A causa dell’ampia influenza che i modelli linguistici stanno avendo in molteplici aspetti della nostra vita, Microsoft ha presentato una strategia per migliorare la capacità di ragionamento dell’intelligenza artificiale, chiamata “Everything of Thought” (XOT). Questo approccio è stato ispirato da AlphaZero di Google DeepMind, che ha dimostrato prestazioni competitive utilizzando reti neurali estremamente ridotte.
La East China Normal University e il Georgia Institute of Technology hanno collaborato per sviluppare questa nuova tecnica XOT. Hanno combinato strategie ben conosciute per la presa di decisioni difficili, come il reinforcement learning e il Monte Carlo Tree Search (MCTS).
I ricercatori sostengono che questa combinazione di metodi consenta ai modelli linguistici di generalizzarsi in modo più efficace a nuovi contesti. Gli esperimenti condotti su problemi complessi, come il Gioco dei 24, l’8-Puzzle e il Cubo Tascabile, hanno dato risultati promettenti. XOT si è dimostrato superiore rispetto ad altri approcci nel risolvere problemi precedentemente considerati insolubili. Tuttavia, è importante notare che il sistema non ha ancora raggiunto il 100% di affidabilità.
Nonostante queste limitazioni, il team di ricerca ritiene che XOT rappresenti un modo efficace per introdurre conoscenze esterne nella capacità di inferenza dei modelli linguistici. Si prevede che questa approccio aumenterà le prestazioni, l’efficienza e l’adattabilità, il che non è possibile con altri approcci.
I ricercatori stanno considerando i giochi come un possibile passo successivo nell’incorporazione di modelli linguistici, poiché i modelli attuali possono generare frasi con precisione ma spesso mancano della capacità di ragionamento umano.
Microsoft sta adottando un approccio prudente al progresso, mentre le grandi aziende tech affrontano le sfide dei loro modelli linguistici imperfetti. Stanno procedendo gradualmente, aggiungendo complessità ai loro modelli.
La tecnica XOT non è stata ancora annunciata come parte di un prodotto Microsoft. Nel frattempo, Google DeepMind sta esplorando l’integrazione di idee ispirate da AlphaGo nel suo progetto Gemini.
Anche Meta, con il suo CICERO, sta ottenendo risultati positivi nell’ambito dei giochi da tavolo e dell’intelligenza artificiale conversazionale. La capacità di gestire discussioni sofisticate e negoziazioni rende questo modello particolarmente promettente.