La meccanizzazione del pensiero è più vicina di quanto la maggior parte delle persone creda.
FDai primi giorni dell’antichità, l’umanità ha affrontato la nozione di pensiero macchina.
Nei primi miti greci che precedono il 500 a.C. , Talos, un gigantesco automa di bronzo, pattugliava le coste dell’Europa ogni giorno. Aveva qualità umane come emozioni e giudizi – e questo è stato concepito oltre duemila anni fa.
Più recentemente, nel 1843, Ada Lovelace ha ipotizzato che le macchine:
“Potrebbe comporre brani musicali elaborati e scientifici di qualsiasi grado di complessità o estensione.”
Il fatto che persone così lontane nel passato potessero concepire le possibilità delle macchine mostra sia la profondità della loro immaginazione che il fascino intrinseco dell’umanità per l’intelligenza.
Da allora, gran parte degli ultimi duemila anni di sviluppo tecnologico è stata la ricerca della meccanizzazione, se non della risoluzione totale, del processo di pensiero.
Per rispondere alla domanda se le macchine possono pensare, per prima cosa ti illustrerò un elenco completo delle attuali capacità di intelligenza artificiale. Alcuni ti stupiranno, altri ti spaventeranno e la maggior parte sarà un grave shock per chiunque non si sia tenuto febbrilmente aggiornato sugli ultimi progressi dei computer.
Quindi, esamineremo come si accumulano le capacità umane e cosa significa questo per un mondo in cui le macchine stanno rapidamente superando noi su quasi tutti i fronti.
Le macchine possono scrivere?
Ho scritto quasi il 50% di questo post con una macchina. Ho inserito il titolo, alcune frasi di apertura e pochi altri frammenti di struttura in un modello di testo, che ha generato autonomamente diversi paragrafi per me.
Ho quindi modificato l’output e ripetuto il processo fino al completamento dell’articolo.
Se non hai tenuto il passo, questo probabilmente farà grattare la testa ad alcuni di voi. Macchine che scrivono? Non è una cosa che solo le persone possono fare? Come possono le macchine – che trattano rigorosamente di uno e zero, input e output – fare qualcosa che sembra così distintamente… umano?
Questa era la stessa logica applicata agli scacchi prima degli anni ’90. Considerato a lungo un regno di risoluzione dei problemi distintamente umano (uno che richiedeva “intelligenza pura”), l’ascesa di programmi di scacchi basati su computer come Deep Blue è stato un duro colpo per l’ego intellettuale umano.
E da un punto di vista strettamente statistico, la scrittura non è poi così diversa.
Le frasi sono come sequenze di scacchi: serie di mosse (parole) si verificano una dopo l’altra.
Come gli scacchi, ci sono anche regole che definiscono il gioco (sintassi e grammatica). I buoni giocatori fanno un uso migliore delle regole; i giocatori poveri si trovano costantemente confusi da loro.
Dato un insieme sufficientemente ampio di parole (e una tonnellata di infrastruttura informatica), un modello di apprendimento automatico come GPT-3 può apprendere la parola successiva più probabile per una determinata sequenza e quindi generarla.
E se lo ripete, se ritrasmette i risultati di un ciclo in un altro ciclo, può scrivere frasi, paragrafi e persino interi articoli.
Le macchine possono fare arte?
Se hai letto i miei ultimi post saprai che le macchine hanno già conquistato l’arte. Ci sono molti approcci che hanno permesso agli ingegneri di fare questo, il più riuscito, però, è stato la diffusione.
La diffusione è un processo statistico in base al quale il rumore viene sempre più aggiunto a un’immagine e una macchina impara a invertire quel processo. Lo uso per generare tutta la grafica in 1SecondPainting .
Con un’enorme potenza di calcolo (e con un po’ di matematica intelligente), questo ha dato all’IA moderna la capacità di creare qualsiasi immagine da un insieme di rumore.
“Steampunk skyline del centro con dirigibili volanti accanto a una cascata di 300 metri ” di DALL-E 2
Combinando questo con l’elaborazione moderna del linguaggio naturale, possiamo guidare l’IA verso la creazione di un risultato finale favorevole basato su una didascalia. E la parte migliore? L’intero processo richiede solo pochi secondi, che molte persone non credono nemmeno sia reale.
Le macchine possono creare programmi?
Per un crudele scherzo del destino, la programmazione – una volta considerata l’apice delle industrie non automatizzabili a causa della profondità di pensiero necessaria per scrivere buoni programmi – è in realtà uno dei primi domini che l’automazione sta sostituendo gli esseri umani.
La programmazione è scrittura e se alleni la suddetta IA di scrittura sul codice anziché sull’inglese, può imparare ad associare le richieste a programmi funzionali che soddisfano lo scopo previsto. Molte organizzazioni utilizzano strumenti di programmazione AI come Codex o Copilot per scrivere una percentuale significativa del loro codice e, qualunque sia tale percentuale, significa una quantità equivalente di output non richiesta dai programmatori umani.
Naturalmente, la completa automazione della programmazione deve ancora essere “risolta”, ma nei prossimi anni, sempre più codice sarà scritto dalle macchine, al punto che gli esseri umani scriveranno meno programmi di… beh… programmi.
Le macchine possono avere conversazioni?
