Nella recente intervista, quando gli è stato chiesto quando si aspetta di vedere l’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), Elon Musk ha risposto “da 3 a 6 anni”. Demis Hassabis, CEO di DeepMind di Google, ha ora espresso la sua opinione che l’AGI potrebbe arrivare “tra pochi anni, forse entro un decennio”, come riportato al The Wall Street Journal’s Future of Everything Festival.
Queste previsioni sono considerate ottimistiche rispetto alla maggior parte degli esperti del settore dell’IA, i quali credono che l’AGI possa richiedere un decennio, se non addirittura un secolo, per diventare una realtà. Gran parte di questo pessimismo deriva dalla paura di impegnarsi su una tempistica più breve solo per essere poi smentiti in seguito. Dopotutto, nel 1956, durante il Dartmouth Summer Research Project, fu coniato il termine “Intelligenza Artificiale” e si iniziò a sviluppare questo campo, con l’aspettativa che una macchina intelligente, simile a un essere umano, sarebbe esistita in non più di una generazione (25 anni).
Altri esperti, come Geoffrey Hinton, noto come il padrino dell’IA, hanno una visione più sfumata. “Fino a poco tempo fa, pensavo che ci sarebbero voluti dai 20 ai 50 anni prima di avere un’IA generale. Ora penso che potrebbero essere 20 anni o meno”.
L’industria dell’Intelligenza Artificiale ha fatto progressi rapidi negli ultimi anni grazie allo sviluppo veloce di algoritmi di apprendimento per rinforzo profondo, molti dei quali alimentano gli attuali Large Language Models (LLM).
Tuttavia, tutte queste scoperte hanno portato solo a ristrette applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, come chatbot e traduzione linguistica. Questo è in netto contrasto con l’AGI, che rappresenta un tipo di intelligenza artificiale capace di comprendere, apprendere e applicare la conoscenza in una vasta gamma di compiti, a un livello paragonabile a quello umano.
L’AGI sembra ancora essere l’anello mancante per molti, ma per coloro che credono in quello che viene chiamato “La legge dei rendimenti accelerati”, è inevitabile che costruiremo un’AGI.
La legge dei rendimenti accelerati è stata concettualizzata da Ray Kurzweil, autore, inventore e futurista. Kurzweil è coinvolto in campi come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), la sintesi vocale, la tecnologia di riconoscimento vocale ed è stato assunto da Google dopo aver pubblicato il suo libro sull’IA intitolato “Come creare una mente”. Questo libro rivoluzionario illustra come dobbiamo comprendere il cervello umano per decodificarlo e creare la macchina pensante definitiva. Il libro è stato così influente per il futuro dell’IA che Eric Schmidt ha reclutato Kurzweil per lavorare su progetti di intelligenza artificiale dopo averlo letto.
Il libro più significativo di Ray Kurzweil è “The Singularity is Near”. Da quando è stato pubblicato nel 2005, le sue previsioni hanno rispecchiato la crescita tecnologica degli ultimi due decenni. In particolare, Kurzweil prevede che raggiungeremo l’AGI entro il 2029, una tempistica in linea con le recenti opinioni espresse da Elon Musk e Demis Hassabis.
La legge dei rendimenti accelerati postula che il tasso di cambiamento in una vasta gamma di sistemi evolutivi, inclusa la crescita delle tecnologie, tenda ad aumentare in modo esponenziale nel tempo.
Nel contesto della crescita tecnologica, questa legge implica che possiamo aspettarci progressi rapidi in futuro perché il ritmo dell’innovazione tecnologica sta accelerando di per sé. Kurzweil sostiene che ogni nuova generazione di tecnologia si basa su quella precedente, aumentando il potenziale di innovazione a un ritmo esponenziale.
Questa legge mostra come una crescita esplosiva di tecnologie in accelerazione, attualmente guidata dall’IA generativa, si combinerebbe con altre tecnologie esponenziali convergenti, come la produzione di chip e la stampa 3D. Questa convergenza è la forza trainante che renderebbe l’IA l’applicazione più potente mai realizzata.
Questa esplosione tecnologica è dovuta anche alla legge di Moore, secondo cui il numero di transistor su un singolo chip raddoppia approssimativamente ogni due anni. Combinata con altre scoperte tecnologiche, questa legge dei rendimenti accelerati continua ad essere rilevante. Queste sono le osservazioni di Ray Kurzweil sul significato di ciò per il futuro dell’umanità:
- L’evoluzione applica un feedback positivo, poiché i metodi più capaci risultanti da una fase di progresso evolutivo vengono utilizzati per creare la fase successiva.
- La velocità di progresso di un processo evolutivo aumenta in modo esponenziale nel tempo. Nel corso del tempo, l'”ordine” dell’informazione incorporata nel processo evolutivo (cioè quanto l’informazione si adatti a uno scopo, che nell’evoluzione è la sopravvivenza) aumenta.
- Un correlato di quanto sopra è che i “ritorni” di un processo evolutivo (come la velocità, l’efficacia in termini di costi o la “potenza” complessiva di un processo) aumentano in modo esponenziale nel tempo.
- In un altro ciclo di feedback positivo, quando un particolare processo evolutivo (come il calcolo) diventa più efficace (ad esempio, economicamente vantaggioso), maggiori risorse vengono impiegate per progredire ulteriormente in quel processo. Ciò porta a un secondo livello di crescita esponenziale (cioè, il tasso di crescita esponenziale stesso aumenta in modo esponenziale).
- L’evoluzione biologica e l’evoluzione tecnologica sono due esempi di tali processi evolutivi. In effetti, l’emergere della prima specie in grado di creare tecnologia ha portato a un nuovo processo evolutivo: la tecnologia stessa. Pertanto, l’evoluzione tecnologica è una conseguenza e una continuazione dell’evoluzione biologica.
- Un paradigma specifico (un metodo o un approccio per risolvere un problema, come la riduzione del numero di transistor su un circuito integrato per creare computer più potenti) fornisce una crescita esponenziale fino a quando il metodo stesso non esaurisce il suo potenziale. A quel punto si verifica un cambio di paradigma (un cambiamento fondamentale nell’approccio), che consente la continuazione della crescita esponenziale.
La legge dei rendimenti accelerati, sebbene non sia altrettanto popolare quanto la legge di Moore, rimane rilevante oggi come lo era quando fu inizialmente formulata.