La task force ChatGPT sarà istituita dall’Europa
L'organismo che unisce i supervisori nazionali della privacy europei ha dichiarato giovedì di aver istituito una task force dedicata a ChatGPT
In che modo la rivoluzione dell’intelligenza artificiale ci aiuta a rispondere alle domande fondamentali della filosofia? (Parte 1)
Chi sono? Per cosa sono nato? Come dovrei vivere? Ci sono stati molti articoli, molti libri e molte scuole filosofiche nate per risolvere le più grandi domande sull’esistenza umana. In questo articolo, vorremmo presentare ai lettori profonde riflessioni su queste questioni filosofiche di base dal punto di vista di un esperto di tecnologia leader a livello mondiale attraverso la serie di articoli seguenti.
La serie di articoli è tradotta da un articolo su The Edge dell'autore Kai-Fu Lee, fondatore della società di investimenti tecnologici Sinovation Ventures, classificata al primo posto in Cina da Forbes. Lee ha ricoperto incarichi di ricerca presso Apple ed è stato responsabile delle operazioni presso Microsoft e Google China. Lee è anche l'informatico che ha creato il primo sistema di riconoscimento vocale al mondo. Il sistema di Lee è attualmente utilizzato nei prodotti Siri di Apple, Microsoft e in molte altre aziende.
Autore Kai-Fu Lee, fondatore della società di investimenti tecnologici numero 1 in Cina Sinovation Ventures (Foto: China Daily)
PARTE 1: LA PRIMA E LA SECONDA ONDATA DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
La prima ondata di intelligenza artificiale
Come tutti gli altri, le domande che mi pongo sempre sono: chi sono e perché esisto? Come esseri umani, chi siamo, perché esistiamo? Quando ero al college, avevo una visione molto più innocente. Ero molto appassionato di computer, di intelligenza artificiale, e pensavo di essere destinato a lavorare con gli algoritmi informatici, e con i miei colleghi, immaginare come funziona il cervello, come i computer possano essere intelligenti quanto il cervello, possano addirittura sostituire l'intelligenza artificiale. cervello, e questo è ciò che viene chiamato intelligenza artificiale.
Questa era la mia semplice opinione in quel momento. L'ho perseguito durante l'università, durante gli anni del master. Sono andato alla Carnegie Meelon e ho conseguito il dottorato in riconoscimento vocale , poi sono entrato in Apple, SGI, poi Microsoft e Google. In quelle aziende ho continuato a lavorare sull’intelligenza artificiale. Penso che la nostra ricerca su come funziona l'intelligenza e la nostra comprensione dell'intelligenza artificiale ritorneranno a dirci: "Ah, è così che funziona il cervello". Lo simuliamo e questa è la definizione di intelligenza. Questo dovrebbe essere ciò che conta di più nella nostra vita: il nostro QI, la nostra capacità di pensare, analizzare, prevedere, comprendere: tutto ciò può essere sviluppato mediante la simulazione al computer.
Ho avuto la fortuna di incontrare Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (tre scienziati considerati pionieri nel campo dell'intelligenza artificiale), e il mio mentore Raj Reddy (anche Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy, un informatico indiano-americano) un pioniere dell’intelligenza artificiale). Tutte queste persone hanno lasciato una profonda influenza sul mio modo di pensare. È armonioso che perseguano anche la comprensione dell’intelligenza. L’idea all’epoca era che avremmo implementato l’intelligenza umana come regole con modi umani di agire se avessimo fornito un processo per tradurre il nostro pensiero in passi concreti.
Ad esempio, se ho fame, voglio uscire e mangiare. Per sbaglio ho speso un sacco di soldi questo mese, andrò in un posto più economico. Si presume che il posto più economico sia McDonald's. Da McDonald's evito i fritti, quindi prendo solo un hamburger. Quelle cose del tipo "se, allora, altrimenti" sono il modo in cui pensiamo (come pensiamo), ed è così che funziona la generazione di sistemi esperti o intelligenza artificiale simbolica. Mi rendo conto che è molto limitante, perché quando scriviamo le regole ce ne sono troppe.
Al MCC (Consortium of Microelectronic Computer Companies), c'era un professore di nome Doug Lenat, una delle persone più intelligenti che conosco. Ha assunto centinaia di persone per scrivere tutte le regole a cui potevamo pensare, pensando che un giorno ce l'avremmo fatta, e quello sarebbe stato il cervello. La sua ricerca è sponsorizzata da Apple e Microsoft. Ricordo ancora quando andai a trovarlo, mi mostrò tutti quei diversi tipi di fiori, condividendo la sua conoscenza su cos'è ogni tipo di fiore, quanti petali ha ogni fiore e di che colori ha. Si scopre che nel mondo c'è troppa conoscenza da assimilare e le sue interazioni sono troppo complesse. Quel meccanismo, i sistemi basati su regole, non sappiamo come costruirlo.
Quella è stata la prima ondata. La gente cominciò ad emozionarsi, pensando che avremmo potuto scrivere le regole, ma fu un completo fallimento. Il risultato di questo fallimento è che, in un certo senso, esistono solo poche applicazioni utili. Ciò fa credere alle persone che l’intelligenza artificiale abbia fallito e che non valga la pena perseguirla.
Scienziati pionieri nel campo dell'intelligenza artificiale da cui Kai-Fu Lee è stato profondamente influenzato: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (Foto: Slideplayer, Wikipedia)
La seconda ondata di intelligenza artificiale
Ho avuto la fortuna di seguire la seconda ondata, che ha coinciso con il mio lavoro di dottorato alla Carnegie Mellon. In quel lavoro, mi chiedevo se potessimo usare qualche tipo di statistica o apprendimento automatico. E se raccogliessimo campioni da ogni cosa e addestrassimo i sistemi? Potrebbero essere campioni vocali per addestrare suoni diversi in inglese, campioni di cani e gatti per addestrare il riconoscimento degli animali, ecc. Hanno dato buoni risultati a quel tempo. Il tipo di tecnologia che ho sviluppato e utilizzato nella mia tesi di dottorato si chiama "Hidden Markov Models", che è il primo esempio di sistema di altoparlanti per il riconoscimento vocale autonomo. Questo sistema era ed è ancora utilizzato in molti prodotti, come Siri, il sistema di riconoscimento vocale di Microsoft e altre tecnologie utilizzate nella voce artificiale e nella visione artificiale. Ho svolto quel lavoro alla Carnegie Mellon negli anni '80, ho terminato la mia tesi nel 1988 e ho continuato a lavorare presso Apple dal 1990 al 1996, poi presso Microsoft Research intorno al 2000.
Eravamo ottimisti sul fatto che il calcolo per questo lavoro fosse efficace perché abbiamo visto il miglioramento dei risultati. Ma dopo un decennio di lavoro, vediamo che i miglioramenti critici raggiungono i loro limiti. Non potevano salire oltre, quindi avevamo paura. Ancora una volta, molte persone dicono: "Puoi riconoscere 1000 parole, 100 oggetti, ma non di più. Gli esseri umani possono comprendere un vocabolario infinito, comprese le parole appena formate. Non è intelligente. Non è intelligenza artificiale". Il secondo collasso dell’intelligenza artificiale si è verificato perché non è riuscita a dimostrare che le macchine potessero fare ciò che potevano fare gli esseri umani.
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