Cosa ci può dire ChatGPT sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale?

Nell’ultimo decennio, l’intelligenza artificiale (AI) ha suscitato sia sogni di una grande trasformazione nell’industria tecnologica che una profonda ansietà riguardo alle sue potenziali conseguenze. Elon Musk, una voce leader nell’industria tecnologica, ha dimostrato questa dualità. Allo stesso tempo, promette un mondo di auto a guida autonoma alimentate da AI mentre avverte dei rischi associati all’AI, chiedendo addirittura una pausa nello sviluppo dell’AI. Questo è particolarmente ironico considerando che Musk è stato un investitore precoce in OpenAI, fondata nel 2015.

Una delle sviluppi più emozionanti e preoccupanti che cavalcano l’onda attuale della ricerca sull’AI è l’AI autonoma. I sistemi di AI autonoma possono eseguire compiti, prendere decisioni e adattarsi a nuove situazioni da soli, senza la costante supervisione umana o la programmazione task-by-task. Uno degli esempi più noti al momento è ChatGPT, un importante traguardo nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Vediamo come ChatGPT sia nato, dove sta andando e cosa questa tecnologia può dirci sul futuro dell’AI.

Verso l’AI autonoma

La storia dell’intelligenza artificiale è una storia affascinante di progresso e collaborazione tra discipline. È iniziata all’inizio del XX secolo con gli sforzi pionieristici di Santiago Ramón y Cajal, un neuroscienziato che ha utilizzato la sua comprensione del cervello umano per creare il concetto di reti neurali, un pilastro dell’AI moderna. Le reti neurali sono sistemi informatici che emulano la struttura del cervello e del sistema nervoso umano per produrre intelligenza basata su macchina. Qualche tempo dopo, Alan Turing era impegnato a sviluppare il computer moderno e a proporre il Test di Turing, un mezzo per valutare se una macchina potesse esibire un comportamento intelligente simile a quello umano. Questi sviluppi hanno scatenato un’ondata di interesse per l’AI.

Di conseguenza, gli anni ’50 hanno visto John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon esplorare le prospettive dell’AI, e Frank Rosenblatt coniare il termine “intelligenza artificiale”. I decenni successivi hanno visto due importanti innovazioni. La prima erano i sistemi esperti, che sono sistemi di AI progettati individualmente per eseguire compiti specifici di nicchia, settore-specifici. La seconda erano le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, come i primi chatbot. Con l’arrivo di grandi set di dati e di una potenza di calcolo sempre migliorata negli anni 2000 e 2010, le tecniche di apprendimento automatico hanno fiorito, portandoci all’AI autonoma.

Questo passo significativo consente ai sistemi di AI di eseguire compiti complessi senza la necessità di programmazione caso per caso, aprendoli a una vasta gamma di utilizzi. Uno di questi sistemi autonomi – Chat GPT di OpenAI – è naturalmente diventato recentemente noto per la sua incredibile capacità di apprendere da grandi quantità di dati e generare risposte coerenti e simili a quelle umane.

Cosa ha reso possibile l’AI autonoma?

Quale è la base di ChatGPT? Noi esseri umani abbiamo due capacità di base che ci consentono di pensare. Possediamo conoscenze, sia che si tratti di oggetti fisici o concetti, e possediamo una comprensione di quelle cose in relazione a strutture complesse come il linguaggio, la logica, ecc. Essere in grado di trasferire quelle conoscenze e quella comprensione alle macchine è una delle sfide più difficili nell’AI.

Con la conoscenza da sola, il modello GPT-4 di OpenAI non poteva gestire più di un pezzo di informazione. Con il contesto da solo, la tecnologia non poteva capire nulla degli oggetti o dei concetti che stava contestualizzando. Ma combinarli entrambi, e qualcosa di straordinario accade. Il modello può diventare autonomo. Può capire e imparare. Applicarlo al testo, e si ha ChatGPT. Applicarlo alle auto, e si ha la guida autonoma, e così via.

