Così rullano i tamburi della Prima Guerra Mondiale dell’AI

Per chi ancora non se ne fosse accorto (escludendo i lettori abituali di Innovando.news) sta iniziando una rivoluzione a livello globale paragonabile, secondo alcuni addirittura superiore, a quelle causate prima dall’avvento dell’informatica “personale”.
Una metamorfosi ancora più spinta di quella indotta dalla diffusione della rete Internet e, infine, dalla diffusione dei computer da tasca.
Dopo i primi vagiti di LaMDA e il caso a essa correlato (di cui abbiamo già trattato in un articolo) e dopo le polemiche nate in ambito artistico a seguito della condivisione in Rete di sistemi in grado di generare immagini a partire dalle richieste (“prompt”) degli utenti, ecco che si è affacciata ChatGPT e ha scombinato tutto.

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“Artificial Intelligence” sì, ma di che cosa stiamo parlando?

In gergo tecnico, stiamo parlando di un Modello Linguistico Esteso specializzato nel dialogo con le persone: GPT è l’acronimo di “Generative Pre-Trained Transformer” in lingua inglese.

In termini pratici, ChatGPT è un “ChatBot” (un sistema che risponde automaticamente via chat agli utenti) in grado di assolvere a diverse funzioni, tutte meritevoli di essere elencate.
sostenere un dialogo naturale con un utente umano in diverse lingue, compreso l’italiano;
fornire risposte contestualizzate e generalmente precise su tutti gli argomenti;
generare dei testi (report, relazioni, articoli) ben scritti e ogni volta diversi;
scrivere dell’ottimo codice in tutti i linguaggi software;
migliorare il codice di software già scritto;
impazzire come la maionese.

Se a questo punto non vi è caduta la proverbiale mascella, forse non avete letto con attenzione i sei punti precedenti, ragione per cui vi consiglio di ricominciare.
Da quando è stato condiviso online dalla fondazione OpenAI per poterlo testare sul campo, ChatGPT ha avuto un tale successo di pubblico, raggiungendo un milione di utenti in una settimana e 100 milioni in un paio di mesi, da mandare Google nel panico.

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Perché richiamare dal “congedo” Larry Page e Sergey Brin

Il board di Alphabet, la holding cui fa capo anche Google, ha richiamato i fondatori Larry Page e Sergey Brin per affrontare quella che sarà probabilmente la prima vera crisi della società che finora ha regnato incontrastata sulle ricerche in Rete (tanto che ormai in molti fanno confusione fra la ricerca di Google e la stessa rete Web).
Secondo diversi analisti, un sistema come ChatGPT potrebbe in non molto tempo “scalzare” Google dalla sua posizione di assoluto dominio nei motori di ricerca.
Ma questa è una vera Artificial Intelligence?
Nì. O almeno, tutto dipende da che cosa intendiamo per Intelligenza Artificiale.
Dimentichiamo SkyNet o Hal, da cui siamo ben lontani, sempre che siano ipotesi verosimili.
Dimentichiamo per un attimo la fantascienza, una richiesta paradossale da parte di chi scrive, e cerchiamo una metafora per capire meglio che cosa fanno i ChatBot di ultima generazione.
Innanzitutto sono tutti sistemi basati su reti neurali, la tecnologia che più si avvicina a una blanda imitazione del nostro cervello.
Tali reti sono capaci di “imparare” pesando gli impulsi scambiati fra i propri “neuroni”: sono insomma capaci di auto-programmarsi.
In questo senso differiscono totalmente dal computer “classico”, che ha bisogno di un listato di istruzioni completo e creato dall’uomo (fino ad ora).

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Frutto dell’addestramento umano sino a “propri” algoritmi

Durante la fase di addestramento vengono loro date in pasto enormi quantità di dati: ad esempio, alle AI che riconoscono pattern (forme nelle immagini), come le tracce di un tumore in una TAC, vengono fatte analizzare migliaia, milioni di TAC e nella fase iniziale gli esseri umani segnalano loro quando sbagliano e quando indovinano.
È durante tale fase che le reti neurali si creano i propri algoritmi di riconoscimento ed è proprio qui che iniziano i problemi perché non abbiamo alcuna idea di come funzionano tali algoritmi.
Le attuali AI sono delle “Black Box”, delle scatole nere; il problema della trasparenza delle AI è attualmente uno dei più dibattuti fra i ricercatori.
Se non sappiamo perché una AI risponde in un certo modo, non potremo essere mai certi che a un certo punto non dia una, dieci, cento risposte del tutto errate. Che impazzisca, insomma.
E qui fallisce anche il test di Turing.

