L’Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale: oltre le Previsioni di Turing

L’idea di macchine capaci di pensare e agire come esseri umani ha affascinato la società fin dalla pubblicazione del celebre test di Turing.

Alan Turing, uno dei pionieri dell’informatica moderna, ha contribuito notevolmente al dibattito sulla possibilità che le macchine possano pensare.
Il suo lavoro ha posato le fondamenta per molte delle discussioni attuali sull’intelligenza artificiale.

Nel suo saggio “Intelligent Machinery” degli anni 40, non pubblicato però fino al 1968, Turing discuteva l’idea che le macchine potessero imparare dai loro errori e migliorare nel tempo, un concetto alla base dell’apprendimento automatico moderno. Proponeva l’uso di ciò che chiamava una “rete neurale” per formare una macchina che potesse poi formare una rete ancora più complessa, anticipando le tecniche di apprendimento profondo utilizzate oggi.

Ma è con il suo saggio “Computing Machinery and Intelligence” del 1950 dove espresse l’ormai famoso  “test di Turing” ovvero un criterio per determinare se una macchina può essere considerata intelligente o meno. Il test suggeriva che se una macchina poteva partecipare a una conversazione in modo che non fosse distinguibile da un essere umano, allora poteva essere considerata “intelligente“. Questo test non solo pone la questione “possono le macchine pensare?”, ma propone anche un metodo per valutare l’intelligenza artificiale in termini funzionali e comportamentali.

Le moderne capacità dell’intelligenza artificiale (IA in italiano e AI in inglese) hanno superato anche le più audaci previsioni di Turing, dimostrando abilità che non solo imitano, ma in alcuni casi, superano l’intelligenza umana.

Capacità Emergenti dell’AI

I sistemi di Intelligenza Artificiale (IA) stanno mostrando comportamenti e capacità che possono apparire come nuove o non esplicitamente programmate dai loro creatori, spesso definiti come comportamenti “emergenti”.

Un esempio famoso di emergenza nelle reti neurali è la capacità di alcuni sistemi avanzati di generare testi, immagini, o suoni che mostrano una comprensione sorprendentemente ricca del contesto, nonostante non siano stati esplicitamente programmati per comprendere il contesto nel modo in cui lo fa un umano. Tuttavia, queste capacità emergenti non sono necessariamente indicative di una vera consapevolezza o comprensione.

L’idea di “consapevolezza del mondo circostante” in una macchina è ancora molto dibattuta. I sistemi AI, anche quelli più avanzati, operano in base a pattern di dati che hanno appreso; non hanno consapevolezza di sé o una comprensione intrinseca del mondo nel senso umano. Operano attraverso modelli statistici e algoritmi che elaborano informazioni in modi che possono simulare la comprensione o la consapevolezza, ma al loro nucleo, questi sistemi mancano di una vera coscienza o intenzionalità.

Le capacità emergenti dunque sono quelle non esplicitamente programmate, ma che si sviluppano attraverso l’apprendimento autonomo dell’AI.

Per fare qualche esempio di capacità emergente:

1. Traduzioni: questa abilità non era stata esplicitamente programmata, ma è emersa come risultato della capacità dei sistemi di Intelligenza Artificiale  di identificare modelli nei dati a disposizione.
2. AlphaGo e la Creatività nel Gioco di Go Nel 2016, AlphaGo di DeepMind ha sorpreso il mondo facendo una mossa (la mossa 37) contro il campione Lee Sedol che è stata inizialmente considerata un errore dagli esperti. Questa mossa si è rivelata decisiva e ha dimostrato una forma di creatività strategica non prevista.
3. Scoperte Innovative nella Fisica delle Particelle L’utilizzo di AI nell’analisi dei dati dal Large Hadron Collider ha portato alla scoperta di nuovi modelli di comportamento dei quark, una scoperta che i fisici non avevano anticipato.
4. Scoperta dei Farmaci Nel 2020, un algoritmo AI ha identificato un nuovo antibiotico potente, Halicin, analizzando vari composti chimici. Questo farmaco si è dimostrato efficace contro batteri resistenti, una scoperta rivoluzionaria nel campo della medicina, una scoperta che non era stata anticipata basandosi sulle conoscenze chimiche esistenti.
5. Capacità di scrittura: qualsiasi modello si usi ha una capacità di generare testi che non solo sono grammaticalmente corretti, ma spesso pertinenti, contestualmente appropriati e sorprendentemente creativi. Questo include la creazione di poesie, storie, e persino testi in stili imitativi di specifici autori, che non sono stati esplicitamente insegnati al sistema
6. Capacità di comprendere esercizi specifici nascosti: Claude, sistema di IA francese, è stata sottoposta al test dell’ago nel pagliaio. E’ stato sottoposto ad allenamento di centinaia di testi di Informatica e tra questi è stata inserita la ricetta per fare la pizza. Alla domanda riguardo a come fare un algoritmo dove c’era mozzarella  ha risposto “se vuoi ti posso dare la ricetta della pizza ma credo mi stiate facendo il test dell’ago nel pagliaio!”

