Cos’è la Legge dei Ritorni Accelerati? Come porta all’Intelligenza Artificiale Generale

In un’intervista recente, quando gli è stato chiesto quando si aspetta di vedere l’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), Elon Musk ha risposto “3 to 6 anni”. Il CEO di Google’s DeepMind, Demis Hassabis, crede ora che l’AGI sia “a pochi anni, forse entro un decennio” come ha dichiarato al The Wall Street Journal’s Future of Everything Festival.

Questi numeri sono considerati ottimistici rispetto alla maggior parte degli esperti del settore AI, che credono che l’AGI sia spesso a un decennio, se non a un secolo, di distanza. Alcuni di questo pessimismo deriva dalla paura di impegnarsi in una timeline più breve per essere poi eventualmente provati sbagliati. Dopo tutto, nel 1956, al Dartmouth Summer Research Project, il termine “Intelligenza Artificiale” fu coniato e iniziò come un campo, con l’aspettativa che una macchina intelligente come un essere umano esistesse in non più di una generazione (25 anni).

Altri, come Geoffrey Hinton, noto come il padre dell’Intelligenza Artificiale, hanno una visione leggermente più sfumata. “Fino a poco tempo fa, pensavo che sarebbe stato come 20-50 anni prima di avere un’intelligenza artificiale generale. E adesso penso che potrebbe essere 20 anni o meno.”

Il settore dell’Intelligenza Artificiale ha fatto rapidi progressi negli ultimi anni grazie allo sviluppo rapido di algoritmi di apprendimento per rinforzo, molti dei quali alimentano oggi i Large Language Models (LLM).

Tuttavia, tutti questi progressi hanno portato solo a applicazioni di intelligenza artificiale ristretta, come chatbot e traduzione linguistica. Ciò è in confronto all’AGI, un tipo di intelligenza artificiale che possiede la capacità di comprendere, apprendere e applicare conoscenze in un’ampia gamma di attività a un livello paragonabile a quello di un essere umano.

Il collegamento mancante all’AGI per molti sembra irraggiungibile, ma per pochi che credono nella cosiddetta “Legge dei Ritorni Accelerati”, è inevitabile che costruiremo un’AGI.

La Legge dei Ritorni Accelerati è stata concepita da nessuno meno che Ray Kurzweil, autore, inventore e futurista. È coinvolto in campi come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), la sintesi vocale, la tecnologia di riconoscimento vocale e fu assunto da Google dopo aver pubblicato il suo libro sull’IA “How to Create a Mind”. Questo libro rivoluzionario illustra come dobbiamo capire il cervello umano per poterlo ingegnerizzare e creare la macchina pensante definitiva. Questo libro è stato così fondamentale per il futuro dell’IA, che Eric Schmidt ha reclutato Ray Kurzweil per lavorare a progetti di IA dopo aver finito di leggere questo libro seminale.

Il libro più rilevante di Ray Kurzweil è senza dubbio “The Singularity is Near“, poiché dalla sua pubblicazione nel 2005, le sue previsioni hanno rispecchiato la crescita tecnologica degli ultimi due decenni. Ciò che più conta è che Ray Kurzweil prevede che raggiungeremo l’AGI entro il 2029, una timeline che è in linea con l’opinione recente condivisa da Elon Musk e Demis Hassabis.

La legge afferma che la velocità di cambiamento in una vasta gamma di sistemi evolutivi (compresa, ma non limitata, alla crescita delle tecnologie) tende ad aumentare esponenzialmente.

Nel contesto della crescita tecnologica, la legge implica che ci si può aspettare rapidi progressi tecnologici nel futuro, poiché il ritmo dell’innovazione tecnologica sta aumentando. Ray Kurzweil sostiene che ogni nuova generazione di tecnologia si basa sulla precedente, aumentando il potenziale per l’innovazione a un ritmo esponenziale.