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La prima battaglia: Alan Turing antagonista di John Searle

Il geniale e sfortunato Alan Turing, che ci donò l’informatica moderna a partire dalla Seconda Guerra Mondiale – e paradossalmente grazie a essa – aveva la vista lunga e pensava che prima o poi i computer avrebbero raggiunto un grado di complessità tale da diventare indistinguibili dalle persone.
Concepì un test in tal senso, che in modo molto semplificato afferma che avendo due stanze separate, in una delle quali c’è un essere umano e nell’altra un computer (ma l’essere umano non lo sa), se la persona dialogando in via testuale col computer non riesce a distinguerlo da un’altra persona, possiamo considerare il computer “intelligente”.
Già, il dottor Turing con qualche decennio di anticipo aveva descritto proprio ChatGPT e simili.
Ora, il test di Turing è basato su una serie di sottintesi, il più importante del quale è che una buona sintassi implichi una competenza semantica.
Ovvero, che se dall’altra parte ti arrivano delle risposte sensate, chi ti risponde capisce il significato di quanto chiedi. E qui arriva un altra testa fina, John Searle, e la sua “stanza cinese”.
Nel contro-esempio di Searle abbiamo sempre due stanze separate, entrambe occupate da persone di cui una parla cinese e una no.
Ma la seconda persona ha a disposizione un fantastico manuale che riporta tutte le possibili domande o affermazioni scritte in lingua cinese con accanto le riposte più probabili a tali domande o affermazioni.
In questo modo riesce a sostenere una chat – apparentemente – sensata con l’interlocutore, rispondendo a tono senza per questo capire nulla di quanto sta effettivamente scrivendo. Una buona sintassi non implica comprensione.

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Perdonatele, poiché (le AI) non sanno quello che dicono

Le attuali AI non sono semantiche. Non abbiamo ancora idea di come fornire a una rete neurale la comprensione del significato.
Un modello di linguaggio avanzato come ChatGPT contiene un database di circa 175 miliardi di nodi, l’equivalente del librone descritto da John Searle, su cui la rete neurale è stata addestrata per mesi grazie alle capacità di super-calcolo attuali (che sono alla base dell’esplosione delle AI cui stiamo assistendo).
ChatGPT si limita a calcolare i lemmi e le costruzioni sintattiche più probabili su determinati argomenti, ma non ha alcuna idea di quello che scrive, anzi non ha le funzioni necessarie neppure per crearsi un’immagine mentale, un’idea.
Alle attuali AI non manca soltanto la competenza semantica: manca l’esperienza, mancano le percezioni, mancano le sensazioni. E meno male, altrimenti sì che sarebbero “mostri”.
Che cosa crea un’intelligenza priva di empatia?
Un sociopatico.

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Da un momento di crisi una o più nuove opportunità?

Per concludere questo primo excursus, va detto che già da alcune settimane le grandi major del digitale (tranne una) stanno licenziando, e parecchio.
I vecchi mercati sono saturi (a partire dagli smartphone) e molti si guardano intorno spaesati, qualcuno sognando improbabili universi virtuali, altri arroccandosi sulle loro posizioni privilegiate.
Ma tutti, più o meno, sentono tremare la sedia.
Eppure l’attuale è un periodo di grandi stimoli, dal punto di vista della scienza informatica.
Le risorse di super-calcolo continuano a crescere in modo esponenziale (da pochi giorni è stato inaugurato un altro supercomputer “exascale”, capace di miliardi di miliardi di operazioni al secondo).
Torneremo presto a parlare di questi fenomeni in parte collegati perché, come recita un’antica maledizione cinese, stiamo vivendo tempi interessanti.

Michael von Liechtenstein su geopolitica e intelligenza artificiale