La strada più promettente e più sondata negli ultimi tempi per gli sviluppi dell’Intelligenza Artificiale (IA) è quella del suo utilizzo interdisciplinare. La ricerca scientifica attuale si è specializzata settorializzandosi. Una singola persona o persino un team di ricercatori non sono più in grado di padroneggiare ai massimi livelli che aree molto specifiche della conoscenza. L’IA con la sua potenza di calcolo potrebbe proprio essere applicata per creare interazioni e nuove teorie utilizzando le scoperte provenienti da branche diverse del sapere: biologia, neuroscienze e informatica, ad esempio, possono convergere verso un’integrazione che possa essere foriera di nuovi sviluppi. Il progetto di Neuralink, la società di Elon Musk, di installazione di un chip cerebrale va in questa direzione, sicuramente esaltante quanto inquietante.

Secondo Sejnowski, nel suo recente libro “ChatGPT and the Future of AI: The Deep Language Revolution“, le intuizioni sui “principi fondamentali dell’intelligenza” — come adattabilità, flessibilità e capacità di trarre inferenze generali da informazioni limitate — catalizzeranno la prossima generazione di intelligenza artificiale.

Il 2024 è stato già segnato dal fatto che tra i vincitori dei premi Nobel ci siano diversi scienziati alle prese con la ricerca sull’IA.

Il libro di Sejnowski è una lettura obbligata per chi cerca di comprendere il mondo in cui viviamo, un mondo in cui le macchine trasformano il tessuto della cognizione umana. In parole povere, una rete neurale è una rete di nodi interconnessi, o neuroni, che possono elaborare dati e imparare da essi regolando la forza delle connessioni tra i nodi. Quando la forza di queste connessioni viene modificata per ottenere un output desiderato durante una fase di addestramento, il modello impara a rilevare schemi sottostanti.

L’ispirazione fondamentale dietro le architetture delle reti neurali è certamente il cervello umano. L’apparato matematico e informatico sottostante al fuinzionamento dell’Intelligenza Artificiale funziona ma gli stessi ricercatori non sono bene a conoscenza dei particolari di come accada l’auto-apprendimento delle macchine. In effetti, lo stesso Sejnowski, sostiene che districare il mistero del perché questi modelli simulati del cervello funzionino così bene, soprattutto quando vengono addestrati su grandi quantità di dati, potrebbe rivelarsi tanto fondamentale quanto la scoperta del DNA. Interrogando rigorosamente il “comportamento ultraterreno” degli LLM, potrebbero emergere nuovi quadri concettuali, prevede.

Gli attuali dibattiti sui significati di “intelligenza”, “coscienza” e “comprensione” hanno lo stesso spessore oggi delle discussioni di un secolo fa sulla natura della vita da alcuni pensata come una forza non fisica, un’essenza infusa negli esseri viventi ma non, ad esempio, nelle rocce, mentre i meccanicisti pensavano che la vita potesse essere pienamente spiegata da processi fisici e chimici. Proprio come la scoperta della doppia elica del DNA ha colmato lacune concettuali e trasformato la biologia, i progressi sull’intelligenza artificiale porteranno alla luce rivelazioni sull’intelligenza umana.

L’attuale generazione di LLM (Large Language Model)è ben lontana da una “coscienza” autonoma tanto da essere definita in modo dispregiativo da alcuni ricercatori come “pappagalli stocastici” capaci solo di imitare il linguaggio umano senza una vera comprensione.

Nonostante questo, già oggi l’utilizzo degli LLM sta rimodellando molti aspetti della vita umana fungendo da strumenti fondamentali in settori quali la sanità, l’istruzione e il diritto. Abbiamo incontrato la piattaforma didattica che utilizza l’IA in una scuola privata Inglese. Abbiamo parlato del progetto ‘AlphaFold’ premiato con il Nobel e che altro non è che un modello di intelligenza artificiale in grado di prevedere con precisione la struttura 3D di oltre 200 milioni di proteine. E, più vicino alla nostra esperienza diretta, l’utilizzo di ChatGPT per creare riassunti, articoli o ricerche. Quanti articoli in testate giornalistiche anche nazionali, tesi di laurea o piccole opere letterarie sono già oggi più frutto dell’intelligenza artificiale che di quella naturale?

La prossima generazione di LLM dovrà verosimilmente sottoporsi a un processo di sviluppo simile alla fase di apprendimento infantile negli esseri umani, imparando dalle interazioni con il mondo reale e dai dati. L’aggiunta di sistemi robotici e sensomotori consentirebbe agli strumenti di intelligenza artificiale di percepire e interagire con il loro ambiente, spingendo i modelli attuali verso un’autonomia generale artificiale.

Sebbene Sejnowski sia ottimista sulla tecnologia, riconosce che ci sono molte sfide irrisolte che dovranno essere affrontate per garantire la sostenibilità a lungo termine dell’IA. È probabile che sconvolga molti settori e il mercato del lavoro. Inoltre la crescente necessità di una potenza di elaborazione computazionale elevata ha portato alla ribalta la necessità di modelli di IA più efficienti e più ecologici, visto l’importante consumo energetico che richiedono tali sistemi.

Sebbene sia ancora lontano, è anche importante, scrive l’autore, esaminare seriamente la possibilità che l’IA superi l’intelligenza umana, perché prepararsi ora ci consentirà di anticipare e mitigare le potenziali minacce. Una strategia attenta e ben regolamentata per gestire i rischi etici ed esistenziali è essenziale per garantire che l’IA apporti benefici alla società.

‘ChatGPT and the Future of AI‘ illustra come la prossima ondata di innovazioni guidate dall’IA potrebbe modificare il panorama della conoscenza stessa. La ricerca di Sejnowski, come già i timori dei premi Nobel 2024, funge sia da guida che da avvertimento mentre ci orientiamo tra le promesse e i pericoli del rapido progresso dell’IA.