Il concetto di intelligenza è molto complesso: in sintesi è la capacità di comprendere, creare e trovare idee innovative. Questo è permesso da un fenomeno chiamato plasticità cerebrale: le cellule cerebrali si accrescono, si retraggono, realizzano costantemente nuovi collegamenti fra di loro. Questo processo non è realizzabile dalle Machine Learning. L’assoluta rigidità e staticità dei circuiti di silicio con cui sono costruiti i microprocessori non permette infatti quella modifica delle connessioni fisiche che invece avviene nel cervello biologico.
L’AI (Artificial Intelligence) è infatti un processo dove l’intelligenza viene simulata tramite particolari algoritmi ma anche grazie all’enorme capacità di calcolo che i computer oggi possiedono e che in futuro possederanno sempre più con l’avvento dell’informatica quantistica.
RankBrain, lanciato nel 2015, è stato il primo sistema di deep learning che permetteva la correlazione fra parole e concetti, una sfida semplice per un umano ma complessa per una macchina. Nel 2018 fu sviluppata la corrispondenza neurale, i software cominciarono a comprendere i concetti “nascosti” di una frase. Con BERT, nel 2019 i computer impararono a ipotizzare significati diversi a seconda della combinazione delle parole espresse. Nel 2021 MUM è stato il primo software capace sia di comprendere che di generare un linguaggio. Il 2023 è stato l’anno di ChatGpt (Chat Generative Pre-trained Transformer). Questo è un modello di linguaggio sviluppato da OpenAI che genera risposte complete e puntuali a domande fatte dagli umani.
Ma i progressi dell’AI non si fermano. Ad ottobre scorso e stato sviluppato il primo modello capace di generalizzazione sistematica, cioè di imitare la capacità di astrazione umana. Il progetto della New York University e del linguista italiano Marco Baroni è stato pubblicato sulla rivista Nature. Il sistema, chiamato meta-learning for compositionality (Mlc), ha dimostrato una maggiore abilità nell’integrare le parole apprese e nell’utilizzarle in contesti diversi e non familiari ed è in grado di perfezionare con l’esperienza la sua abilità.
Sono ormai numerosi i sistemi di AI che vengono sviluppati giorno dopo giorno in diversi ambiti. HeyGen è in grado di generare avatar realistici e di modificare il parlato in audio e in video traducendolo in qualsiasi lingua modificando anche il labiale. AlphaFold in soli 18 mesi ha identificato la struttura di tutte le proteine finora catalogate dalla scienza. Leonardo sta dando “vita” a un ecosistema per studiare fenomeni legati all’emergenza climatica.
A dicembre scorso sempre su Nature è stato presentato Life2vec, un sistema capace di prevedere la data di morte delle persone grazie ad informazioni personali e socio-demografiche. Sono stati analizzati i dati di sei milioni di danesi riferiti al periodo tra il 2008 e il 2020. Il software ha previsto con precisione (circa l’80%) la data del decesso ed è stato anche in grado di definire alcuni tratti della personalità, come l’introversione o estroversione di un soggetto. Una vera e propria profilazione che potrebbe essere utilizzata per scopi assicurativi e non solo.
È evidente che l’impatto dell’AI avrà importanti ripercussioni sul futuro dell’umanità. Sono già in lavoro progetti per esaminare l’evoluzione delle galassie, calcolare le funzioni d’onda quantistiche, scoprire nuove medicine e molto altro. L’AI ci suggerirà anche il prossimo esperimento da eseguire, aiutandoci o spingendoci in direzioni che forse non avremmo mai preso in considerazione.