OpenAI non è sola nel suo campo, e molte aziende hanno sviluppato algoritmi di apprendimento automatico e utilizzato reti neurali per produrre algoritmi in grado di gestire sia la conoscenza che il contesto per decenni. Quindi, cosa è cambiato quando ChatGPT è arrivato sul mercato? Alcune persone hanno indicato la quantità sbalorditiva di dati forniti da Internet come il grande cambiamento che ha alimentato ChatGPT. Tuttavia, se questo fosse tutto ciò che era necessario, è probabile che Google avrebbe battuto OpenAI a causa del dominio di Google su tutti quei dati. Quindi, come ha fatto OpenAI?

Una delle armi segrete di OpenAI è uno strumento nuovo chiamato apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF). OpenAI ha utilizzato RLHF per addestrare l’algoritmo di OpenAI a comprendere sia la conoscenza che il contesto. OpenAI non ha creato l’idea di RLHF, ma l’azienda è stata tra le prime a dipendere interamente da esso per lo sviluppo di un grande modello linguistico (LLM) come ChatGPT.

RLHF ha semplicemente consentito all’algoritmo di autocorreggersi in base al feedback. Quindi, mentre ChatGPT è autonomo nel produrre una risposta iniziale a un prompt, ha un sistema di feedback che gli dice se la sua risposta era accurata o in qualche modo problematica. Ciò significa che può costantemente migliorare senza modifiche significative di programmazione. Questo modello ha portato a un sistema di chat che apprende rapidamente e che ha preso d’assalto il mondo in poco tempo.

L’AI autonoma sostituirà i lavoratori umani?

L’era dell’AI autonoma è iniziata. In passato, avevamo macchine che potevano comprendere vari concetti fino a un certo punto, ma solo in domini e settori molto specifici. Ad esempio, il software di AI specifico per l’industria è stato utilizzato in medicina per qualche tempo. Ma la ricerca di AI autonoma o generale – ovvero AI che potesse funzionare da sola per eseguire una vasta gamma di compiti in vari campi con un grado di intelligenza simile a quella umana – ha finalmente prodotto risultati notevoli a livello globale nel 2022, quando Chat GPT ha superato con facilità e decisione il test di Turing.

È comprensibile che alcune persone inizino a temere che la loro esperienza, i loro lavori e persino le loro qualità umane uniche possano essere sostituiti da sistemi di AI intelligenti come ChatGPT. D’altra parte, superare il test di Turing non è un indicatore ideale di quanto “umano” possa essere un sistema di AI.

Ad esempio, Roger Penrose, che ha vinto il Premio Nobel per la Fisica nel 2020, sostiene che superare il test di Turing non indica necessariamente una vera intelligenza o coscienza. Sostiene che c’è una differenza fondamentale nel modo in cui i computer e gli esseri umani elaborano le informazioni e che le macchine non saranno mai in grado di replicare il tipo di processi di pensiero umani che danno origine alla coscienza.

Quindi, superare il test di Turing non è una vera misura dell’intelligenza, poiché testa solo la capacità di una macchina di imitare il comportamento umano, piuttosto che la sua capacità di comprendere e ragionare sul mondo. La vera intelligenza richiede coscienza e la capacità di comprendere la natura della realtà, cosa che non può essere replicata da una macchina. Ciò significa che, lungi dal sostituirli, ChatGPT e altri software simili forniranno semplicemente strumenti per aiutarci a migliorare e aumentare l’efficienza in una varietà di campi.

Pensieri finali

Quindi, le macchine saranno in grado di completare molti compiti in modo autonomo, in modi che non avremmo mai pensato possibili, dalla comprensione e scrittura di contenuti alla sicurezza di grandi quantità di informazioni, esecuzione di delicate operazioni chirurgiche e guida delle nostre auto. Ma, per ora, almeno in questa attuale era tecnologica, i lavoratori capaci non devono temere per i loro posti di lavoro. Anche i sistemi di AI autonoma non possiedono intelligenza umana. Possono solo capire e performare meglio di noi esseri umani in certi compiti. Non sono più intelligenti di noi nel complesso e non rappresentano una minaccia significativa per il nostro stile di vita; almeno, non in questa ondata di sviluppo dell’AI.