La domanda che tutti ci poniamo con l’avanzare irrefrenabile della tecnologia è: “L’Intelligenza Artificiale riuscirà davvero a sostituirci?” Le risposte arrivano direttamente qui di seguito.
A febbraio è emerso PALM di Google, un transformer in grado di “spiegare” barzellette e battute umoristiche. A marzo è stato il turno di AlphaCode di DeepMind, capace di risolvere problemi informatici formulati in linguaggio naturale, a un livello superiore al 50% dei programmatori umani. A maggio è poi arrivato IMAGEN di Google, un generatore di immagini estremamente realistiche di scenari complessi, a partire da una descrizione testuale (“un cervello che cavalca un missile in viaggio verso la luna”).
Secondo Jeff Dean, capo della ricerca AI di Google, ci sono però tre problemi: 1) mancanza di generalità (le reti neurali attuali sono focalizzate su task specifici); 2)specializzazione per una determinata modalità di input
(testo, immagini, suoni); 3) incapacità di riutilizzare le conoscenze ottenute per risolvere nuovi task.Il 12 maggio DeepMind ha presentato al mondo “GATO: un agente generalista”, che promette appunto di risolvere i problemi. Questo è in grado di gestire testi e immagini in “tokens” e donati ad una singola rete neurale, in grado di eseguire 600 task diversi. Si parla di interazioni linguistiche di vario genere, comprensione di immagini, manipolazione di oggetti.
Secondo Nando de Freitas, direttore del gruppo di Machine Learning di DeepMind, “the game is over”. Manca poco alla soluzione, giusto l’aumento della dimensione di GATO (ancora prototipo), l’ottimizzazione dei parametri e il cervello di un corpo robotico capace di interagire con l’ambiente. Dopodiché il gioco è fatto!