Il pioniere dell'IA frena gli entusiasmi: siamo molto lontani da una AGI

Yann LeCun, chief scientist AI di Meta, frena gli entusiasti che prevedono nel giro di pochi anni l'arrivo di sistemi di intelligenza artificiale dotati di una parvenza di coscienza e con capacità simili, se non superiori, all'intelletto umano, una vera e propria AGI (artificial general intelligence). Lo riporta la CNBC.

Un punto di vista che contrasta con quello del CEO di NVIDIA Jensen Huang, secondo il quale l'IA sarà "abbastanza competitiva" con gli esseri umani entro cinque anni, superando le persone in una moltitudine di compiti mentalmente intensivi. "Conosco Jensen", ha detto LeCun. "C'è una guerra dell'intelligenza artificiale e lui fornisce le armi. [Se] pensi che l'AGI sia in arrivo, saranno di più le GPU che dovrai acquistare".

Il CEO di NVIDIA starebbe "pompando" la situazione, in modo da spingere le società hi-tech a investire sempre più pesantemente sull'acquisto di GPU in modo da potenziare i loro modelli di IA. Creare un senso di urgenza, la paura del rimanere indietro e arrivare secondi nella scoperta di qualcosa di rivoluzionario, il tutto per ingrassare le casse di NVIDIA.

Anziché raggiungere una AGI, secondo LeCun arriveremo prima ad avere una IA con capacità più simili a quelle che di un cane o un gatto. Secondo lo scienziato, l'attuale focus dell'industria tecnologica ai modelli linguistici e il testo non sarà sufficiente per creare l'intelligenza artificiale così come mostrano i film di fantascienza.

"Il testo è una fonte di informazioni molto povera", ha spiegato LeCun. "Addestriamo un sistema sull'equivalente di 20.000 anni di materiale di lettura, e ancora non capisce che se A è uguale a B, allora B è uguale ad A. Ci sono molte cose basilari del mondo che semplicemente non riesce a comprendere attraverso questo tipo di formazione". 

LeCun sta quindi lavorando per rendere i modelli usati per creare servizi come ChatGPT più adatti a funzionare con una varietà di dati, tra cui audio, immagini e video. L'obiettivo è permettere ai sistemi di intelligenza artificiale di scoprire correlazioni nascoste tra questi vari tipi di dati, in modo da sviluppare applicazioni innovative. In gergo si parla di IA multimodali, ma metterle a punto non sarà certo semplice e soprattutto sarà costoso: a vincere, anche in questo, potrebbe essere NVIDIA.

Secondo LeCun, oggi le GPU sono il punto di riferimento quando si tratta di intelligenza artificiale, un parere recentemente espresso dall'ex Intel e AMD Raja Koduri.

Il chief scientist auspica non solo una maggiore varietà nei fornitori ("non è necessario ma sarebbe carino", ha detto) ma prevede il passaggio dalle GPU ad altre architetture. "Ciò che si spera di veder emergere sono nuovi chip che non sono unità di elaborazione grafica, ma solo acceleratori neurali e di deep learning", ha affermato LeCun.

Infine, LeCun ha mostrato un po' di scetticismo verso l'informatica quantistica, il quantum computing. "Il numero di problemi che puoi risolvere con l'informatica quantistica, puoi risolverli in modo molto più efficiente con i computer classici", ha affermato.

"L'informatica quantistica è un argomento scientifico affascinante", ha affermato, sottolineando che è meno chiara la "rilevanza pratica e la possibilità di fabbricare effettivamente computer quantistici che siano effettivamente utili".

Mike Schroepfer, senior fellow di Meta, si è detto d'accordo con LeCun e ha spiegato che ogni "tot anni" valuta la tecnologia quantistica e ha maturato la convinzione che sistemi quantistici utili "potrebbero arrivare a un certo punto, ma hanno un orizzonte temporale così lungo che è irrilevante per ciò che stiamo facendo…".