La combinazione tra le tecnologie del Metaverso e Deep Learning mira a permettere la creazione di reti neurali artificiali in grado di apprendere con dati non strutturati.
Il Deep Learning può essere utilizzato per sviluppare soluzioni più efficienti ed economiche che aiutino gli imprenditori a prendere decisioni informate e strategiche. Inoltre, la sua combinazione con Metaverso consente ai computer di gestire ed eseguire processi, nonché guidare lo sviluppo di algoritmi intelligenti per le applicazioni più complesse. Ad esempio, i dati raccolti possono essere utilizzati per il riconoscimento facciale, la prevenzione della frode e l’analisi del sentiment. Questi algoritmi possono anche aiutare nella previsione di modelli di comportamento umano ed economico. La combinazione tra metaverso e deep learning cambierà l’approccio con la realtà, i clienti e le imprese.
Mentre alcune aziende stanno già sfruttando queste nuove tecnologie innovative, altre ancora non sono pienamente consapevoli del potenziale che offrono. È importante comprendere appieno come le tecnologie di AI e Metaverso possano unirsi per offrire nuove opportunità, specialmente nei settori della finanza, della sanità e dell’assistenza sociale.
Il metaverso si sta evolvendo in un mondo virtuale tradizionale in cui è possibile lavorare, imparare, fare acquisti, essere intrattenuti e interagire con gli altri in modi mai prima possibili.
Gartner ha recentemente elencato il metaverso come uno dei principali trend tecnologici strategici per il 2023 e prevede che entro il 2026 il 25% della popolazione vi trascorrerà almeno un’ora al giorno per lavoro, shopping, istruzione, attività sociali e/o intrattenimento.
Ciò significa che le aziende che utilizzano il metaverso in modo efficace saranno in grado di interagire con clienti sia umani, sia meccanici, e creare nuovi flussi di entrate e mercati.
Tuttavia, la maggior parte di queste esperienze di metaverso sarà in grado di continuare a progredire solo con l’uso del deep learning, poiché l’intelligenza artificiale (AI) e la scienza dei dati saranno in prima linea nel progresso di questa tecnologia.
Ad esempio, gli algoritmi di deep learning stanno rendendo i computer migliori nel riconoscimento dei gesti e nel tracciamento oculare, grazie agli ultimi sviluppi nella visione artificiale che consentono interazioni naturali e una migliore comprensione delle emozioni e del linguaggio del corpo. Poiché tali tecnologie sono un aspetto essenziale dell’interfaccia immersiva del metaverso, le tecnologie di deep learning ora mirano a migliorare ulteriormente la narrazione realistica dell’AI, la partnership creativa e la comprensione delle macchine.
Deep learning e metaverso: una nuova realtà
Attualmente, le realtà digitali sviluppate da diverse aziende hanno i loro attributi e funzionalità integrate e sono a diversi livelli di sviluppo. Si prevede che molte di queste piattaforme multiverse convergeranno e questo incrocio è dove i domini dell’intelligenza artificiale e della scienza dei dati, come il deep learning, saranno fondamentali per portare gli utenti a una nuova fase del loro viaggio verso il metaverso. Il successo in questi sforzi dipenderà dalla comprensione degli elementi vitali dei modelli algoritmici e delle loro metriche.
Il software basato sul deep learning viene già integrato nei mondi virtuali; Alcuni esempi includono chatbot a guida autonoma e altre forme di elaborazione del linguaggio naturale per garantire interazioni senza soluzione di continuità. Per un altro esempio, nella tecnologia AR Augmented reality o realtà aumentata, l’intelligenza artificiale abilitata al deep learning viene utilizzata nella stima della posa della fotocamera, nel rendering immersivo, nel rilevamento di oggetti nel mondo reale e nella ricostruzione di oggetti 3D, contribuendo a garantire la varietà e l’usabilità delle applicazioni AR.
Lo scorso ottobre, Meta ha annunciato il lancio del suo progetto Universal speech Translator (UST), che mira a creare sistemi di intelligenza artificiale che consentano la traduzione speech-to-speech in tempo reale in tutte le lingue, indipendentemente dall’idioma dell’utente.
