Che cosa accade quando nemmeno l’IA comprende sé stessa?
Di recente, alcune delle ricerche più interessanti nel campo dell’Intelligenza Artificiale hanno riguardato un ambito particolare nel tentativo di comprendere come i modelli di IA riescono a prendere le proprie decisioni. Sto parlando, dei ricercatori di Anthropic che hanno condotto degli studi finalizzati a individuare i meccanismi interni attraverso cui gli LLMs (Large Language Models) costruiscono le risposte, riconoscono i concetti e producono talvolta ragionamenti di una certa complessità. Mi sto referendo agli Anthopic Interpretability Research.
L’obiettivo di tali studi è quello capire che cosa “accade” all’interno di una rete neurale, e questa sfida fa emergere un paradosso curioso nel mondo dell’Intelligenza Artificiale: stiamo costruendo modelli LLMs pensati dall’uomo, addestrati dall’uomo ed eseguiti su hardware costruito dall’uomo che, tuttavia, riusciamo a comprendere solo parzialmente.
Da una prospettiva della Teoria del Dominio Percettivo Limitato, questa “anomalia” risulta interessante ove l’Intelligenza Artificiale pur essendo stata progettata per ampliare il dominio percettivo umano finisce col generare nuovi livelli di realtà osservabile che non comprendiamo completamente. In altre parole, l’IA, nel caso degli LLMs non amplia soltanto la nostra capacità di osservazione ma aumenta la complessità dei sistemi che dobbiamo osservare.
In tale situazione, esiste una differenza tra l’osservazione di un modello LLM e la sua comprensione, e tutto ciò richiama uno dei concetti centrali della Teoria del Dominio Percettivo Limitato (TDPL) in cui l’accesso alla realtà non coincide con la comprensione totale della realtà. In tal senso, possiamo osservare gli effetti di un fenomeno senza possederne una descrizione completa delle dinamiche interne.
Questo fenomeno richiama il Principio di Non Esaustività Descrittiva della TDPL, secondo cui nessuna descrizione riesce ad esaurire completamente la realtà che descrive. Nel caso in questione, anche quando osserviamo direttamente il funzionamento di una rete neurale, la descrizione ottenuta potrebbe non coincidere con una comprensione reale del modello LLM.
La TDPL suggerisce che questo non sia necessariamente un problema temporaneo destinato a scomparire con modelli più avanzati, ma potrebbe essere una conseguenza naturale dell’esistenza di limiti strutturali nella conoscenza.
In poche parole, l’ampliamento della nostra finestra percettiva ci rivela nuovi confini che prima non eravamo in grado nemmeno di percepire.
GRANDO RUGGERO
Alla luce delle considerazioni suddette, una delle lezioni più importanti provenienti dalle moderne ricerche sull’Intelligenza Artificiale potrebbe comunicarci che la nostra conoscenza, nonostante il dominio percettivo aumenti, rimanga inevitabilmente limitata.
Questo articolo è stato estratto e rielaborato a partire dal libro La Teoria del Dominio Percettivo Limitato, di cui sono autore. Per chi desiderasse approfondire i concetti presentati, il link seguente conduce direttamente alla pagina Amazon dedicata all’acquisto del volume.
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