I progressi tecnologici, come reti neutrali o computer quantistici, saranno usati per soluzioni di nicchia dell’intelligenza artificiale

“Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale, la crescita nelle reti neurali, la formazione di GPT-8, o anche l’informatica quantistica, risolvono piccole problematiche di nicchia e lo fanno molto bene,” spiega Ben Harris, professore allo Stadler College di Boston, Massachusetts, con un background nell’ingegneria e nell’apprendimento automatico.

“Ma l’analogia che mi viene in mente è che, senza un sistema unificato o una comprensione della realtà, tutte queste rimarranno soluzioni di nicchia. È come se tu avessi un problema al corpo e, ad esempio, ti slogassi un dito e quindi lo immobilizzassi. Hai risolto un problema, ma non hai curato il cancro. Hai affrontato un singolo aspetto, ma non l’insieme.

Stiamo facendo progressi verso una soluzione complessiva, ma non c’è ancora una comprensione sistemica. Quindi, tutti questi sviluppi, direi, non sono ancora sufficienti. La mia previsione è che siamo ancora molto lontani da un’integrazione. Penso che, affinché tutte queste innovazioni possano lavorare in concerto per portare a un vero progresso ontologico nell’intelligenza artificiale, ci siano ancora troppe domande senza risposta. Informatica quantistica e classica, ad esempio, non vedono la realtà allo stesso modo. Occorre colmare questa lacuna prima che possano lavorare insieme efficacemente. Dal mio punto di vista, oggi stiamo trovando più domande di quante risposte abbiamo.

Quando raggiungeremo un punto nell’innovazione in cui, a ogni passo avanti, si generano meno domande e si trovano più risposte, allora potremmo essere in una fase in cui l’ottimismo supererà il pessimismo. Potrei ammettere di essermi sbagliato in passato, ma, al momento, riceviamo sempre più domande, ed è questa la base del mio scetticismo.”

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