strumenti e tecnologie che oggi sembrano il futuro ma che presto ci cambieranno la vita

La nostra rubrica “scelti per te” oggi esplora le novità in tema di machine learning

 

Ci piacciono sempre molto le classifiche. Non ci interessa assegnare voti ma, piuttosto, l’opportunità di esplorare i mondi che ogni ricerca e ogni tecnologia aprono e immaginare scenari prossimi, e anche altri più distanti, perché no.

Recentemente, anche la prestigiosa rivista MIT Technology Review, dell’ MIT – Massachusetts Institute of Technology, ha elencato una serie di tecnologie le cui applicazioni potrebbero avere importanti ricadute sulle nostre vite.

E’ un rito che si compie ormai da vent’anni – la prima lista risale al 2001 – e che, da allora, non smette di entusiasmarci.

Ispirati da quella lista, abbiamo selezionato le tecnologie che più sentiamo vicine allo spirito di Maker Faire Rome per raccontartele, una alla volta.

  • GPT-3

 

Il GPT-3 è un modello di linguaggio che utilizza tecniche di apprendimento automatico (deep learning) per generare testi scritti potenzialmente indistinguibili da quelli prodotti da un essere umano. È basato su una grande mole di dati, che utilizza per completare un testo a partire da un input umano.

Lo scorso settembre, ti avevamo raccontato che il Guardian aveva pubblicato un articolo interamente scritto, con stupefacente realismo, da GPT-3.

A ottobre lo stesso linguaggio è stato impiegato per permettere a un finto utente su Reddit di interagire a lungo con altri utenti reali, prima di essere scoperto a causa della rapidità con cui produceva testi molto lunghi.

Questa tecnologia richiede un’enorme quantità di potenza di calcolo, di dati e di denaro per la fase di addestramento, essenziale per ridurre le probabilità che i risultati siano privi di senso. Quello di GPT-3 è ritenuto il modello di linguaggio più impressionante mai prodotto utilizzando l’apprendimento automatico, ma poiché utilizza dati provenienti da migliaia di libri e in larga parte da testi presenti su Internet eredita spesso da quei dati elementi di disinformazione e pregiudizi.

 

  • I limiti di GPT-3

 

Se da una parte, infatti, i risultati ottenuti stupiscono, dall’altra confermano che in queste reti non si produce nulla che somigli all’umana facoltà del linguaggio. Ci sono evidenze che il tipo di modello neurale usato da GPT-3 sia capace di sviluppare una sorta di grammatica, ma basta, ad esempio, una negazione per mandare fuori strada questo genere di sistemi, che mostrano difficoltà a ragionare su cose ovvie (senso comune), come il fatto che uno scapolo non sia sposato.

Un interessante test proprio del MIT Technology Review evidenzia come l’AI non ha comprensione del mondo; sembra parlare in modo corretto ma facilmente cade in assurdità irrealistiche. Il motivo è che l’AI non conosce il significato delle parole, non sa (ancora, almeno) collegarle al mondo ma le usa solo in base a correlazioni tra le parole stesse. 

L’articolo del Mit riflette come affidarsi a questa AI è un rischio pratico. A volte va bene, a volte no e non è prevedibile quanto andrà bene e quando no. Un po’ come affidarsi per un consiglio di medicina non a un medico ma a un attore che ha imparato a fare molto bene finta di essere un medico.

Almeno per ora: le potenzialità di sistemi come GPT-3 sono enormi ma siamo comunque ancora di fronte al paradosso di una performance senza competenze,  per citare Noam Chomsky: cioè di sistemi che funzionano ma sono del tutto privi delle capacità che noi umani impieghiamo in quegli stessi compiti. Siamo sulla strada giusta, ma non ancora per lasciarci sostituire del tutto!

 


 

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