La legge di Moore, che ha dominato l’Information Science per decenni, ha previsto e a noi confermato con un certo successo che la potenza di calcolo delle macchine sarebbe raddoppiata ogni 12-18 mesi. L’avventura di OpenAI sulla tecnologia Transformer si è evoluta da ChatGPT 1 fino al 4 in poco meno di 8 anni, facendo segnare, anno su anno, la crescita di questi modelli di 20-50 volte, a seconda della milestone che si considera.
Gordon Earle Moore si riferiva nelle sue note leggi, alla miniaturizzazione nel processo di costruzione e assemblaggio dei transistor, non contemplava l’architettura GPU, né tantomeno l’AI. Una tecnologia nata ed evoluta un po’ per caso quella dei Transformer, che tra le altre cose hanno prodotto anche gli LLM (large language models, o foundational models). Teorizzata per le traduzioni, oggi multimodale, presto onnipresente. Ancora oggi non la comprendiamo fino in fondo e si procede per tentativi su vari fronti.
Alcuni ricercatori si chiedono se l’AGI sia già tra noi. Ci sono delle evidenze scientifiche che sembrano indicare che questi particolari modelli, raggiunte certe dimensioni, manifestino delle “capacità” sicuramente e totalmente escluse dal loro materiale di training. Si rivelano delle analogie con particolari grafi e, senza scendere nel DeepTech/DeepMath del tema, si raccolgono segnali sul fatto che, in un certo qual modo, questi modelli ci mettano del loro, riescano a manifestare Reasoning, ovvero ragionamento.
Intuitivamente qualcuno aveva pensato che, modellando il linguaggio umano, questi modelli potessero in qualche modo cogliere e riflettere la nostra intelligenza. Ma se fosse stata la domanda sbagliata? Se potesse esistere una AGI, intelligente, generale, ma che semplicemente “non ragiona come noi umani, ma in modo differente”?
L’interrogativo si gioca sulla definizione stessa di Intelligenza, un concetto antropizzato, ma forse in modo improprio e troppo uomo-centrico. Questi vasti modelli possono fare predizioni, correlazioni, dedurre significati ed entro certi limiti formulare delle ipotesi. I modelli più evoluti possono comprendere anche quesiti sulla matematica e applicarsi per la risoluzione di teoremi di Geometria.
Non si tratta di intelligenza umana, ma ci si inizia a chiedere: “E se l’intelligenza non fosse solo del tipo umano?” Se esistesse, cioè, un genere di intelligenza differente, più matematica, meno efficiente (per ora), ma che in realtà possa assolvere a compiti di alto livello e seppur diversamente da noi, imparare dall’esperienza?
Il fatto che un modello Transformer sufficientemente grande possa fornire risposte sorprendenti, non comprese nel suo materiale di training, rivela forse una vena di pazzia. Siamo all’alba della conferma di quanto affermava Nikola Tesla? Ecco, alcuni ricercatori iniziano a pensare che noi siamo la gente stupida.
Notizia da ASC27: startup in forte espansione con un tasso di crescita medio trimestrale
superiore al 10% e ha uffici dislocati a Roma, Bologna, Chieti e Milano. Forti della
nostra storia e della nostra identità, siamo già operativi in Sud America e
pianifichiamo di espandere la nostra presenza nel resto dell’Europa e in Medio
Oriente.
La forza di ASC27 risiede nei suoi dipendenti, un gruppo di persone appassionate che
integra e attualizza oltre 300 anni di esperienza combinata. Con una lunga expertise
documentata di 20 anni maturata in ambito cyber security, ASC27 si propone come il
principale acceleratore di AI destinato a guidare lo sviluppo di soluzioni di Intelligenza
Artificiale in numerosi settori.
ASC27 ha vinto numerosi premi nazionali e internazionali e collabora con numerose
aziende a livello locale e globale. Lavora attivamente con università e centri di ricerca
per incentivare la cooperazione, la contaminazione e il trasferimento tecnologico
attivando logiche di open innovation.
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