Il vero obiettivo dell’IA potrebbe non essere più l’intelligenza

The true goal of AI may no longer be intelligence

Il matematico britannico Alan Turing scrisse nel 1950: “Propongo di considerare la domanda, ‘Le macchine possono pensare?'”. La sua indagine ha definito la discussione per decenni di ricerca sull’intelligenza artificiale.

Per un paio di generazioni di scienziati che contemplavano l’IA, la questione se potesse essere raggiunta un’intelligenza “vera” o “umana” è sempre stata una parte importante del lavoro.

L’IA potrebbe ora essere a un punto di svolta in cui tali domande contano sempre meno per la maggior parte delle persone.

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L’emergere di qualcosa chiamato IA industriale negli ultimi anni potrebbe segnare la fine di tali preoccupazioni nobili. L’IA ha oggi una maggiore capacità rispetto a qualsiasi altro momento nei 66 anni da quando il termine IA è stato coniato per la prima volta dallo scienziato informatico John McCarthy. Di conseguenza, l’industrializzazione dell’IA sta spostando l’attenzione dall’intelligenza al raggiungimento.

Questi traguardi sono notevoli. Includono un sistema in grado di prevedere la piegatura delle proteine, AlphaFold, dell’unità DeepMind di Google, e il programma di generazione di testo GPT-3 della startup OpenAI. Entrambi questi programmi offrono un enorme potenziale industriale indipendentemente dal fatto che qualcuno li chiami intelligenti.

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Tra le altre cose, AlphaFold promette di progettare nuove forme di proteine, una prospettiva che ha entusiasmato la comunità biologica. GPT-3 sta rapidamente trovando il suo posto come sistema in grado di automatizzare compiti aziendali, come rispondere a domande di dipendenti o clienti per iscritto senza intervento umano.

Quel successo pratico, guidato da un prolifico settore dei semiconduttori, guidato dal produttore di chip Nvidia, sembra poter superare la vecchia preoccupazione per l’intelligenza.

In nessun settore dell’IA industriale sembra importare se tali programmi raggiungeranno l’intelligenza. È come se, di fronte a traguardi pratici che dimostrano un valore evidente, la vecchia domanda, “Ma è intelligente?”, cessi di avere importanza.

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Come ha scritto lo scienziato informatico Hector Levesque, quando si tratta della scienza dell’IA rispetto alla tecnologia, “Sfortunatamente, è la tecnologia dell’IA che attira tutta l’attenzione.”

Senza dubbio, la questione di una vera intelligenza è ancora importante per un pugno di pensatori. Nel mese scorso, ENBLE ha intervistato due eminenti studiosi che sono molto interessati a questa domanda.

Yann LeCun, capo scienziato dell’IA presso Meta, proprietaria di Facebook, ha parlato a lungo con ENBLE di un articolo che ha pubblicato quest’estate come un tipo di documento di riflessione su dove deve andare l’IA. LeCun ha espresso preoccupazione che il lavoro dominante dell’apprendimento profondo oggi, se continua il suo corso attuale, non raggiungerà ciò che lui definisce “vera” intelligenza, che include cose come la capacità di un sistema informatico di pianificare un’azione utilizzando il buon senso.

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LeCun esprime la preoccupazione di un ingegnere che senza una vera intelligenza, tali programmi alla fine si riveleranno fragili, nel senso che potrebbero rompersi prima di fare ciò che vogliamo che facciano.

“Sai, penso che sia del tutto possibile che avremo auto autonome di livello 5 senza buon senso”, ha detto LeCun a ENBLE, facendo riferimento agli sforzi di Waymo e di altri per costruire sistemi ADAS (assistenza avanzata alla guida) per la guida autonoma, “ma dovrai ingegnerizzarla al massimo.”

E Gary Marcus, professore emerito della NYU e critico frequente dell’apprendimento profondo, ha detto a ENBLE questo mese che l’IA come campo è bloccata nel trovare qualcosa simile all’intelligenza umana.

“Non voglio litigare sul fatto che sia o non sia intelligenza”, ha detto Marcus a ENBLE. “Ma la forma di intelligenza che potremmo definire intelligenza generale o intelligenza adattiva, mi interessa […] Non abbiamo macchine del genere.”

Sempre più, le preoccupazioni di LeCun e Marcus sembrano antiquate. Gli specialisti di intelligenza artificiale industriale non vogliono porre domande difficili, vogliono semplicemente che le cose funzionino senza intoppi. Man mano che sempre più persone si avvicinano all’intelligenza artificiale, come scienziati dei dati e ingegneri di auto a guida autonoma, persone distanti dalle domande scientifiche fondamentali della ricerca, la domanda “Le macchine possono pensare?” diventa meno rilevante. 

