L’avanguardia dell’intelligenza artificiale potrebbe non avere più il linguaggio come perno centrale in quanto troppo limitato nella comprensione e nella riproduzione della realtà. È in sostanza questo il pensiero di alcuni importanti informatici e ricercatori AI, fra cui come Fei-Fei Li, professore di Stanford famoso per aver inventato ImageNet, e Yann LeCun, capo scienziato dell’intelligenza artificiale di Meta.
La loro ambizione è quella di andare oltre il linguaggio e costituire per primi dei nuovi modelli di AI noti come “modelli mondiali” o “spaziali”. La differenza fondamentale fra questi e i modelli linguistici estesi è che quest’ultimi determinano gli output in base alle relazioni statistiche tra le parole e le frasi nei loro dati di addestramento e tutto il patrimonio di linguaggio costruito in migliaia di anni dagli esseri umani, mentre i cosiddetti modelli del mondo prevedono gli eventi in base ai costrutti mentali che gli esseri umani hanno del mondo che li circonda.
Nell’impianto teorico di questi ricercatori, l’importanza del linguaggio è quantomeno depotenziata. “Il linguaggio non esiste in natura. Noi esseri umani non solo sopravviviamo, viviamo e lavoriamo, ma costruiamo la civiltà al di là del linguaggio” ha commentato Li nel presentare i progetti a cui si sta dedicando.
In merito al tema, Jay Wright Forrester, informatico e professore al MIT, nel 1971 scrisse un articolo dal titolo “Counterintuitive Behavior of Social Systems” nel quale spiega così perché i modelli mentali siano cruciali per il comportamento umano: “Ognuno di noi utilizza costantemente modelli. Ogni persona, nella vita privata e nel mondo degli affari, utilizza istintivamente modelli per prendere decisioni. Le immagini mentali che abbiamo in testa riguardo a ciò che ci circonda sono modelli. La nostra testa non contiene famiglie, aziende, città, governi o paesi reali. Utilizziamo concetti e relazioni selezionati per rappresentare sistemi reali. Un’immagine mentale è un modello. Tutte le decisioni vengono prese sulla base di modelli. Tutte le leggi vengono emanate sulla base di modelli. Tutte le azioni esecutive vengono intraprese sulla base di modelli. La questione non è se usare o ignorare i modelli. La questione è solo una scelta tra modelli alternativi”.
I modelli mondiali dovrebbero godere di intelligenza spaziale, ovvero di quella capacità di “comprendere, ragionare, interagire e generare mondi 3D”. La grande sfida nel costituire modelli del genere sta però nella scarsità di dati a disposizione. Se infatti sul linguaggio, raffinato, modellato e codificato nel corso dei secoli, esistono innumerevoli quantità di dati, lo stesso non si può dire a proposito dell’intelligenza spaziale.
Per raccogliere dati in questo senso c’è “bisogno di tecniche di ingegneria dei dati, acquisizione dei dati, elaborazione dei dati e sintesi dei dati sempre più sofisticate” ha dichiarato Li. La convinzione alla base che accomuna questi scienziati è che questo percorso sia l’unico e il più efficace per creare un’intelligenza artificiale che davvero possa essere comparata a quella umana.
Secondo Yann LeCun questi nuovi modelli devono “comprendere il mondo fisico e avere un certo livello di buon senso, capacità di ragionamento e pianificazione, una memoria persistente”, un insieme di caratteristiche che ci si aspetta da entità dal grande livello di intelligenza.
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