Un team di studiosi altamente specializzati provenienti dal Massachusetts Institute of Technology (MIT), in una collaborazione con il MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research e molte altre organizzazioni, ha elaborato un metodo avanzato e innovativo noto come Contrastive Audio-Visual Masked Autoencoder (CAV-MAE). Questa nuova metodologia presenta enormi potenzialità e potrebbe causare un cambiamento radicale nel modo in cui i modelli di intelligenza artificiale (AI) apprendono da dati audiovisivi non etichettati.
Contrastive Audio-Visual Masked Autoencoder (CAV-MAE), cos’è
La struttura alla base del CAV-MAE fonde due metodologie di apprendimento auto-supervisionate: l’apprendimento contrastivo e la modellazione dei dati mascherati. Questa fusione dà vita a un metodo che opera secondo un principio fondamentale: imitare il modo in cui gli esseri umani percepiscono e interpretano il mondo circostante e cercare di replicare lo stesso comportamento nelle macchine, tentando di avvicinare il più possibile il loro modo di apprendere a quello umano.
Il funzionamento del metodo consiste nell’utilizzo di una rete neurale per estrarre e mappare rappresentazioni latenti significative dai dati audio e visivi. Questi modelli possono essere addestrati su ampie raccolte di dati, come ad esempio clip di YouTube della durata di 10 secondi, e in questo processo possono essere sfruttati sia gli aspetti audio che video. Ciò che contraddistingue il CAV-MAE dai metodi precedenti è l’importanza che esso attribuisce alla correlazione tra dati audio e visivi, elemento che in genere viene trascurato da altri metodi.
Questa nuova metodologia rappresenta un passo avanti significativo nella ricerca nell’ambito dell’AI, con un potenziale considerevole per migliorare sia l’efficienza che l’efficacia dei modelli di apprendimento automatico. Uno dei principali vantaggi è la possibilità di utilizzare dati non etichettati, che rappresentano la stragrande maggioranza dei dati attualmente disponibili. Inoltre, l’adozione di tecniche di apprendimento auto-supervisionate come il CAV-MAE potrebbe rappresentare un grande passo avanti nell’avvicinamento dell’AI al modo in cui gli esseri umani apprendono, permettendo ai modelli di apprendere da un’ampia gamma di esperienze sensoriali, e non solamente da un set predefinito di dati annotati.
Applicazioni del CAV-MAE
L’applicazione di metodi come il CAV-MAE avrà un impatto significativo sullo sviluppo di applicazioni AR (realtà aumentata) e VR (realtà virtuale). Queste tecnologie dipendono fortemente da dati audiovisivi, e quindi possono beneficiare enormemente dall’utilizzo di modelli di apprendimento come il CAV-MAE. Un’applicazione AR, ad esempio, potrebbe utilizzare questo metodo per analizzare i dati audiovisivi in tempo reale e fornire risposte contestualizzate all’utente. Questo si tradurrebbe in un’esperienza AR più coinvolgente, in cui la realtà aumentata reagisce non solo ai movimenti dell’utente, ma anche ai suoni dell’ambiente. D’altro canto, un’applicazione VR potrebbe utilizzare il CAV-MAE per creare ambienti virtuali più realistici e reattivi basati su input audiovisivi. In questo contesto, la realtà virtuale potrebbe ad esempio riprodurre gli effetti del suono in un ambiente specifico, migliorando notevolmente l’esperienza immersiva dell’utente.
Un ulteriore vantaggio del CAV-MAE è la possibilità di apprendere da dati non etichettati, che potrebbe tradursi in una riduzione dei costi e dei tempi necessari allo sviluppo di applicazioni AR e VR. Tuttavia, l’utilizzo di questo metodo presenta anche alcune sfide. La qualità e la variabilità dei dati non etichettati potrebbero infatti influire sull’efficacia dell’apprendimento del modello. Inoltre, nonostante il CAV-MAE miri a replicare l’apprendimento umano, è possibile che l’apprendimento automatico non sia in grado di catturare tutte le sfumature e i dettagli che un essere umano può percepire.
