Dibattito dei ricercatori: la neuroscienza è la base dei futuri sistemi AGI?
Un whitepaper pubblicato di recente sostiene che è necessario puntare sugli ultimi sviluppi nelle neuroscienze per guidare la ricerca per la prossima generazione di Intelligenza Artificiale (AI).
Il documento , “Verso l’intelligenza artificiale di nuova generazione:
Catalyzing the NeuroAI Revolution’, co-autore di 27 importanti ricercatori e neuroscienziati di AI, propone una tabella di marcia per il percorso verso la costruzione di un’Intelligenza Generale Artificiale (AGI). Un sistema AGI, a differenza dei sistemi Narrow Intelligence (ANI) che sono progettati per eseguire compiti specifici come giocare a scacchi o partecipare a uno spettacolo di giochi come Jeopardy! —verrà esposto ad ambienti imprevedibili, su cui il sistema non è particolarmente addestrato, e gli verrà chiesto di navigare attraverso gli stessi.
Per gli autori, un sistema di intelligenza artificiale simile a quello umano è realizzabile. Classificano ciò che è “simile a un umano” come sistemi che eccellono in “visione, apprendimento basato sulla ricompensa, interazione con il mondo fisico e linguaggio”.
Raddoppiare la ricerca sulla NeuroAI
Tuttavia, alcuni dei principali progressi nella ricerca sull’IA attualmente, come le reti neurali artificiali convoluzionali (ANN) e l’apprendimento per rinforzo (RL) , sono stati limitati poiché sono basati su scoperte decennali nelle neuroscienze. Secondo gli autori, gli ultimi sviluppi nel campo delle neuroscienze offrono una portata più ampia per la ricerca sulla NeuroAI nel percorso verso l’AGI.
Il passo prevedibile in questo momento è creare sistemi che consistono in pochi ingredienti di base dell’intelligenza, vale a dire “adattabilità, flessibilità e capacità di fare inferenze generali da osservazioni sparse”. Questi ingredienti sono già disponibili in qualche forma nella maggior parte dei circuiti sensomotori di base. L’articolo sostiene che la neuroscienza dell’interazione incarnata con il mondo osservata in tutti gli animali può essere monumentale nel portare il sogno di un’IA “simile a quella umana” molto più vicino.
L’idea prende ispirazione dalle capacità evolutive degli animali di adattarsi ai diversi ambienti. Se i circuiti a livello neurale degli animali vengono scomposti nei loro costituenti, è possibile emulare un sistema di intelligenza artificiale in grado di fare lo stesso.
Ricerca neuroscientifica nello sviluppo dell’IA: è necessaria?
Dalla sua pubblicazione, il documento ha rinnovato la discussione sul ruolo della ricerca neuroscientifica nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale. Ci sono disaccordi sul fatto che la neuroscienza abbia avuto un impatto tangibile sulla modellazione dell’IA.
Cosa dicono i critici?
In risposta all’affermazione del documento secondo cui la neuroscienza dovrebbe continuare a guidare il progresso dell’IA, il ricercatore di DeepMind David Pfau ha affermato che la neuroscienza non ha mai guidato l’IA in primo luogo, aggiungendo inoltre che “c’è una differenza tra trarre ispirazione di alto livello dal lavoro classico e direttamente attingendo alle ultime ricerche”.
Anche Sam Gershman , Professore presso il Dipartimento di Psicologia e Centro per la Scienza del Cervello dell’Università di Harvard, aggiunge alla discussione esprimendo dubbi sul fatto che la ricerca neuroscientifica possa fornire direttamente algoritmi che possono essere inseriti nel sistema. Scrive: “le nuove idee ingegneristiche derivano dal pensare alla struttura dei problemi, non dalla lettura delle foglie di tè della biologia”.
Gershman pone anche una domanda interessante che orienta il dibattito in una direzione specifica: si consideri il mondo controfattuale in cui gli ingegneri non sapevano nulla delle neuroscienze. Pensi che non avremmo reti convoluzionali o apprendimento per rinforzo?
La domanda ci spinge a pensare se i due campi guidati da diversi livelli di curiosità – concettuale ed empirica – debbano fondersi.
Aggiungendosi all’elenco dei critici, Luigi Alcerbi , assistente professore di Machine & Human Intelligence presso l’Università di Helsinki, fornisce una visione abbastanza equilibrata del discorso attuale, affermando: “L’importanza delle neuroscienze sullo sviluppo dell’IA/ML in passato è difficile da quantificare, ma è abbastanza incontrovertibile affermare che alcune ispirazioni e idee sono venute dal neuro, anche se molto meno di quanto ci si aspetterebbe o si vorrebbe ammettere. Nel presente, è vicino allo zero”.
Alcerbi concorda con il commento di Pfau, aggiungendo che le influenze che la neuroscienza ha avuto sono tutte limitate ad analogie di alto livello utilizzate per modellare i sistemi di intelligenza artificiale e non verso un’implementazione biologica dettagliata.
Allo stesso modo, Alberto Romero , analista presso Cambrian AI, spiega che i neuroni artificiali sono estremamente semplici e si basano sul modello del neurone di 80 anni, rispetto agli attuali sofisticati modelli del cervello umano.
Esperti sul potenziale delle neuroscienze per la ricerca sull’intelligenza artificiale
Contro le critiche, molti altri ricercatori hanno avanzato affermazioni su come le neuroscienze hanno plasmato, o possono plasmare, gli sviluppi nei sistemi di IA/ML.
Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta e uno degli autori dell’articolo, scrive questo in risposta a tali affermazioni:
Allo stesso modo, i dubbi sull’impatto delle neuroscienze nel campo della ricerca sull’IA sono stati affrontati anche da Surya Ganguli, ricercatore presso Meta e uno dei contributori del documento. Ganguli dirige l’attenzione dei lettori su un articolo che aveva scritto nel 2018 in cui venivano forniti esempi concreti di collaborazione produttiva tra sistemi biologici e artificiali negli ultimi 60 anni.
Gary Marcus, Professore Emerito alla NYU, ha anche condiviso alcune idee chiave nelle neuroscienze che devono ancora essere abbracciate dai modelli di Machine Learning che devono essere inclusi nel documento:
Pensieri finali
Nel complesso, non c’è stata ancora una seria confutazione da parte dei critici agli esempi sopra delineati. Tuttavia, Pfau ha risposto al commento di LeCun suggerendo che gli studi di neuroscienza sulle strutture dettagliate di un neurone o di una cellula non correlano/rispondono direttamente ai problemi su cui lavorano i ricercatori di IA.
La discussione finora ci porta a credere che non sia tanto se le neuroscienze siano state influenti o meno, ma in che misura le ultime ricerche sulle neuroscienze possono aiutare a risolvere alcuni problemi ingegneristici chiave affrontati dagli attuali sistemi di IA nella loro ricerca di un’IA generale .
Tuttavia, quello che sappiamo per certo è che la neuroscienza e l’IA condividono le stesse fondamenta – poiché AGI è sognato dal fascino per la costruzione di sistemi intelligenti “simili a umani” – fino a quando non raggiungono un punto di divergenza , e questo punto di divergenza è attualmente sconosciuto . Finché la speranza per l’AGI sarà viva, le neuroscienze saranno una leva su cui la ricerca sull’IA si aggrapperà per stabilire le basi dei modelli futuri.
