L’evoluzione dell’intelligenza artificiale ha raggiunto una fase cruciale in cui i vecchi paradigmi di crescita sembrano non essere più sufficienti per garantire i salti qualitativi a cui siamo stati abituati negli ultimi anni. Se finora la ricetta del successo è stata dettata principalmente dalla scala, ovvero dall’aumento esponenziale dei parametri e dei dati di addestramento, oggi ci troviamo di fronte a una nuova sfida che riguarda la struttura stessa del modo in cui le macchine imparano. Il tema centrale emerso recentemente, anche in occasione di importanti conferenze come NeurIPS, riguarda i limiti intrinseci dell’apprendimento per rinforzo e la necessità di una maggiore profondità di rappresentazione per superare gli attuali stalli tecnologici.
L’apprendimento per rinforzo, noto come Reinforcement Learning (RL), è stato per lungo tempo considerato la frontiera più promettente per il raggiungimento di un’intelligenza artificiale generale. Il principio è affascinante nella sua semplicità: un agente impara a compiere azioni in un ambiente ricevendo premi o punizioni in base ai risultati ottenuti. Tuttavia, questo approccio sta mostrando segni di affaticamento. Il problema principale risiede nel fatto che, senza una comprensione profonda e strutturata del mondo, l’agente tende a memorizzare semplici correlazioni all’interno di un corridoio di ricompense molto stretto, piuttosto che sviluppare una vera logica di causa-effetto. Questo porta a modelli che eccellono in contesti controllati o benchmark specifici, ma che crollano non appena vengono messi di fronte alla complessità e all’imprevedibilità della realtà.
La ragione di questo stallo è legata alla cosiddetta profondità di rappresentazione. Molti sistemi di RL attuali soffrono di una mancanza di astrazione; operano su segnali di ricompensa troppo poveri per insegnare le milioni di variabili causali presenti in un ambiente complesso. In assenza di una rappresentazione interna sofisticata che permetta al sistema di “capire” gli oggetti, le dinamiche fisiche o le sfumature del linguaggio, l’apprendimento diventa inefficiente e incredibilmente costoso dal punto di vista computazionale. È come cercare di insegnare a qualcuno a navigare in una città sconosciuta premiandolo solo quando arriva a destinazione, senza mai fornirgli una mappa o la capacità di riconoscere i segnali stradali: il soggetto potrebbe alla fine imparare il percorso a memoria, ma non saprebbe come comportarsi se una strada venisse chiusa.
Il dibattito attuale suggerisce che il pre-addestramento stia svolgendo gran parte del lavoro sporco, fornendo ai modelli l’intuizione fisica e linguistica necessaria, mentre l’apprendimento per rinforzo agisce solo come uno strato di rifinitura finale. Questo solleva dubbi sul fatto che l’RL possa essere, da solo, la strada maestra verso un’intelligenza superiore. Se non si riesce a integrare una capacità di rappresentazione che vada oltre la mera ottimizzazione statistica di un punteggio, il rischio è quello di trovarsi bloccati in un plateau tecnologico dove ogni piccolo miglioramento richiede investimenti energetici ed economici sempre meno sostenibili.
Per superare questo ostacolo, la ricerca si sta spostando verso l’integrazione di modelli che non si limitino a reagire a uno stimolo, ma che costruiscano mondi interni coerenti. La sfida del futuro non sarà solo quella di creare modelli più grandi, ma modelli più “profondi” nel senso concettuale del termine, capaci di interiorizzare la struttura della realtà prima ancora di iniziare a ottimizzare le proprie azioni. Solo attraverso questa evoluzione qualitativa della rappresentazione sarà possibile trasformare l’intelligenza artificiale da un sofisticato calcolatore di probabilità a un sistema capace di una comprensione e di un adattamento genuini.