Inoltre, i recenti progressi dell’azienda nel riconoscimento vocale non supervisionato (wav2vec-U) e nella traduzione automatica non supervisionata (mBART) aiuteranno il futuro lavoro di traduzione di più lingue parlate all’interno del metaverso.
Tutte queste implementazioni richiedono enormi dati di addestramento e modellazione, ora resi possibili attraverso metodologie di deep learning. Inoltre, le tecnologie Web3 basate sull’intelligenza artificiale sono ora chiamate in causa per automatizzare contratti intelligenti e registri decentralizzati e creare tecnologie blockchain universali per consentire transazioni virtuali.
“Il deep learning fornisce un’accuratezza molto più elevata [e] quasi nessun falso positivo e, se implementato correttamente, elimina il rumore dei dati (corruzione)”, afferma Jerrod Piker, analista di intelligence competitiva presso Deep Instinct.
Le capacità delle reti neurali profonde
Piker ha affermato che tali implementazioni potrebbero aiutare a migliorare il metaverso, poiché un modello di deep learning viene addestrato su tutti i dati disponibili, fornendo risultati incredibili sul riconoscimento delle immagini e sull’elaborazione del linguaggio naturale.
“Meta ha applicato questo nella traduzione del codice da un linguaggio di programmazione a un altro. Poiché il metaverso è un mondo ampio e aperto, la traduzione automatica del codice può avere un enorme impatto sulla perfetta integrazione tra le diverse piattaforme all’interno del metaverso“.
Allo stesso modo, Scott Stephenson, CEO e cofondatore di Deepgram, ritiene che le reti neurali profonde siano più capaci e sofisticate delle reti neurali con meno strati.
“Le aziende hanno un’interessante opportunità per i loro clienti e la comunità di interagire con i loro marchi in modi nuovi ed entusiasmanti, e l’intelligenza artificiale basata sul deep learning svolge un ruolo importante nel facilitare tali esperienze“, afferma Stephenson.
Ha spiegato che le aziende possono ora avere rappresentanti del marchio AI – addestrati sullo stile linguistico unico di un’azienda e sulla documentazione del prodotto – vagare per il metaverso, evangelizzando qualsiasi prodotto o servizio che l’azienda cerca di promuovere.
“Piuttosto che dare loro dozzine o addirittura centinaia di righe di dialogo pre-scripted (come quello che sperimenteresti nella maggior parte dei videogiochi in questi giorni), non c’è motivo per cui una piattaforma metaverse non dovrebbe eseguire un chatbot di testo generativo in background per guidare la conversazione e il coinvolgimento“, ha concluso Stephenson.
Fonte: Gartner
Metaverso e deep learning: la sicurezza dei dati
Nonostante le sue promesse e potenzialità, il metaverso continua ad affrontare rischi basati sull’utente, come la sicurezza dei dati. I modelli di intelligenza artificiale basati sul deep learning potrebbero essere fondamentali per superare queste sfide se integrati con strumenti legacy.
“La protezione dei dati sensibili che vengono creati, inviati e condivisi attraverso il metaverso richiede tecniche più avanzate rispetto agli sforzi di sicurezza dei dati del passato. Il deep learning può fornire risultati eccellenti su questo fronte con la sua straordinaria capacità di identificare con precisione i contenuti“, afferma Piker. “Ad esempio, l’ispezione continua di alcuni dati sensibili per garantire che non vengano divulgati al di fuori del canale previsto è estremamente importante e il deep learning non ha eguali nell’identificare correttamente ed efficientemente contenuti digitali di ogni tipo, con un tasso di falsi positivi di gran lunga superiore rispetto ad altri modelli di apprendimento automatico“.
Scott Likens, leader della tecnologia di innovazione e fiducia presso PwC, dice che molti marchi hanno iniziato a vedere il valore effettivo del business del metaverso mentre il deep learning e l’intelligenza artificiale convergono con la realtà virtuale per fornire un’esperienza molto più profonda per il metaverso in futuro.
