L'Intelligenza Artificiale può imparare pensando come gli esseri umani

L'Intelligenza Artificiale può imparare pensando come gli esseri umani

AGI - Anche l'intelligenza artificiale, come gli esseri umani, è in grado di autocorreggersi e di giungere a nuove conclusioni attraverso l'"apprendimento tramite il pensiero". Lo rivela una ricerca guidata da Tania Lombrozo, docente di psicologia e co-direttrice dell'iniziativa Natural and Artificial Minds dell'Universita' di Princeton, riportata su sulla rivista Trends in Cognitive Sciences. "Ci sono alcune recenti dimostrazioni di ciò che sembra un apprendimento tramite il pensiero nell'IA, in particolare nei modelli linguistici di grandi dimensioni", ha detto Tania Lombrozo.

"A volte ChatGPT si corregge da solo senza che gli venga detto esplicitamente; questo è simile a ciò che accade quando le persone sono impegnate ad apprendere pensando", ha continuato Lombrozo. Lo studio ha identificato quattro esempi di apprendimento tramite il pensiero negli esseri umani e nell'IA: chi impara può acquisire nuove informazioni senza input esterni attraverso spiegazioni, simulazioni, analogie e ragionamenti. Negli esseri umani, spiegare a un bambino come funziona un microonde può rivelare le nostre lacune di comprensione.

Riordinare i mobili in salotto spesso comporta la creazione di un'immagine mentale per simulare diverse disposizioni prima di apportare qualsiasi modifica fisica. Scaricare software pirata può inizialmente sembrare moralmente accettabile, finché non si fa un'analogia con il furto di beni fisici. Se si sa che il compleanno di un amico cade in un giorno bisestile e che domani è un giorno bisestile, si può pensare che il compleanno dell'amico sia domani.

L'intelligenza artificiale mostra processi di apprendimento simili. Quando si chiede di approfondire un argomento complesso, l'intelligenza artificiale può correggere o perfezionare la sua risposta iniziale in base alla spiegazione fornita. L'industria dei giochi utilizza motori di simulazione per approssimare i risultati del mondo reale e i modelli possono utilizzare i risultati delle simulazioni come input per l'apprendimento.

Chiedere a un modello linguistico di tracciare analogie può portarlo a rispondere alle domande in modo più accurato di quanto non farebbe con semplici domande. Se si chiede all'intelligenza artificiale di ragionare passo dopo passo, si possono ottenere risposte che non si riuscirebbero a ottenere con una domanda diretta. "Questo pone la questione del perché sia le menti naturali che quelle artificiali abbiano queste caratteristiche", ha evidenziato Lombrozo.

"Sostengo che l'apprendimento tramite il pensiero sia una sorta di 'apprendimento su richiesta'", ha aggiunto Lombrozo. Quando si impara qualcosa di nuovo, non si sa come l'informazione possa servire in futuro. Lombrozo sostiene che le persone possono mettere da parte le conoscenze per un secondo momento, fino a quando il contesto non le rende rilevanti e vale la pena spendere lo sforzo cognitivo per pensare e imparare. Lombrozo riconosce le difficoltà nel definire i confini tra ragionamento, apprendimento e altre funzioni cognitive di alto livello, un'area di dibattito nel campo delle scienze cognitive. La revisione solleva anche altre domande, alcune delle quali Lombrozo intende approfondire, come ad esempio se i sistemi di IA stiano effettivamente "pensando" o semplicemente imitando i risultati di tali processi.

"L'intelligenza artificiale è arrivata al punto in cui è così sofisticata sotto certi aspetti, ma limitata sotto altri, che abbiamo l'opportunita' di studiare le somiglianze e le differenze tra l'intelligenza umana e quella artificiale", ha affermato Lombrozo. "Possiamo imparare cose importanti sulla cognizione umana attraverso l'IA e migliorare l'IA confrontandola con le menti naturali", ha proseguito Lombrozo. "E' un momento cruciale in cui ci troviamo in questa nuova posizione per porre queste interessanti domande comparative", ha concluso Lombrozo. (AGI)Sci/Adv