Secondo Yann LeCun gli attuali metodi di intelligenza artificiale sono difettos
ll capo di Meta ha affermato che i grandi modelli linguistici che alimentano i prodotti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT non raggiungeranno mai la capacità di ragionare e pianificare come gli esseri umani, poiché si è concentrato invece su un approccio alternativo radicale per creare “superintelligenza” nelle macchine. Yann LeCun, capo scienziato dell’intelligenza artificiale presso il gigante dei social media che possiede Facebook e Instagram, ha affermato: “una comprensione molto limitata della logica . . . non capiscono il mondo fisico, non hanno memoria persistente, non riescono a ragionare in alcuna definizione ragionevole del termine e non sanno pianificare. . . gerarchicamente”.
In un’intervista con il Financial Times, si è opposto a fare affidamento sull’avanzamento degli LLM nel tentativo di creare un’intelligenza di livello umano, poiché questi modelli possono rispondere ai prompt in modo accurato solo se sono stati alimentati con i giusti dati di addestramento e sono, quindi, “intrinsecamente non sicuri”. Invece, sta lavorando per sviluppare una generazione completamente nuova di sistemi di intelligenza artificiale che spera alimenteranno le macchine con un’intelligenza di livello umano, anche se ha detto che questa visione potrebbe richiedere 10 anni per essere realizzata.
Meta ha investito miliardi di dollari nello sviluppo dei propri LLM mentre l’IA generativa è esplosa, con l’obiettivo di raggiungere i gruppi tecnologici rivali, tra cui OpenAI sostenuta da Microsoft e Google di Alphabet. LeCun gestisce un team di circa 500 persone presso il laboratorio Fundamental AI Research (Fair) di Meta. Stanno lavorando per creare un’intelligenza artificiale in grado di sviluppare il buon senso e imparare come funziona il mondo in modo simile agli esseri umani, in un approccio noto come “modellazione del mondo”.
La scommessa di Meta
La visione sperimentale del capo di Meta AI è una scommessa potenzialmente rischiosa e costosa per il gruppo di social media in un momento in cui gli investitori non vedono l’ora di vedere rapidi ritorni sugli investimenti nell’AI. Il mese scorso, Meta ha perso quasi 200 miliardi di dollari di valore quando l’amministratore delegato Mark Zuckerberg ha promesso di aumentare la spesa e trasformare il gruppo di social media in “la principale azienda di intelligenza artificiale al mondo”, spaventando gli investitori di Wall Street preoccupati per l’aumento dei costi con scarso potenziale di entrate immediate.
“Siamo al punto in cui pensiamo di essere all’apice dei sistemi di intelligenza artificiale di prossima generazione”, ha affermato LeCun. I suoi commenti arrivano mentre Meta e i suoi rivali spingono avanti con LLM più avanzati. Figure come il capo di OpenAI Sam Altman ritengono che forniscano un passo fondamentale verso la creazione di intelligenza artificiale generale (AGI), il punto in cui le macchine hanno maggiori capacità cognitive rispetto agli esseri umani. OpenAI la scorsa settimana ha rilasciato il suo nuovo modello GPT-4o più veloce e Google ha presentato un nuovo agente di intelligenza artificiale “multimodale” in grado di rispondere a query in tempo reale su video, audio e testo chiamato Project Astra, alimentato da una versione aggiornata del suo modello Gemini.
Meta ha anche lanciato il suo nuovo modello Llama 3 il mese scorso. Il capo degli affari globali dell’azienda, Sir Nick Clegg, ha affermato che il suo ultimo LLM ha “notevolmente migliorato le capacità come il ragionamento”, ovvero la capacità di applicare la logica alle query. Ad esempio, il sistema ipotizzerebbe che una persona che soffre di mal di testa, mal di gola e naso che cola abbia il raffreddore, ma potrebbe anche riconoscere che le allergie potrebbero causare i sintomi.
Tuttavia, LeCun ha affermato che questa evoluzione degli LLM è stata superficiale e limitata, con i modelli che imparano solo quando gli ingegneri umani intervengono per addestrarli su tali informazioni, piuttosto che l’IA che arriva a una conclusione organica come le persone. “Certamente appare alla maggior parte delle persone come un ragionamento, ma per lo più sfrutta la conoscenza accumulata da molti dati di addestramento”, ha detto LeCun, ma ha aggiunto: “[Gli LLM] sono molto utili nonostante i loro limiti”.
Meta e DeepMind: Due Percorsi Divergenti verso l’Intelligenza Artificiale Generale
Google DeepMind ha anche trascorso diversi anni a perseguire metodi alternativi alla creazione di AGI, inclusi metodi come l’apprendimento per rinforzo, in cui gli agenti di intelligenza artificiale imparano dall’ambiente circostante in un ambiente virtuale simile a un gioco. Martedì, durante un evento tenutosi a Londra, il capo di DeepMind, Sir Demis Hassabis, ha affermato che ciò che mancava ai modelli linguistici era che “non capivano il contesto spaziale in cui ci si trovava. . . in modo che alla fine ne limiti l’utilità”.
Meta ha creato il suo laboratorio Fair nel 2013 per aprire la strada alla ricerca sull’intelligenza artificiale, assumendo accademici di spicco nel settore. Tuttavia, all’inizio del 2023, Meta ha creato un nuovo team GenAI, guidato dal chief product officer Chris Cox.
Ha preso molti ricercatori e ingegneri di intelligenza artificiale da Fair e ha guidato il lavoro su Llama 3 e lo ha integrato in prodotti, come i suoi nuovi assistenti AI e strumenti di generazione di immagini. La creazione del team GenAI è avvenuta quando alcuni addetti ai lavori sostenevano che una cultura accademica all’interno del laboratorio Fair fosse in parte responsabile del ritardo con cui Meta è arrivata al boom dell’IA generativa.
Zuckerberg ha spinto per applicazioni più commerciali dell’IA sotto la pressione degli investitori. Tuttavia, LeCun è rimasto uno dei principali consulenti di Zuckerberg, secondo persone vicine all’azienda, a causa del suo record e della sua reputazione come uno dei padri fondatori dell’intelligenza artificiale, vincendo un premio Turing per il suo lavoro sulle reti neurali. “Abbiamo rifocalizzato Fair verso l’obiettivo a lungo termine dell’IA a livello umano, essenzialmente perché GenAI ora si concentra sulle cose verso cui abbiamo un percorso chiaro”, ha detto LeCun. “Raggiungere l’AGI non è un problema di progettazione del prodotto, non è nemmeno un problema di sviluppo tecnologico, è un problema scientifico“, ha dichiarato LeCun .