Yann LeCun le prestazioni dell’ AI si satureranno al di sotto del livello umano

Vi ricordate di Sophie? L’inquietante robot che ottenne la cittadinanza dell’Arabia Saudita? A quanto pare, era la nemesi di Yann LeCun, il capo del dipartimento AI di Facebook (META). “È una str****a, sta all’AI come i giochi di prestigio stanno alla magia“. E non è l’unico a pensare che Sophia sia una frode. Era il 2018.

Bene nel suo tweet del 26 Aprile del 2024 continua a mostrare il suo scetticismo sulla possibilità delle macchine di eguagliare gli esseri umani.

Finché i sistemi di intelligenza artificiale saranno addestrati a riprodurre dati generati dall’uomo (ad esempio testo) e non avranno capacità di ricerca/pianificazione/ragionamento, le prestazioni si satureranno al di sotto o intorno al livello umano.

Inoltre, il numero di sperimentazioni necessarie per raggiungere quel livello sarà molto maggiore del numero di sperimentazioni necessarie per addestrare gli esseri umani.

Gli LLM sono formati con 200.000 anni di materiale di lettura e sono ancora piuttosto stupidi. La loro utilità risiede nella vasta conoscenza accumulata e nella fluidità linguistica.

LeCUN

L’affermazione che le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale si satureranno al di sotto o intorno al livello umano finché non avranno capacità di ricerca, pianificazione e ragionamento è un argomento dibattuto nella comunità scientifica. Questa idea si basa sulla premessa che l’intelligenza artificiale attuale sia limitata alla semplice elaborazione di dati generati dall’uomo, senza la capacità di comprendere il contesto o di svolgere attività di ragionamento più complesse.

Uno studio del 2019 condotto da Gary Marcus, professore di psicologia alla New York University, e Ernest Davis, professore di informatica alla New York University, sostiene che i sistemi di intelligenza artificiale attuali sono limitati nella loro capacità di comprendere il mondo reale e di svolgere attività di ragionamento complesse.

Lo studio, intitolato “Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust”, evidenzia che i sistemi di intelligenza artificiale attuali sono progettati per elaborare grandi quantità di dati, ma non sono in grado di comprendere il contesto o di svolgere attività di ragionamento più complesse.

Un altro studio del 2021 condotto da Michael Jordan, professore di scienze dei dati all’Università della California, Berkeley, sostiene che l’intelligenza artificiale attuale è limitata dalla sua dipendenza dai dati generati dall’uomo. Lo studio, intitolato “Artificial Intelligence—The Revolution Hasn’t Happened Yet“, evidenzia che i sistemi di intelligenza artificiale attuali sono progettati per elaborare dati generati dall’uomo, ma non sono in grado di svolgere attività di ragionamento più complesse o di comprendere il mondo reale.

L’idea che le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale si satureranno al di sotto o intorno al livello umano finché non avranno capacità di ricerca, pianificazione e ragionamento è supportata da studi e ricerche accademiche. Tuttavia, è importante notare che questa è ancora un’area di dibattito attivo nella comunità scientifica.