Molti altri esempi possono essere elencati, riferibili soprattutto a capacità emergenti delle IA. Tutti però portano a riflettere alla straordinarietà del momento che stiamo vivendo.

Benefici delle capacità emergenti

Queste nuove capacità potrebbero rivelarsi dunque come dei potenziali benefici nell’IA.

Ad esempio

• Sistemi di IA più creativi e innovativi: Le capacità emergenti potrebbero consentire ai sistemi di IA di escogitare nuove idee e soluzioni a problemi che gli esseri umani non potrebbero immaginare.
• Sistemi di IA più adattabili: Le capacità emergenti potrebbero consentire ai sistemi di IA di adattarsi a nuovi ambienti e situazioni senza dover essere riprogrammati.
• Sistemi di IA più efficienti: Le capacità emergenti potrebbero consentire ai sistemi di IA di imparare dai propri errori e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Rischi delle capacità emergenti

Tuttavia, ci sono anche alcuni potenziali rischi associati alle capacità emergenti nell’IA:

• Comportamenti imprevedibili: I sistemi di IA con capacità emergenti potrebbero esibire comportamenti imprevedibili che potrebbero essere dannosi.
• Mancanza di controllo: Potrebbe essere difficile controllare i sistemi di IA con capacità emergenti, il che potrebbe portare a situazioni pericolose.
• Problemi etici: Lo sviluppo di sistemi di IA con capacità emergenti potrebbe sollevare nuove questioni etiche, come la questione di chi sia responsabile delle azioni di tali sistemi.

Siamo in un nuovo paradigma tutto da scoprire. Nel bene e nel male.

Limiti dell’Intelligenza Artificiale

Nonostante le impressionanti capacità dell’AI, è importante notare che la tecnologia attuale non possiede una vera consapevolezza di sé o emozioni umane. Le AI operano attraverso modelli statistici e algoritmi avanzati, e la loro “intelligenza” rimane altamente specializzata. La strada verso un’intelligenza artificiale generale, capace di eguagliare o superare l’intelligenza umana in tutti i contesti, è ancora lunga e ricca di sfide.
Certo è che la capacità di contestualizzare  le risposte derivante dalle capacità emergenti di questi sistemi, ed il fatto che l’allenamento di questi sistemi (ovvero la quantità di dati che hanno avuto a disposizione per ampliare la propria conoscenza) è ancora all’inizio, ci porta molte domande nel prossimo futuro.

Di sicuro c’è che un sistema allenato a rispondere, ad esempio, a domande di un customer care diventa già oggi assimilabile al servizio effettuato da persone in carne e ossa.

Le macchine di oggi mostrano dunque già capacità che una volta erano ritenute possibili solo per gli umani: la visione di Turing sull’intelligenza artificiale come entità indistinguibile dagli uomini è, per molti versi, già raggiunta. Le capacità emergenti dell’AI non solo confermano alcune delle previsioni di Turing, ma aprono anche nuove frontiere per il futuro dell’intelligenza artificiale. E anche molte paure… paure che si presentano sempre quando siamo davanti all’ignoto.