Alcuni ricercatori di Apple hanno trovato delle “limitazioni fondamentali e un crollo completo della precisione” nelle performance dell’intelligenza artificiale di avanguardia di fronte a problemi dall’elevato livello di complessità.
Si tratta, in sostanza, del contenuto di un esperimento svolto e diffuso dall’azienda inerente a studi compiuti su modelli di ragionamento di grandi dimensioni (LRM). I modelli presi in considerazione rappresentano le ultime e più sviluppate infrastrutture di AI, come o3 di OpenAI, Gemini Thinking di Google, Claude 3.7 Sonnet-Thinking di Anthropic e DeepSeek-R1. Gli LRM funzionano scomponendo problemi complessi dividendoli in molteplici passaggi più piccoli. Nel caso della ricerca in questione, gli LLM sono arrivati a subire un “collasso completo” di fronte a tali complessità.
Un ulteriore elemento definito “preoccupante” dai ricercatori è stato relazionato al fatto che, man mano che i modelli si avvicinavano al collasso, questi cominciavano progressivamente a “ridurre il loro sforzo di ragionamento” fino a non funzionare più.
Gary Marcus, un accademico statunitense esperto di potenzialità dei modelli di intelligenza artificiale, ha definito il documento “devastante“, precisando che i risultati mettono in crisi l’intero approccio dedicato allo sviluppo dell’intelligenza artificiale generale (AGI).
“Quando si avvicinano a una soglia critica, che corrisponde strettamente al punto di collasso della loro accuratezza, i modelli iniziano controintuitivamente a ridurre il loro sforzo di ragionamento nonostante la crescente difficoltà del problema” si legge nello stesso documento in cui gli esperti di Apple hanno affermato che questo implica una “limitazione fondamentale della scalabilità nelle capacità di pensiero degli attuali modelli di ragionamento“. In conclusione il documento afferma in maniera piuttosto netta che l’attuale approccio all’intelligenza artificiale potrebbe aver raggiunto un limite al momento insuperabile.
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