Si scopre che anche le conversazioni possono essere gestite dalle macchine. Nel 2019, molto prima dei loro predecessori, Google ha presentato Duplex, un interlocutore realistico e indistinguibile creato per essere un assistente personale. Ciò che il mondo ha visto al Keynote I/O di Google quel giorno ha suscitato ondate in tutta la società.
Immediatamente dopo aver rivelato questa tecnologia, Google ha ricevuto una discreta quantità di contraccolpo. Nessuno pensava che la sintesi vocale fosse arrivata così lontano in così poco tempo, e questo era, per usare un eufemismo, inquietante da morire .
Ma da allora, Google Duplex ha lavorato costantemente negli Stati Uniti negli ultimi tre anni. Se hai gestito le telefonate per un ristorante, c’è una ragionevole possibilità che tu abbia effettivamente parlato con un robot e non lo sapessi. E dietro le quinte, questo approccio è probabilmente già utilizzato nelle vendite, nelle chiamate automatiche, nel servizio clienti e altro ancora.
Le macchine possono risolvere problemi complessi?
Il 3 aprile 2022, Google ha rilasciato il Pathways Language Model (PaLM). Sulla scia degli incredibili progressi di scala, PaLM è in realtà migliore dell’essere umano medio nel risolvere la maggior parte dei compiti su cui è stato testato. Inoltre, lo fa centinaia di volte più velocemente.
Può spiegare battute semanticamente complesse, tradurre codice, scrivere storie e altro ancora. Sebbene spesso paragonato a GPT-3, PaLM è in una lega a sé stante.
In futuro, le macchine scriveranno, risolveranno e classificheranno senza dubbio i problemi utilizzati per insegnare agli esseri umani nelle scuole e nelle università di tutto il mondo. Lo script verrà capovolto; impareremo dalle macchine piuttosto che viceversa.
Le macchine possono muoversi?
Costruire macchine che comprendano il mondo reale è molto più difficile di quelle che trascorrono il loro tempo in un ambiente solo software. Ma nonostante ciò, il movimento delle macchine è diventato sempre più complesso nell’ultimo decennio, soprattutto grazie a organizzazioni finanziate dalla DARPA come Boston Dynamics.
Spot, ad esempio, cammina, corre, naviga sul terreno e comprende le condizioni ambientali. Inoltre, può trasportare carichi non banali (un esempio mostra un mattone da 14 kg).
Le macchine possono uccidere?
Sebbene non ci siano ancora casi registrati di macchine del mondo reale che uccidono umani, sospetto che accadrà nei prossimi anni. Soldati intraprendenti hanno già montato pistole su robot simili a Spot e il risultato è da far rizzare i capelli.
Nessuno sa quanto tempo ci vorrà prima che inizino lo schieramento in massa della battaglia.
Le macchine possono pensare?
Quindi, le macchine possono parlare, scrivere, creare arte, muoversi, risolvere problemi e presumibilmente uccidere. Ma possono pensare ?
Se, come molti critici attuali dell’IA, ritieni che le macchine non possano pensare, allora devi anche presumere naturalmente che:
Parlare non richiede pensare
Scrivere non richiede pensare
Risolvere i problemi non richiede pensiero
Creare arte non richiede pensiero, e
Muoversi o uccidere non richiede pensiero
E questo è il problema: la maggior parte delle azioni di cui sopra – parlare, scrivere, creatività – sono ciò che usiamo per definire la nostra umanità in primo luogo.
Eccezionalismo umano
Man mano che le macchine diventano sempre più complesse, il modo in cui pensiamo all’eccezionalismo umano (l’idea che gli esseri umani siano intrinsecamente diversi da tutti gli altri esseri) deve naturalmente ritirarsi sempre più lontano.
Nel 2055, alcuni di noi crederanno che il pensiero possa avvenire solo in substrati biologici a base di carbonio? Diventerà solo più assurdo con il tempo.
Scatole nere
Al momento, la maggior parte delle persone crede ancora che il pensiero sia un’attività unicamente umana. Direbbero che ciò che l’IA sta facendo non è pensato , è solo una corrispondenza di modelli statistici.
Ma considera che il funzionamento interno del cervello umano non è meno elaborato di quello che sta succedendo all’interno dell’IA in questo momento. Sia negli esseri umani che nelle macchine, i processi da cui deriva un risultato finale (come la parola successiva in una sequenza) provengono da una scatola nera .
Comprendiamo i principi alla base del cervello umano e dei grandi modelli di intelligenza artificiale: come i neuroni emettono segnali o come l’apprendimento automatico può massimizzare un particolare parametro. Ma non possiamo guardare sotto il cofano e dare un senso al perché. L’emergere di comportamenti complessi e di livello superiore ha sconcertato sia i neuroscienziati che i moderni ingegneri dell’IA.
Il mio punto: non esiste una linea definitiva in cui una collina si trasforma in una montagna. Allo stesso modo, non c’è limite critico al quale si passa dalla semplice massimizzazione di un parametro al pensiero , alla scrittura di poesie, alla creazione di opere d’arte vivide o addirittura all’innamoramento.
Le macchine possono pensare? Se non credi ancora che possano, potrebbe valere la pena riesaminare il perché.
Nick Saraev da Medium.com
