"Un'IA ha trionfato in un'Olimpiada di matematica, ma la sua abilità intellettuale è davvero impressionante?"
In un dibattito stimolante, il cognitivista Thomas Raab getta luce sulle straordinarie prestazioni dei moderni modelli AI e la distinzione tra queste capacità e l'intelligenza vera e propria.
Raab sostiene che, sebbene i modelli AI eccellano nell'identificare le correlazioni nei dati, spesso faticano a comprendere la vera causalità. Questo perché le macchine non sono in grado di introspezione e non riflettono sui loro processi interni, e non possono sviluppare la comprensione del buon senso che deriva dall'esperienza vissuta e sentita.
Inoltre, i sistemi AI operano in base a obiettivi programmati e non mostrano vera curiosità o la capacità di impostare autonomamente obiettivi. Non possono trasferire facilmente le conoscenze a problemi del tutto nuovi o imprevisti senza un notevole ritraining.
Le impressionanti prestazioni dei modelli AI, come la medaglia d'oro alla 2025 Olimpiade Internazionale di Matematica, sono limitate ai campi predefiniti in cui sono stati ampiamente addestrati. Mann, l'autore di questa prospettiva, afferma che considerare questi successi come un passo fondamentale verso l'intelligenza artificiale generale sarebbe un errore.
I modelli AI hanno competenza in ragionamento matematico, manipolazione simbolica, generazione di codice, visione artificiale e complesso processing linguistico. Tuttavia, mentre i modelli generativi possono produrre nuove combinazioni di dati esistenti, non dimostrano la capacità di inventare nuovi paradigmi o infrangere regole fondamentali in modo veramente originale.
Attualmente, i modelli AI non comprendono veramente le emozioni o ne hanno esperienza soggettiva. Non hanno consapevolezza. Questa è una differenza significativa tra l'IA e l'intelligenza umana.
Mann fa una netta distinzione tra la capacità di una macchina di eseguire funzioni complesse e la natura multifacetata, adattabile e autoconsapevole dell'intelligenza vera. Egli sottolinea l'importanza di concentrarsi sull'impatto sociale delle attuali capacità e limitazioni dell'IA, senza confondere le prestazioni specifiche del compito con l'intelligenza vera.
In base a queste osservazioni, Raab suggerisce che il termine "intelligenza artificiale generale" (AGI) non dovrebbe essere utilizzato per descrivere macchine che non sono veramente intelligenti. Invece, si dovrebbe concentrarsi sulla comprensione dei limiti dell'IA all'interno dei loro specifici domini e considerare le implicazioni di questi limiti per lo sviluppo e l'applicazione futura della tecnologia AI.
Leggi anche:
- Utilizzo delle reti generative avversarie (GAN) nelle campagne politiche
- Sfruttare il potere industriale del silicio per opportunità mondiali!
- Miglioramento del dialogo interattivo attraverso tecnologie di riconoscimento e sintesi vocale
- La fondazione dell'industrializzazione in Europa può dipendere dall'elettricità