Anche gli scienziati che comprendono le limitazioni dell’intelligenza artificiale sono tentati di metterle da parte per godere dell’utilità pratica della tecnologia.

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Uno studioso più giovane di Marcus o LeCun, ma consapevole della dicotomia tra il pratico e il profondo, è Demis Hassabis, co-fondatore di DeepMind. 

In un intervento nel 2019 presso l’Istituto di Studi Avanzati di Princeton, New Jersey, Hassabis ha evidenziato i limiti di molti programmi di intelligenza artificiale che potevano fare solo una cosa bene, come un savant idiota. Ha detto Hassabis, DeepMind sta cercando di sviluppare una capacità più ampia e ricca. “Stiamo cercando di trovare una meta-soluzione per risolvere altri problemi”, ha detto.

Eppure, Hassabis è altrettanto affascinato dai compiti specifici in cui eccelle l’ultima invenzione di DeepMind.

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Quando DeepMind ha recentemente presentato un modo migliore per eseguire l’algebra lineare, la matematica alla base del deep learning, Hassabis ha esaltato il successo indipendentemente da qualsiasi pretesa di intelligenza. 

“Risulta che tutto sia una moltiplicazione di matrici, dalla grafica computerizzata all’addestramento delle reti neurali”, ha scritto Hassabis su Twitter. Forse è vero, ma ciò comporta la possibilità di abbandonare la ricerca dell’intelligenza a favore del semplice perfezionamento di uno strumento, come a dire: se funziona, perché chiedersi perché? 

Il campo dell’intelligenza artificiale sta vivendo un cambiamento di atteggiamento. Un tempo, ogni successo di un programma di intelligenza artificiale, per quanto buono, veniva accolto con il commento scettico: “Beh, ma questo non significa che sia intelligente”. È un modello che la storica dell’intelligenza artificiale Pamela McCorduck ha definito “spostare i pali della porta”.

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Oggi, sembra che le cose si siano invertite: le persone sono portate a attribuire casualmente intelligenza a tutto ciò che viene etichettato come intelligenza artificiale. Se un chatbot come LAMDA di Google produce abbastanza frasi in linguaggio naturale, qualcuno sosterrà che sia senziente.

Turing stesso prevedeva questo cambiamento di atteggiamento. Prevedeva che i modi di parlare dei computer e dell’intelligenza si spostassero a favore dell’accettazione del comportamento dei computer come intelligente. 

“Credo che alla fine del secolo l’uso delle parole e l’opinione generale colta si saranno tanto modificate da poter parlare di macchine che pensano senza aspettarsi di essere contraddetti”, scriveva Turing.

Con l’affievolirsi della sincera domanda sull’intelligenza, la retorica vuota dell’intelligenza viene lasciata libera di fluttuare liberamente nella società per servire altri scopi.

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In un brillante encomio confuso di Fast Company di recente, scritto da un dirigente dell’industria informatica, Michael Hochberg, e da un generale dell’Aeronautica Militare in pensione, Robert Spalding, gli autori fanno affermazioni superficiali sull’intelligenza come modo per aggiungere musica d’organo alla loro minaccia imminente di rischio geopolitico: 

Le conseguenze potrebbero non essere più alte nell’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale generali. L’IA è il primo strumento che replica in modo convincente le capacità uniche della mente umana. Ha la capacità di creare un’esperienza utente unica e mirata per ogni singolo cittadino. Questo può potenzialmente essere l’arma propagandistica definitiva, un’arma di inganno e persuasione mai vista nella storia. 

La maggior parte degli studiosi concorderebbe sul fatto che “intelligenza artificiale generale”, se anche ha senso come termine, è tutt’altro che vicina ad essere raggiunta con la tecnologia attuale. Le affermazioni di Hochberg e Spalding sulle capacità dei programmi sono selvaggiamente esagerate. 

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Affermazioni così sbrigative su ciò che l’IA sta raggiungendo oscurano le osservazioni sfumate di individui come LeCun e Marcus. Si sta formando un regime retorico che si preoccupa della persuasione, non dell’intelligenza.

Questa potrebbe essere la direzione delle cose nel futuro prevedibile. Se l’IA riesce sempre di più a portare a termine compiti, nella biologia, nella fisica, nel settore aziendale, nella logistica, nel marketing e nella guerra, e se la società si abitua ad essa, potrebbero esserci sempre meno persone che si preoccupano di chiedere, Ma è intelligente?

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