Un chip artificiale-intelligenza. Tali chip hanno alimentato l’ascesa di sistemi di intelligenza artificiale generativi.Credito: Sergio Flores/Bloomberg/Getty
È improbabile che i sistemi di intelligenza artificiale (AI) con ragionamento a livello umano siano raggiunti attraverso l’approccio e la tecnologia che hanno dominato l’attuale boom nell’IA, secondo un sondaggio di centinaia di persone che lavorano sul campo.
Più di tre quarti degli intervistati hanno affermato che l’ampliamento degli attuali sistemi di intelligenza artificiale-un approccio che ha avuto un enorme successo nel migliorare le loro prestazioni negli ultimi anni-è improbabile che porti a ciò che è noto come intelligenza generale artificiale (AGI). Una percentuale ancora più elevata ha affermato che le reti neurali, la tecnologia fondamentale alla base dell’IA generativa, da sola probabilmente non può eguagliare o superare l’intelligenza umana. E la ricerca stessa di queste capacità provoca anche scetticismo: meno di un quarto degli intervistati ha affermato che il raggiungimento dell’AGI dovrebbe essere la missione principale della comunità di ricerca AI.
“Non so se raggiungere l’intelligenza a livello umano sia l’obiettivo giusto”, afferma Francesca Rossi, una ricercatrice di intelligenza artificiale di IBM a Yorktown Heights, New York, che ha guidato il sondaggio nel suo ruolo di presidente dell’Associazione per il progresso dell’intelligenza artificiale (AAAI) a Washington DC. “L’IA dovrebbe sostenere la crescita umana, l’apprendimento e
I risultati del sondaggio sono stati svelati a Filadelfia, in Pennsylvania, sabato durante l’incontro annuale dell’AAAI. Includono le risposte di oltre 475 membri AAAI, il 67% dei quali accademici.
Generalmente intelligente
I sistemi generativi-AI, che sono alla base di strumenti tra cui chatbot e generatori di immagini, si basano su reti neurali, sistemi informatici che apprendono da grandi quantità di dati in un modo ispirato al cervello umano. Nell’ultimo decennio, gli sviluppatori che cercano di migliorare le prestazioni di questi sistemi hanno ottenuto enormi guadagni ridimensionando le loro dimensioni – ad esempio aumentando la quantità di dati di addestramento e il numero di “parametri” di un modello, le impostazioni che un’intelligenza artificiale impara ad adattarsi durante la formazione.
Tuttavia, l’84% degli intervistati ha affermato che le sole reti neurali sono insufficienti per raggiungere l’AGI. Il sondaggio, che fa parte di un rapporto AAAI sul futuro della ricerca AI, definisce AGI come un sistema che è “in grado di abbinare o superare le prestazioni umane durante l’intera gamma di compiti cognitivi”, ma i ricercatori non hanno ancora stabilito un punto di riferimento per determinare quando AGI è stato raggiunto.
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Il rapporto AAAI sottolinea che esistono molti tipi di intelligenza artificiale al di là delle reti neurali che meritano di essere studiate e richiede un supporto più attivo di queste tecniche. Questi approcci includono l’intelligenza artificiale simbolica, a volte chiamata “buona AI vecchio stile”, che codifica le regole logiche in un sistema di intelligenza artificiale piuttosto che enfatizzare l’analisi statistica delle risme dei dati di addestramento. Oltre il 60% degli intervistati ha ritenuto che il ragionamento a livello umano sarà raggiunto solo incorporando una grande dose di AI simbolica in sistemi basati su reti neurali. L’approccio neurale è qui per rimanere, dice Rossi, ma “per evolversi nel modo giusto, deve essere combinato con altre tecniche”.
Il sondaggio rivela preoccupazioni sullo sviluppo dell’AGI senza restrizioni. Più del 75% degli intervistati ha affermato che perseguire sistemi di intelligenza artificiale con “un profilo di rischio -beneficio accettabile” dovrebbe essere una priorità più elevata rispetto al raggiungimento dell’AGI; Solo il 23% ha affermato che AGI dovrebbe essere la massima priorità. E circa il 30% degli intervistati ha concordato sul fatto che la ricerca e lo sviluppo del targeting AGI dovrebbero essere interrotti fino a quando non abbiamo un modo per controllare pienamente questi sistemi, garantendo che operino in modo sicuro e a beneficio dell’umanità.
