“Non è impossibile che un giorno avremo programmi per computer in grado di fare tutto ciò che un essere umano può fare, ma, contrariamente alle affermazioni delle aziende che promuovono l’intelligenza artificiale, non è qualcosa che vedremo nei prossimi anni.”, denuncia l’autore di racconti di fantascienza Ted Chiang.
“Anche in ambiti che non hanno assolutamente nulla a che fare con la creatività, gli attuali programmi di intelligenza artificiale hanno profonde limitazioni che ci danno legittime ragioni per chiederci se meritino di essere definiti intelligenti.
L’informatico François Chollet ha proposto la seguente distinzione: l’abilità è quanto bene esegui un compito, mentre l’intelligenza è quanto efficacemente acquisisci nuove competenze. Penso che questo rifletta abbastanza bene le nostre intuizioni sugli esseri umani. La maggior parte delle persone può apprendere una nuova competenza con sufficiente pratica, ma più velocemente la persona acquisisce la competenza, più intelligente pensiamo che la persona sia. Ciò che è interessante di questa definizione è che, a differenza dei test del QI, è applicabile anche a entità non umane; quando un cane impara rapidamente un nuovo trucco, lo consideriamo un segno di intelligenza.
Nel 2019, i ricercatori hanno condotto un esperimento in cui hanno insegnato ai ratti a guidare. Hanno messo i ratti in piccoli contenitori di plastica con tre barre di filo di rame; quando i topi mettevano le zampe su una di queste barre, il contenitore andava avanti, girava a sinistra o girava a destra. I ratti potevano vedere un piatto di cibo dall’altra parte della stanza e cercavano di far andare i loro veicoli verso di esso. I ricercatori hanno addestrato i ratti per cinque minuti alla volta e, dopo ventiquattro sessioni di pratica, i ratti erano diventati abili nella guida. Ventiquattro prove sono state sufficienti per padroneggiare un compito che nessun ratto aveva probabilmente mai incontrato prima nella storia evolutiva della specie. Penso che questa sia una buona dimostrazione di intelligenza.
Ora considera gli attuali programmi di intelligenza artificiale che sono ampiamente acclamati per le loro prestazioni. AlphaZero, un programma sviluppato da DeepMind di Google, gioca a scacchi meglio di qualsiasi giocatore umano, ma durante il suo addestramento ha giocato quarantaquattro milioni di partite, molte più di quante un essere umano possa giocare in una vita. Per padroneggiare un nuovo gioco, dovrà sottoporsi a un addestramento altrettanto enorme. Secondo la definizione di Chollet, programmi come AlphaZero sono altamente qualificati, ma non sono particolarmente intelligenti, perché non sono efficienti nell’acquisire nuove competenze. Attualmente è impossibile scrivere un programma per computer in grado di apprendere anche un compito semplice in sole ventiquattro prove, se al programmatore non vengono fornite informazioni sul compito in anticipo.
Le auto a guida autonoma addestrate a milioni di miglia di guida possono comunque schiantarsi contro un camion con rimorchio ribaltato, perché tali cose non si trovano comunemente nei loro dati di addestramento, mentre gli umani che prendono il loro primo corso di guida sapranno di doversi fermare. Più della nostra capacità di risolvere equazioni algebriche, la nostra capacità di affrontare situazioni non familiari è una parte fondamentale del motivo per cui consideriamo gli umani intelligenti. I computer non saranno in grado di sostituire gli umani finché non acquisiranno quel tipo di competenza, e questo è ancora molto lontano; per il momento, stiamo solo cercando lavori che possano essere svolti con il completamento automatico turbocompresso.
Nonostante anni di clamore, la capacità dell’intelligenza artificiale generativa di aumentare drasticamente la produttività economica rimane teorica. (All’inizio di quest’anno, Goldman Sachs ha pubblicato un rapporto intitolato “Gen AI: troppa spesa, troppo poco beneficio?”)”
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