Chips.it, l’ente nazionale italiano deputato allo sviluppo del settore. Né i colossi statunitensi né quelli cinesi stanno alla finestra. I world model interessano a tutti. Anche Google Deepmind e Meta ci stanno lavorando.
Pensare in piccolo
Se i world model inducono a pensare in grande, l’altro approccio con cui l’Europa può smarcarsi dalla stretta di Stati Uniti e Cina è farlo in piccolo. Think small, come recitava la memorabile campagna pubblicitaria del Maggiolone della Volkwagen nel 1959, quando la casa automobilistica tedesca cercava nuovi linguaggi per recuperare vendite sul mercato statunitense.