Questa legge mostra come una crescita esplosiva di tecnologie accelerate, attualmente guidata dall’Intelligenza Artificiale Generativa, cavalcherà altre onde di tecnologie esponenziali convergenti come la produzione di chip e la stampa 3D. Questa convergenza è il catalizzatore per l’IA per diventare la più potente applicazione mai costruita.

Nel 2001, Ray Kurzweil ha previsto il seguente:

Un’analisi della storia della tecnologia mostra che il cambiamento tecnologico è esponenziale, contrariamente alla visione “lineare intuitiva” comune. Quindi, non vivremo 100 anni di progresso nel XXI secolo — sarà più come 20.000 anni di progresso (al ritmo odierno). I “ritorni”, come la velocità del chip e l’efficienza dei costi, aumentano anche esponenzialmente. C’è anche una crescita esponenziale nella velocità della crescita esponenziale. Entro pochi decenni, l’intelligenza delle macchine supererà l’intelligenza umana, portando alla Singolarità — un cambiamento tecnologico così rapido e profondo che rappresenta una rottura nella storia umana. Le implicazioni includono la fusione di intelligenza biologica e non biologica, esseri umani basati su software immortali e livelli di intelligenza ultra-alta che si espandono all’esterno nell’universo alla velocità della luce.

Questa esplosione tecnologica è dovuta alla Legge di Moore, che prevedeva che il numero di transistor su un chip dato sarebbe raddoppiato approssimativamente ogni due anni. Ciò, combinato con altre innovazioni tecnologiche, illustra che la Legge dei Ritorni Accelerati è in piena attività. Queste sono le osservazioni di Ray Kurzweil su cosa significherà per il futuro dell’umanità:

• L’evoluzione applica un feedback positivo nel senso che i metodi più capaci derivanti da una fase di progresso evolutivo sono utilizzati per creare la fase successiva. Di conseguenza, la
• velocità di progresso di un processo evolutivo aumenta esponenzialmente nel tempo. Nel tempo, l'”ordine” delle informazioni incorporate nel processo evolutivo (cioè la misura di quanto le informazioni si adattino a uno scopo, che nell’evoluzione è la sopravvivenza) aumenta.
• Un corollario dell’osservazione precedente è che i “ritorni” di un processo evolutivo (ad esempio, la velocità, l’efficienza dei costi o la “potenza” complessiva di un processo) aumentano esponenzialmente nel tempo.
• In un altro ciclo di feedback positivo, poiché un particolare processo evolutivo (ad esempio, il calcolo) diventa più efficace (ad esempio, efficiente in termini di costi), vengono impiegate più risorse per il progresso di quel processo. Ciò porta a un secondo livello di crescita esponenziale (cioè, la velocità di crescita esponenziale stessa cresce esponenzialmente).
• L’evoluzione biologica è un tale processo evolutivo.
• L’evoluzione tecnologica è un altro tale processo evolutivo. In effetti, l’emergere della prima specie che crea tecnologia ha portato a un nuovo processo evolutivo della tecnologia. Pertanto, l’evoluzione tecnologica è una continuazione dell’evoluzione biologica.
• Un paradigma specifico (un metodo o un approccio per risolvere un problema, ad esempio, ridurre i transistor su un circuito integrato come approccio per creare computer più potenti) fornisce una crescita esponenziale fino a quando il metodo non esaurisce il suo potenziale. Quando ciò accade, si verifica un cambiamento di paradigma (cioè, un cambiamento fondamentale nell’approccio), che consente una crescita esponenziale continua.

I lettori dovrebbero leggere il blog di Kurzweil, poi dovrebbero riflettere sulle implicazioni di questa crescita esponenziale e su come si allinea e differisce da ciò che hanno personalmente sperimentato dal momento in cui il blog è stato inizialmente pubblicato.

La Legge dei Ritorni Accelerati, sebbene non sia così popolare come la Legge di Moore, rimane altrettanto rilevante oggi come quando è stata inizialmente pubblicata.