Intelligenza artificiale. Le macchine giocano a fare Dio (ovvero, come supereranno gli umani) | Big Think

L’intelligenza artificiale ha bisogno di migliaia di immagini per distinguere correttamente un cane da un gatto, mentre i neonati e i bambini devono solo vedere l’animale una volta per conoscere la differenza. Ma l’intelligenza artificiale non sarà così per sempre, dice Max Tegmark, esperto di IA e scrittore, perché non ha ancora imparato come auto-replicare la propria intelligenza. Tuttavia, una volta che l’IA imparerà a padroneggiare l’AGI, o Intelligenza Generale Artificiale, sarà in grado di potenziare se stessa, riuscendo così ad andare oltre noi.

Introduzione

Si definisce l’intelligenza come “quanto è buono qualcosa nel raggiungimento di obiettivi complessi“. Spacchettiamo un po’ questo concetto. Prima di tutto, è uno spettro di abilità poiché ci sono molti obiettivi diversi che si possono avere; quindi, non ha senso quantificare l’intelligenza di “qualcosa di un solo numero“, come un QI.

Per vedere quanto sarebbe ridicolo, tutto questo, basta pensare che l’abilità atletica potrebbe essere quantificata da un singolo numero, il “Quoziente Atletico”. Qualunque atleta avesse il QA più alto avrebbe vinto tutte le medaglie d’oro alle Olimpiadi. È lo stesso con l’intelligenza.

Quindi, se c’è una macchina che è abbastanza buona in alcune attività (in questo momento di solito è un’intelligenza piuttosto ristretta), forse la macchina è molto brava a moltiplicare i numeri velocemente perché è, per esempio, un calcolatore tascabile. O forse è brava a guidare auto o giocare a Go.

Intelligenza umana ed artificiale a confronto

D’altra parte, gli umani hanno un’intelligenza notevolmente ampia. Un bambino umano può imparare quasi tutto se gli si dà un tempo sufficiente. Anche se ora abbiamo macchine che possono imparare, a volte imparando a svolgere determinati compiti meglio degli umani, il machine learning è ancora poco importante rispetto all’apprendimento umano. Ad esempio, come detto prima, l’IA potrebbe richiedere decine di migliaia di immagini di cani e gatti fino a quando non sarà in grado di distinguere un gatto da un cane. I bambini umani possono a volte imparare cosa sia un gatto vedendolo una volta sola. Un’altra area in cui abbiamo una lunga strada da percorrere per l’intelligenza artificiale è la generalizzazione.

Se un essere umano impara a giocare a un tipo particolare di gioco, può rapidamente acquisire tale conoscenza e applicarla a qualche altro tipo di gioco, o ad altre situazioni di vita del tutto diverse. E questa è un’affascinante frontiera della ricerca dell’IA in questo momento. Come possiamo avere macchine e renderle brave nell’apprendere da dati molto limitati come fanno le persone?

Parte della sfida è che noi umani non stiamo solo imparando a riconoscere alcuni modelli; impariamo anche gradualmente a sviluppare un intero modello del mondo.

Quindi, se si chiede “ci sono macchine più intelligenti delle persone oggi“, la riposta è che ci sono macchine migliori di noi nel realizzare alcuni obiettivi, ma assolutamente non tutti gli obiettivi.

L’Intelligenza Artificiale Generale

AGI o intelligenza artificiale generale; questo è il sogno del campo dell’intelligenza artificiale. Costruire una macchina migliore di noi per tutti gli obiettivi. Non ci siamo ancora arrivati, ma una buona parte dei principali ricercatori di IA pensano che ci arriveranno forse tra qualche decennio. E, se ciò dovesse accadere, bisogna chiedersi se questo potrebbe portare a macchine che non solo migliorano un po ‘meglio di noi, ma che sono migliori per tutti gli obiettivi, avendo una super intelligenza.

L’argomento per questo è in realtà molto interessante, e risale agli anni ’60, al matematico I. J. Goode. Egli ha sottolineato che l’obiettivo di costruire una macchina intelligente è di per sé  ed in se stesso qualcosa che si può fare con l’intelligenza.

Conclusioni

Quindi, una volta che si ottengono macchine migliori di noi nello stretto compito di costruire l’intelligenza artificiale, le future IA possono essere costruite da ingegneri non umani, ma da altre macchine. E queste potrebbero farlo migliaia, o un milione, di volte più velocemente.

Nel suo libro l’autore esplora lo scenario in cui si trova un computer chiamato Prometheus, che ha molto più hardware di quanto abbia un cervello umano, ma che è ancora molto limitato dal fatto che il suo software sia piuttosto stupido.

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