Un colosso come Samsung non poteva di certo esimersi dal partecipare alla competizione tra i moderni modelli generativi. Nel corso dell’evento Samsung AI Forum 2023, organizzato da Samsung Research e incentrato sull’intelligenza artificiale generativa, la società sudcoreana ha presentato Samsung Gauss rimarcando come questo nuovo prodotti rappresenti un vero e proprio cambio di paradigma.
Samsung Gauss è un modello di intelligenza artificiale che fa derivare il suo nome dal famoso matematico Carl Friedrich Gauss. La distribuzione gaussiana o teoria della distribuzione normale è un concetto chiave della statistica e della matematica. Si tratta di un tipo di distribuzione statistica continua simmetrica rispetto alla sua media e caratterizzata dalla classica forma a campana. È definita da due parametri principali: la media (o valore atteso) e la deviazione standard.
I portavoce della società spiegano che la denominazione riflette la visione di Samsung nell’ambito dei modelli generativi: l’obiettivo è attingere a tutti i fenomeni e alle conoscenze per sfruttare la potenza delle moderne intelligenze artificiali al fine di migliorare la vita di ogni individuo, ovunque si trovi.
Cos’è e come funziona il modello generativo Samsung Gauss
Presentato con il “nome unico” di Samsung Gauss, il modello generativo sviluppato nei laboratori dell’azienda asiatica, tuttavia, è formato di tre componenti principali: Samsung Gauss Language, Samsung Gauss Code e Samsung Gauss Image.
Language è presentato come un modello linguistico progettato per migliorare la produttività aiutando in attività come la scrittura di email, il riassunto di testi e documenti, l’elaborazione di traduzioni. Può anche migliorare l’esperienza dell’utente fornendo un controllo più immediato e intelligente di ciascun dispositivo se applicato ai singoli prodotti. Il modello stesso è costituito da vari componenti che lo rendono facilmente adattabile per gli utilizzi in locale, su uno specifico dispositivo, oppure sul cloud.
Code è invece un assistente per la codifica che aiuta i programmatori a sviluppare algoritmi e applicazioni funzionanti in breve tempo, soprattutto in ambito aziendale e in team. Il sistema presentato da Samsung è dotato di un’interfaccia interattiva che supporta funzioni come la generazione di commenti per le varie porzioni di codice, la creazione di test per la verifica delle funzionalità, il completamento automatico e molto altro ancora.
Image permette inoltre di generare e modificare le immagini. Il modello può non soltanto generare nuove opere ma anche modificare foto e immagini già esistenti effettuando ottimizzazioni, aggiungendo o rimuovendo oggetti, convertendo immagini a bassa risoluzione in alta risoluzione (upscaling).
Samsung Glass sarà integrato nei prodotti dell’azienda
Per il momento, Samsung Glass è ampiamente utilizzato dai dipendenti e dai collaboratori del gigante sudcoreano. La società precisa, comunque, che i modelli generativi sbarcheranno presto anche sui dispositivi progettati, realizzati e commercializzati da Samsung.
Sebbene non ci sia ancora una conferma ufficiale, fonti vicine alla società rivelano che i primi prodotti a integrare Samsung Glass saranno gli smartphone Galaxy S24, il cui rilascio è previsto per il mese di gennaio 2024.
D’altra parte, i dispositivi a marchio Samsung (così come quelli di altri produttori), puntano sempre di più sulle NPU (Neural Processing Unit), unità di elaborazione progettate appositamente per accelerare e gestire i calcoli legati alle reti neurali artificiali, il machine learning e le applicazioni di intelligenza artificiale. Poiché Samsung Glass può funzionare anche in locale, è lecito attendersi che i modelli generativi trarranno massimo vantaggio dalle future NPU, sempre più potenti.
Samsung ha anche costituito un AI Red Team, per verificare l’applicazione dei principi etici nell’utilizzo delle soluzioni di intelligenza artificiale. Questo team specializzato controlla internamente le questioni relative alla privacy e alla sicurezza durante le varie fasi di creazione, gestione, aggiornamento e dispiegamento dei modelli: dalla raccolta dei dati alla formazione dei risultati.