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di Sergio Amodei

i-jepa ovvero Image Joint for Embedding Predictive Architecture è una nuova tecnologia che promette di rivoluzionare il campo dell’Intelligenza Artificiale. Si tratta di un sistema che sfrutta le immagini per creare modelli predittivi di alta qualità, capaci di apprendere da soli e di adattarsi a scenari complessi e dinamici. Il suo ideatore è Yann LeCun, uno dei massimi esperti mondiali di IA e reti neurali.

Cos’è i-jepa e come funziona
Il principio alla base di i-jepa è semplice ma geniale: usare le immagini come fonte di informazione per costruire rappresentazioni astratte e semantiche del mondo. Le immagini, infatti, contengono una grande quantità di dati, che possono essere elaborati da algoritmi sofisticati per estrarre le caratteristiche salienti degli oggetti, delle scene e delle relazioni che vi sono rappresentate. Queste caratteristiche possono poi essere usate per creare dei modelli predittivi, che siano in grado di anticipare gli eventi futuri, di generare nuove immagini o di risolvere problemi complessi.

Per fare questo, i-jepa si basa su due componenti principali: un encoder e un decoder. L’encoder è una rete neurale convoluzionale, che prende in input un’immagine e la trasforma in un vettore di numeri, chiamato codice latente. Questo vettore rappresenta la sintesi delle informazioni contenute nell’immagine, ed è in grado di catturare le proprietà invarianti e generalizzabili degli elementi visivi. Il decoder è una rete neurale generativa, che prende in input il codice latente e lo trasforma in un’immagine di output, che può essere uguale o diversa da quella di input, a seconda dell’obiettivo da raggiungere.

Il punto di forza di i-jepa è che l’encoder e il decoder sono collegati da una rete neurale ricorrente, che permette al sistema di apprendere da sé le relazioni temporali tra le immagini. In questo modo, il sistema può creare dei modelli dinamici, che tengano conto della storia passata e delle possibili evoluzioni future delle situazioni rappresentate. Questo rende i-jepa molto potente e versatile, in quanto può essere applicato a diversi domini e compiti, come la previsione del traffico, la generazione di scenari virtuali, la diagnosi medica o la creazione artistica.

Le origini e le prospettive di i-jepa
L’idea di usare le immagini per creare modelli predittivi non è nuova, ma è stata portata a un livello superiore da Yann LeCun, che ne ha parlato recentemente in un’intervista rilasciata a Siena, dove ha ricevuto la laurea honoris causa dall’Università. LeCun è uno dei padri dell’Intelligenza Artificiale moderna, nonché uno dei vincitori del premio Turing 2018, insieme a Geoffrey Hinton e Joshua Benjo. I tre scienziati sono considerati i pionieri delle reti neurali profonde, quelle che hanno permesso all’IA di compiere passi da gigante negli ultimi anni.

LeCun ha dedicato gran parte della sua carriera allo studio delle reti neurali convoluzionali, che sono state ispirate dal funzionamento della corteccia visiva del cervello umano. Queste reti sono state usate con successo per il riconoscimento delle immagini, ma anche per altri compiti come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica o il gioco degli scacchi. Tuttavia, LeCun ha sempre avuto l’ambizione di andare oltre la semplice classificazione o identificazione degli oggetti visivi, e di creare dei sistemi capaci di comprendere il significato profondo delle immagini e di usarlo per fare previsioni intelligenti.

Questo è il motivo che lo ha spinto a sviluppare i-jepa, che rappresenta il frutto della sua visione dell’Intelligenza Artificiale come una scienza della previsione. Per LeCun, infatti, l’IA non è solo una tecnica per manipolare i dati, ma una disciplina che mira a creare delle macchine che possano imitare il processo cognitivo degli esseri umani, basato sulla capacità di anticipare gli eventi e di adattarsi all’ambiente. In questo senso, i-jepa è un passo avanti verso la realizzazione di un’IA forte, quella che possa raggiungere o superare il livello di intelligenza umana.

Tuttavia, LeCun è anche consapevole dei rischi e delle sfide che comporta l’uso dell’IA, soprattutto in ambiti sensibili come la sicurezza, la privacy o l’etica. Per questo, egli sostiene la necessità di una regolamentazione e di una supervisione umana dell’IA, nonché di una formazione adeguata dei giovani e dei professionisti che si occupano di questa materia. Inoltre, egli invita a non cadere nella trappola di considerare l’IA come una minaccia o una concorrenza per l’uomo, ma come uno strumento per ampliare le sue potenzialità e per migliorare la sua qualità di vita.