Nel mondo della tecnologia, una delle sfide più affascinanti e difficili da affrontare è la creazione di un’intelligenza artificiale (IA) che possa avvicinarsi o persino superare l’intelligenza umana. Durante una conferenza recente, Yann LeCun, uno dei pionieri nel campo dell’IA e attualmente capo scienziato di Meta AI, ha presentato una panoramica approfondita su come l’umanità stia avanzando verso l’obiettivo dell’intelligenza artificiale a livello umano. Le sue idee, anche se ambiziose, ci mostrano quanto siamo ancora lontani da questo traguardo, ma evidenziano anche le possibili soluzioni e innovazioni future.
L’IA di Oggi e il Paradosso di Moravec
Uno dei punti chiave discussi da LeCun è stato il paradosso di Moravec, che mette in evidenza come i compiti che per gli esseri umani sembrano semplici – come riconoscere oggetti, camminare o fare una conversazione – siano incredibilmente difficili per le macchine. Al contrario, compiti considerati complessi, come giocare a scacchi o risolvere equazioni matematiche, risultano più facili da automatizzare.
Nonostante i progressi degli ultimi anni, i sistemi di IA attuali sono lontani dall’avere il tipo di comprensione del mondo che gli esseri umani sviluppano nei primi anni di vita. Anche il miglior modello linguistico esistente non possiede quella “comprensione del buon senso” che permette a un bambino di tre anni di intuire che un oggetto nascosto sotto una coperta continua a esistere. Questo divario ci porta a riconsiderare quali siano le vere sfide nel campo dell’intelligenza artificiale.
Un Nuovo Modello di IA: “Objective-Driven AI”
LeCun ha introdotto il concetto di “Objective-Driven AI”, un’architettura che va oltre i tradizionali modelli di apprendimento automatico, come gli attuali “transformer” o le reti neurali convolutive. L’idea principale è che per raggiungere una vera intelligenza, le macchine dovrebbero non solo osservare e rispondere, ma anche pianificare. Questo richiede un modello del mondo (world model) che permetta alla macchina di prevedere le conseguenze delle proprie azioni e di scegliere il miglior corso d’azione per raggiungere un obiettivo.
Per LeCun, l’inferenza e il ragionamento dovrebbero essere visti come processi di ottimizzazione, dove un’IA può simulare diverse azioni, calcolarne i risultati e scegliere quella più appropriata. Tuttavia, attualmente non siamo ancora in grado di costruire sistemi che possano pianificare in modo gerarchico – cioè, scomporre un obiettivo complesso in sotto-obiettivi più semplici e raggiungibili, come facciamo noi umani.
L’Apprendimento Non Supervisato e la Supervisione Auto-Imposta
Un altro aspetto innovativo è l’approccio che LeCun chiama “apprendimento auto-supervisionato”, un sistema che apprende osservando il mondo senza la necessità di etichette predefinite o una supervisione umana diretta. Questo approccio si ispira al modo in cui i bambini piccoli imparano a conoscere il mondo semplicemente osservando e interagendo con esso.
Tuttavia, nonostante i tentativi di sviluppare macchine capaci di apprendere dal mondo come fanno i bambini – osservando video, ad esempio – i progressi sono stati limitati. Le macchine riescono a generare video o immagini plausibili, ma non hanno ancora la capacità di comprendere realmente le leggi fisiche sottostanti o il contesto più ampio. LeCun sottolinea che ciò è dovuto alla difficoltà di prevedere tutti i dettagli futuri di una scena complessa, poiché ci sono troppe variabili in gioco.
L’Evoluzione dell’Intelligenza Artificiale
Per risolvere queste sfide, LeCun propone di abbandonare i modelli generativi tradizionali che tentano di prevedere il futuro in base a informazioni incomplete. Invece, suggerisce un’architettura chiamata Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA). In questo modello, anziché prevedere ogni singolo pixel di un’immagine o di un video futuro, l’IA impara a rappresentare la situazione in uno spazio astratto, concentrandosi sugli aspetti più importanti e prevedibili.
Questa nuova direzione potrebbe permettere ai sistemi di IA di generalizzare meglio le conoscenze acquisite, riducendo al minimo gli errori dovuti a previsioni impossibili o incoerenti. L’uso di rappresentazioni astratte, che semplificano i dati osservati in strutture utili per il ragionamento, è simile a ciò che fanno gli scienziati quando cercano modelli per spiegare fenomeni complessi.
Verso il Futuro: IA come Infrastruttura Globale
Guardando al futuro, LeCun immagina un mondo in cui le IA non solo saranno in grado di ragionare e pianificare, ma diventeranno parte integrante delle nostre vite quotidiane, mediando tutte le nostre interazioni con il mondo digitale. Saranno assistenti personali sempre presenti, in grado di rispondere alle nostre domande, aiutarci nelle decisioni e fornire informazioni pertinenti in tempo reale.
Tuttavia, perché queste IA possano realmente riflettere la diversità culturale e linguistica del mondo, LeCun sottolinea l’importanza che queste piattaforme siano open source. Solo con la collaborazione globale e l’accesso aperto a questi strumenti sarà possibile sviluppare assistenti IA che comprendano non solo l’inglese o il cinese, ma anche lingue minori e dialetti, e che rispettino le differenti culture e valori.
Quanto Tempo Ci Vorrà?
LeCun non nasconde che il cammino verso un’IA a livello umano è lungo e pieno di ostacoli. Potrebbero volerci anni o decenni, e ci sono molte sfide tecniche da risolvere. Ma una cosa è chiara: non si tratterà di un singolo momento di “rivelazione” o di una scoperta improvvisa che trasformerà il mondo da un giorno all’altro. Il progresso sarà graduale e costante.
Infine, anche se ci sono preoccupazioni legittime sui rischi dell’IA avanzata, LeCun è convinto che, con obiettivi chiari e controlli appropriati, le IA future saranno strumenti potenti, ma sotto il controllo umano, capaci di migliorare la nostra vita senza rappresentare una minaccia esistenziale.