Sulla natura dell'intelligenza dell'AI generativa

È incredibile come i sistemi di Intelligenza Artificiale di oggi riescano a fare cose che fino a qualche anno fa non immaginavamo nemmeno: rispondono alle nostre domande nella nostra lingua, traducono da una lingua ad un’altra molto meglio che in passato, riconoscono immagini e ne generano di nuove, sono capaci di riprodurre la voce di una persona.

I risultati ottenuti nell’ultimo paio d’anni sono semplicemente sbalorditivi.

Intelligenza artificiale generativa

L’AI generativa, cioè il tipo di Intelligenza Artificiale che ha preso piede recentemente e di cui tutti parlano, si basa su un principio tutto sommato semplice e per questo ancor più sorprendente: si tratta del principio del “cosa viene dopo?”.

Avete presente quella funzione del vostro telefonino che vi suggerisce una parola quando scrivete un messaggio? Ecco, quello è il principio di base dell’AI generativa, naturalmente con tutte le evoluzioni del caso.

Anche i più sofisticati LLM (Large Language Model), i sistemi che fanno funzionare strumenti di AI come ChatGPT, Copilot e Gemini, si basano sul principio della predizione della parola che segue a quelle presenti in un certo contesto. Essi basano la loro predizione sull’esperienza che si sono fatti analizzando milioni di testi utilizzati durante l’addestramento. E più contesto dai loro nelle tue domande, più precisa è la loro risposta, proprio come gli umani.

Naturalmente il meccanismo non è valido solo per il testo. È possibile applicarlo ad altri media come immagini, video, audio e così via. Invece di predire la parola che viene dopo, predicono il “token” successivo.

Il fatto che in base a questo principio si possano intavolare discorsi e generare contenuti a me appare davvero sbalorditivo. E i risultati sono indubbi anche dal punto di vista pratico. Lo stiamo vedendo e di sicuro vedremo altre interessanti applicazioni nell’immediato futuro.

Predire è ragionare?

Questo approccio all’intelligenza artificiale (perché non è l’unico approccio) sta entusiasmando gli animi, tanto da spingere molti a chiedersi fino a che punto tale tecnologia può arrivare, se l’intelligenza umana è minacciata, se i robot ci sostituiranno, quali sono le implicazioni giuridiche e morali, e così via.

C’è da dire che fin dagli anni 50, ad ogni ondata di fervore per l’Intelligenza Artificiale (ce ne sono state altre in passato) vengono fuori le solite diatribe sul fatto che le macchine possano pensare o meno, se sono veramente intelligenti, se hanno coscienza.

Ad esempio, qualche tempo fa mi sono imbattuto in questo thread in cui si discuteva sul perché il principio della predizione della parola successiva porta ad una reale comprensione. La discussione si basava sul video di un’intervista di Ilya Sutskever, cofondatore di OpenAI, che usava la metafora dell’investigatore di un romanzo giallo che dopo aver raccolto tutti gli indizi, “predice” chi è il colpevole. Insomma, sembra sostenere che in fondo la predizione di qualcosa dato un contesto non è altro che ragionamento, e quindi comprensione. Inutile dire che la cosa mi ha lasciato un po’ perplesso, soprattutto perché il paragone viene da qualcuno che sa come l’AI generativa funziona.

Ritorniamo un attimo al funzionamento di un LLM a cui ho accennato prima. Allo stato attuale, un LLM è un sistema che individua un pattern basandosi sui dati analizzati durante il suo addestramento. In pratica, quando chiacchieriamo con esso, il sistema decide come continuare le sue frasi basandosi su quello che ha visto in precedenza con un contesto verbale simile a quello corrente.

Se ci pensate un attimo, non è poi tanto diverso da come facciamo noi quando parliamo: inconsciamente decidiamo la parola successiva da dire basandoci su quelle precedenti. Anche nella comprensione del parlato facciamo così: decidiamo il significato di una parola che non abbiamo sentito bene basandoci sul contesto delle parole già sentite. Possiamo anche noi prevedere la parola successiva che qualcuno dirà basandoci su quello che ha detto finora. È un meccanismo istintivo, automatico.

Un riflesso… su cui riflettere

Ma se questo meccanismo è istintivo, se è automatico vuol dire che non ci abbiamo riflettuto. Non è il prodotto di un particolare ragionamento, cioè a dire della nostra intelligenza. È solo un riflesso.

Sì, è proprio così. Si tratta di un riflesso acquisito da migliaia e migliaia di ore di esercizio.

È un po’ come se ti dicessi “Sopra la panca…”, e ora continua tu. Senza nemmeno pensarci rispondi “...la capra campa.” È un riflesso.

Ne abbiamo tanti. La natura (o l’evoluzione) ce ne ha forniti diversi per la nostra incolumità: se qualcosa si avvicina improvvisamente al nostro occhio, chiudiamo immediatamente le palpebre; se stiamo perdendo l’equilibrio, allarghiamo istintivamente le braccia. Non stiamo a ragionare sul fatto che il baricentro si è spostato e quindi dobbiamo riportarlo in un punto tale che ci impedisca di cadere.

A fianco ai riflessi innati, ne aggiungiamo degli altri che possiamo chiamare abilità, come ad esempio il parlare, scrivere, cantare, ecc. Queste abilità sono il frutto di un esercizio continuo, di un allenamento. Proprio come fanno gli atleti o i musicisti: quando inizi a giocare a tennis stai lì a pensare a come tenere la racchetta, a come rispondere ad un tiro, ecc.; quando impari a suonare il pianoforte stai li a vedere come impostare mano destra e sinistra, quale tasto premere per suonare una certa nota, ecc. Poi non lo fai più. È diventato un meccanismo.

A questo punto mi chiedo: acquisire questi meccanismi e utilizzarli è intelligenza?

Chi è intelligente?

Ok, ok. Questa è una storia trita e ritrita: cos’è l’intelligenza? È intelligente chi appare intelligente? Mi sembra di sentire Forrest Gump dire: “Stupido è chi lo stupido fa”. E forse non ha tutti i torti. Ci sono diverse metafore e discussioni sul considerare intelligente chi si comporta da intelligente: dal test di Turing alla stanza cinese.

Ma al di là di questo. Vi sentireste di dire che ci vuole intelligenza per acquisire un comportamento inconscio? Gli animali addomesticati sono intelligenti?

La costruzione di questi sistemi in grado di acquisire abilità è sicuramente un passo importante nel viaggio verso l’esplorazione delle attività intellettive. Ma si tratta di abilità come l’imparare a memoria una grande mole di dati o fare calcoli rapidamente. Niente di più. A proposito, le care vecchie calcolatrici sono bravissime a fare velocemente calcoli anche complessi, ma nessuno le ha mai considerate intelligenti. Come mai?