Un esempio: Apple Vision Pro
Per fornire un esempio pratico dell’uso potenziale di questo metodo, immaginiamo di indossare il nuovo dispositivo Apple Vision Pro. Mentre ci troviamo in un ambiente affollato, i nostri occhiali intelligenti sono in grado di analizzare l’audio e il video di ciò che ci circonda. Non solo, ma riescono anche a capire e reagire alle circostanze – forse evidenziando un amico in mezzo alla folla o suggerendo un percorso meno affollato. Il futuro dell’esperienza utente con dispositivi come l’Apple Vision Pro potrebbe essere profondamente influenzato da tali tecniche innovative di apprendimento automatico.
Pensate a come potrebbe cambiare l’interazione con il dispositivo. Attualmente, potremmo dare comandi vocali al Vision Pro, ma con l’implementazione del CAV-MAE il dispositivo potrebbe iniziare a comprendere anche i gesti o le espressioni facciali. Quindi, potremmo semplicemente annuire o fare un cenno con la mano per dare istruzioni al dispositivo, rendendo l’interazione molto più fluida e naturale.
Il CAV-MAE potrebbe anche permettere a Vision Pro di “prevedere” meglio le esigenze dell’utente. Ad esempio, se stiamo guardando un film in realtà virtuale e ci muoviamo per prendere un drink, il Vision Pro potrebbe “capire” quello che stiamo cercando di fare e mettere in pausa il film. Questo potrebbe semplificare l’interazione con il dispositivo e rendere l’esperienza d’uso ancora più naturale.
Un altro aspetto interessante del CAV-MAE è la possibilità che il Vision Pro potrebbe continuare a imparare da noi e adattarsi alle nostre esigenze nel tempo. Quindi, più lo usiamo, migliore diventa, come un amico che ci conosce sempre meglio. Infine, la tecnologia EyeSight del Vision Pro, che permette di fare “contatto visivo” con le persone anche quando stiamo guardando qualcosa sul dispositivo, potrebbe beneficiare enormemente dell’introduzione del CAV-MAE. Questa tecnologia potrebbe diventare molto più brava a capire i segnali non verbali delle persone durante le videochiamate, o a identificare persone o oggetti che potrebbero interessarti quando usi la realtà aumentata.
Apple Vision e AI
È importante sottolineare, però, che al momento possiamo solo fare ipotesi circa l’effettiva applicazione di questi avanzamenti nell’apprendimento automatico e come questi potrebbero concretizzarsi in miglioramenti tangibili per i dispositivi di realtà aumentata e virtuale. Nonostante ciò, è entusiasmante immaginare le possibili applicazioni e le inedite esperienze utente che queste innovazioni potrebbero, un giorno, rendere possibili.
I risultati della ricerca condotta dal MIT, in collaborazione con il MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research e altre organizzazioni, illustrano efficacemente come, al momento della commercializzazione di una tecnologia, la ricerca sia già in grado di fornire strumenti per un ulteriore sviluppo delle sue capacità. Quindi, l’intero scenario futuristico che abbiamo precedentemente presentato è non solo possibile, ma probabilmente è nell’orizzonte prossimo.
Nello stesso filone, l’Apple Vision Pro si inserisce perfettamente nella corrente evoluzione della ricerca nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Il suo design e le sue funzionalità testimoniano l’accelerato progresso dell’intelligenza artificiale e del suo sempre maggiore impatto sulle nostre vite quotidiane. Quindi, quello che oggi sembra futuristico, potrebbe presto diventare la norma, grazie alla costante avanzata della ricerca nel campo dell’AI.
Conclusioni
Per concludere, possiamo dire che la ricerca in corso promette di rivoluzionare il campo dell’AI, con applicazioni che vanno ben oltre la realtà aumentata e virtuale. Da dispositivi indossabili intelligenti come l’Apple Vision Pro, ai sistemi di guida autonoma, all’assistenza sanitaria, l’AI potrebbe presto permeare ogni aspetto della nostra vita quotidiana. Mentre rimaniamo in attesa di vedere come queste innovazioni si materializzeranno, possiamo solo immaginare le innumerevoli possibilità che si apriranno davanti a noi.
