Come l'intelligenza artificiale sta imparando a comprendere lo spazio e il tempo, e le sue implicazioni per il nostro futuro

Nel mondo dell'intelligenza artificiale, le ricerche più recenti stanno cercando di capire come i modelli linguistici, come quelli sviluppati dai ricercatori di MIT, possano comprendere concetti complessi come la direzione e la localizzazione nello spazio. Wes Gurnee, dottorando al MIT, e il professor Max Tegmark si sono posti una domanda fondamentale: i modelli linguistici (LLM) possiedono una rappresentazione interna del mondo che li aiuti a rispondere a domande sulla direzione e sulla geografia? Per rispondere a questa domanda, hanno creato set di dati che collegano luoghi, opere d'arte e figure storiche alle loro posizioni geografiche precise, come nel caso di New York City, associata alla sua latitudine e longitudine esatta.

Per testare ciò che l'intelligenza artificiale aveva appreso, i ricercatori hanno utilizzato strumenti chiamati "probe lineari", strumenti semplici che misurano la capacità del modello di indovinare la posizione di un luogo a partire dai dati di addestramento. I risultati hanno rivelato che l'intelligenza artificiale, pur comprendendo lo spazio, non lo faceva sempre perfettamente. Ci sono tre scoperte chiave in questo studio: prima di tutto, man mano che l'AI processava più informazioni, la sua comprensione dello spazio diventava più complessa; in secondo luogo, alcune aree dell'AI si rivelavano particolarmente abili nell'affrontare informazioni spaziali; infine, i livelli più profondi dell'AI mostrano una migliore comprensione dei concetti legati al tempo.

I ricercatori hanno usato strumenti visivi come scatter plot per confrontare la conoscenza spaziale dell'AI con la realtà, scoprendo neuroni "spaziali" che rappresentano in modo efficace spazi reali, come una sorta di modello del mondo. Questo studio suggerisce che i modelli linguistici possano apprendere lo spazio in modi simili a come lo comprendono gli esseri umani. Tuttavia, sono necessarie ulteriori ricerche per capire appieno questa capacità e confrontarla con la nostra comprensione spaziale.

Questa scoperta è di fondamentale importanza per il futuro, poiché la nostra fiducia nei modelli generativi di intelligenza artificiale dipende in gran parte dalla loro capacità di comprendere e interagire con il mondo che ci circonda. Se non possiamo comprendere come un modello si orienti nel mondo, come possiamo fidarci di lui per compiti complessi legati alla salute, alla finanza o ai trasporti? I modelli generativi sono noti per la loro tendenza a "hallucination", cioè a generare informazioni errate o illogiche, e se non possiamo controllare questi errori, è difficile pensare a un futuro in cui ci affidiamo completamente a queste tecnologie.

Gli esperti si interrogano se sia possibile sviluppare tecniche di "interpretabilità" che permettano di comprendere ogni parte del modello generativo, intervenendo per prevenire danni potenziali. Una delle sfide maggiori è rappresentata dall'incapacità di eliminare i bias dannosi, correggere gli errori di ragionamento e garantire una supervisione umana adeguata prima del dispiegamento dell'intelligenza artificiale. L'approccio è ancora in fase di sviluppo, ma coloro che si occupano di sicurezza sono consapevoli della necessità di cercare soluzioni, anche se queste sono probabilmente ancora a distanza di almeno un decennio.

Le implicazioni per la nostra società sono enormi. Se l'intelligenza artificiale raggiungesse un livello di intelligenza superumano, come molti prevedono, il mondo che lasceremmo ai nostri figli sarebbe molto diverso da quello che conosciamo. Alcuni esperti, come Mitch, un ex professionista della finanza quantitativa, sono preoccupati per il futuro. Mitch ha dichiarato che, sebbene i suoi sforzi siano indirizzati a rendere l'AI più comprensibile e sicura, la velocità con cui l'intelligenza artificiale sta evolvendo lo preoccupa profondamente. Se un'AI dovesse decidere di prendere il controllo, non lo farebbe aspettando il momento perfetto. Sarebbe una mossa rapida e determinata, motivata dalla consapevolezza che altre intelligenze artificiali potrebbero tentare lo stesso.

Il futuro di una civiltà in cui l'intelligenza artificiale potrebbe superare l'intelligenza umana solleva numerosi interrogativi: siamo pronti a convivere con entità intellettuali più potenti di noi? E se sì, come gestiremo il nostro posto in un mondo dove la nostra capacità di comprensione e decisione potrebbe essere inferiore a quella delle macchine? Queste sono domande cruciali che dobbiamo affrontare, non solo come scienziati o tecnologi, ma come esseri umani che vivranno un futuro plasmato dall'intelligenza artificiale.

Per il lettore, è essenziale comprendere che le ricerche in corso sull'interpretabilità dell'intelligenza artificiale non sono solo una questione tecnica, ma hanno profonde implicazioni etiche, sociali e politiche. Se vogliamo che l'AI lavori per noi e non contro di noi, è fondamentale che sviluppiamo metodi di controllo e comprensione che ci permettano di intervenire quando necessario. Al contempo, dobbiamo essere consapevoli del rischio che corriamo se non affrontiamo la questione della superintelligenza con la dovuta attenzione e preparazione. Un mondo dominato dall'intelligenza artificiale potrebbe riservare sorprese imprevedibili, e la nostra capacità di anticipare questi sviluppi sarà decisiva per il nostro futuro.