“La generazione di risorse nel metaverso ora beneficia dell’AI, poiché attualmente mancano contenuti e risorse digitali per riempire il metaverso. Inoltre, con i progressi nella raccolta dei dati attraverso l’IoT, possiamo alimentare i modelli di deep learning affamati di dati per creare mondi realistici ma sintetici che vengono utilizzati per aiutare a guidare la strategia aziendale e altro ancora a un ritmo che non possiamo eguagliare nell’attuale forza lavoro“, sostiene Likens.
“Le tecnologie di deep learning saranno molto importanti in termini di automazione“, afferma Patrik Wilkens, vice presidente delle operazioni di TheSoul Publishing, il cui universo di canali ben noti include 5-Minute Crafts, Bright Side e 123 GO!.
“Il progresso che prima richiedeva ore e ore di sforzo umano è ora raggiungibile con incredibile efficienza. Poiché le aziende tecnologiche e i creatori di contenuti utilizzano la migliore tecnologia, incorporando l’apprendimento profondo nei loro processi, la manodopera precedentemente utilizzata per far funzionare le cose può ora essere utilizzata su altre cose. Questo è particolarmente importante per i domini creativi”, sostiene Wilkens.
Wilkens ha inoltre spiegato che la sua azienda, TheSoul, sta attualmente utilizzando algoritmi basati sul deep learning per diversi casi d’uso di metaverso.
“Stiamo utilizzando l’intelligenza artificiale basata sul deep learning nei nostri contenuti in questo momento per correggere, tradurre, [eseguire] la garanzia della qualità (QA) e creare grafici. Siamo anche in fase di sviluppo su una serie di iniziative, tra cui il mercato 5-Minute Crafts all’interno del metaverso” ha affermato. “Questo potrebbe funzionare con il tuo avatar che entra nell’edificio in stile centro commerciale di TheSoul, guarda un video artigianale e va dall’assistente AI per aiutarti ad acquistare i materiali necessari per completare il progetto”.
2023: cosa devono aspettarsi le aziende dal metaverso
Adrian McDermott, CTO di Zendesk, ritiene che nel 2023 possiamo aspettarci di vedere le tecnologie di deep learning e intelligenza artificiale potenziare e scalare il self-service dei clienti nel metaverso.
“Le aziende espanderanno l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’automazione per instradare e inoltrare i problemi urgenti degli utenti in tempo reale, garantendo che l’esperienza rimanga senza soluzione di continuità”, dice McDermott. “I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) svolgeranno un ruolo importante nell’aiutare i marchi a comprendere le esigenze dei clienti in questi nuovi spazi, oltre a generare potenziali risposte alle richieste di servizio. Il self-service basato su modelli di intelligenza artificiale basati sul deep learning può alleggerire gli agenti umani aiutando i clienti a risolvere più facilmente le domande semplici, liberando gli agenti per scavare nei casi più difficili“.
McDermott ha detto che inizieremo a vedere le industrie al di là della vendita al dettaglio e del gioco iniziare a costruire o pilotare esperienze di metaverso per rimanere competitivi. I marchi utilizzeranno il metaverso non solo per interagire con i clienti, ma per fidelizzare attraverso oggetti da collezione digitali, e l’automazione svolgerà un ruolo in questo viaggio.
“Non essere sorpreso di vedere non solo un’espansione delle esperienze digitali di vetrina e concerti, ma anche un maggiore utilizzo da parte dell’azienda per ospitare riunioni, formazione e aggiornamento delle competenze dei dipendenti sulle competenze lavorative critiche“, ha affermato.
Allo stesso modo, Wilkens prevede che nel 2023 possiamo aspettarci che i marchi inizino a costruire comunità attorno agli influencer virtuali.
“I marchi si concentreranno sullo sviluppo di contenuti più significativi per coinvolgere le comunità dei loro influencer virtuali nel tentativo di essere più umani e connettersi con il pubblico in modo autentico”, ha affermato. “Inoltre, ci aspettiamo di vedere un aumento degli avatar. Saranno ovunque, specialmente nel metaverso, e si evolveranno notevolmente su piattaforme come Snapchat a causa di nuove funzionalità come la moda degli avatar e gli oggetti digitali in arrivo nel 2023“.