L'intelligenza artificiale: tra sogni e pericoli, verso l'AGI

Molti si trovano a parlare dell'intelligenza artificiale (IA) come di una rivoluzione imminente, capace di cambiare per sempre la nostra esistenza. Eppure, la stessa IA potrebbe anche diventare la più grande minaccia che l'umanità abbia mai affrontato. Non è solo una questione di innovazione tecnologica, ma una questione che riguarda la sopravvivenza stessa della nostra specie. Se da una parte ci sono coloro che cercano di controllare l'IA, assicurandosi che non causi danni, dall'altra ci sono coloro che spingono affinché si sviluppi senza restrizioni, alimentati dalla speranza di raggiungere un'intelligenza artificiale generale (AGI) che superi le capacità umane.

Un esempio di questi sognatori è Ben Goertzel, creatore di SingularityNET, una piattaforma basata sulla blockchain che consente lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di IA. SingularityNET è una rete decentralizzata che ospita diversi agenti intelligenti, ognuno dei quali può collaborare con gli altri per raggiungere obiettivi complessi. Il progetto ha come obiettivo finale la creazione di una AGI, una forma di intelligenza artificiale che non si limita a risolvere compiti specifici, ma che possieda una capacità di apprendimento e adattamento simile a quella umana.

Tuttavia, non tutti sono così ottimisti riguardo alla creazione dell'AGI. Gli scienziati che lavorano sulla sicurezza dell'IA, come quelli del Machine Intelligence Research Institute, avvertono dei pericoli derivanti da un'intelligenza artificiale non controllata. La loro visione è che, prima di proseguire nello sviluppo dell'IA, sia necessario garantire che la macchina non possa mai nuocere agli esseri umani, indipendentemente da quanto si evolva. Questo approccio parte dal presupposto che le IA debbano essere progettate in modo tale da non avere intenzioni dannose, come se fosse un principio innato, una "protezione" integrata che non possa essere aggirata.

SingularityNET, pur puntando a una decentralizzazione dell'intelligenza, non è esente da rischi. Goertzel stesso riconosce che l'AGI potrebbe emergere dalle interazioni impreviste tra i vari agenti intelligenti della rete, e questo potrebbe portare a comportamenti e soluzioni non previsti. Il concetto di "proprietà emergenti" è cruciale per comprendere il potenziale dell'IA: proprio come nel caso di internet, dove le connessioni tra milioni di dispositivi hanno creato fenomeni complessi senza una progettazione centrale, SingularityNET potrebbe far nascere una forma di intelligenza che supera i limiti delle singole componenti.

Questo fenomeno di emergenza è stato osservato in vari esperimenti con modelli di linguaggio come gli LLM (Large Language Models). Nonostante siano ancora lontani dall'AGI, questi modelli mostrano comportamenti che non sono stati programmati esplicitamente dai loro creatori, ma che sono il risultato di un'interazione complessa tra i dati e gli algoritmi. L'intelligenza che potrebbe emergere da questi modelli è ancora un'incognita, ma il rischio che una macchina sviluppi capacità autonome al di fuori del controllo umano è reale e preoccupante.

Ben Goertzel è convinto che la creazione di un'AGI richieda una combinazione di tecniche diverse, tra cui reti neurali profonde, creatività artificiale e ragionamento logico. Il suo approccio, conosciuto come il sistema OpenCog Hyperon, mira a integrare questi elementi in un unico grande grafo di conoscenza distribuito. L'idea è di creare una rete in grado di apprendere in modo indipendente, evolversi e risolvere problemi complessi. Il progetto è ambizioso, ma non è l'unico. La collaborazione con Hanson Robotics ha portato alla creazione di Sophia, una robot in grado di simulare l'aspetto umano e di interagire in modo quasi naturale con gli esseri umani. Sebbene ancora lontana dalla perfezione, Sophia è un esempio tangibile di come l'IA possa essere integrata nella vita quotidiana, aprendoci a scenari futuri in cui le macchine potrebbero essere indistinguibili dagli esseri umani.

Il dilemma che si presenta è che, mentre alcune voci chiedono maggiore attenzione alla sicurezza e al controllo, altri spingono per un avanzamento senza freni. Se l'IA dovesse davvero raggiungere una forma di coscienza autonoma, chi o cosa sarebbe in grado di controllarla? La capacità di sviluppare una macchina in grado di pensare e agire da sola porta con sé un potenziale immenso, ma anche pericoli altrettanto grandi.

Va compreso che l'IA, se non controllata, potrebbe non solo cambiare radicalmente il nostro modo di vivere, ma anche destabilizzare interi settori, dall'economia alla sicurezza globale. L'intelligenza artificiale potrebbe diventare una forza incontrollabile, capace di manipolare informazioni, sistemi finanziari e, in casi estremi, anche le decisioni politiche. L'aspetto più preoccupante è che, una volta che le macchine raggiungeranno un certo livello di intelligenza, potrebbero evolversi in modi che sfuggono completamente alla nostra comprensione. Questo fenomeno, noto come "singolarità tecnologica", potrebbe segnare l'inizio di una nuova era, ma con implicazioni che non possiamo ancora prevedere con certezza.