Pensate (è il caso di dirlo) a un’intelligenza artificiale che prima di rispondere a una domanda si ferma un attimo a riflettere, a pensare tra sé e sé considerando diverse possibilità e scegliendo la migliore. “Come è umana, lei!” (cit.). È ciò che un gruppo di ricercatori è riuscito a ottenere grazie a un innovativo metodo di addestramento chiamato “Quiet-STaR“.
Questa tecnica, che fornisce all’AI una sorta di “monologo interiore”, sta dimostrando di poter migliorare notevolmente le capacità di ragionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, aprendo nuove, incredibili prospettive per il futuro di questa tecnologia.
Se l’IA impara a “pensare” prima di parlare
Fino ad ora, i più famosi chatbot come ChatGPT sono stati addestrati a generare risposte fluide e convincenti, ma senza una vera capacità di “ragionare” su ciò che stanno per dire o di anticipare le possibili direzioni di una conversazione. In pratica, sono bravissimi a dare risposte che “suonano bene”, ma spesso difettano di logica, coerenza e buon senso.
Con Quiet-STaR potrebbe cambiare tutto. Questo algoritmo sviluppato da Erik Zelikman e colleghi alla Cornell University (qui trovate il paper) fa una cosa nuova. Istruisce l’AI a generare una moltitudine di “ragionamenti interni” in parallelo, prima di rispondere a un input. Quando arriva il momento di dare una risposta, l’AI genera un mix di previsioni, con e senza ragionamento, e sceglie la migliore (che può essere verificata da un umano, a seconda del tipo di domanda).
Infine, impara a “pensare” scartando i ragionamenti che si sono rivelati errati. In pratica, è come se l’AI stesse facendo una “prova generale” nella sua testa prima di parlare, proprio come facciamo noi umani!
Fatemici pensare… QuietStar. Dove ho già sentito questo nome? È QUEL Q*?
Negli scorsi mesi il nome Q*, o QStar ha iniziato a circolare in relazione allo “psicodramma” occorso a OpenAI. Un terremoto che ha detronizzato, e poi rimesso in sella il CEO Sam Altman (con la regia di Microsoft). QStar è il progetto che, a detta di qualcuno, aveva provocato lo “scisma” in Open AI. Un progetto che mira a sviluppare un’intelligenza artificiale con capacità di ragionamento, memoria e contestualizzazione simili a quelle umane, posizionandosi come un passo intermedio verso l’obiettivo finale di realizzare un’AI con capacità cognitive pari e poi superiori a quelle umane, nota come Artificial Superintelligence (ASI). Questo QuietStar è una “costola” di Q*? Lo scopriremo nelle prossime settimane.
Un balzo in avanti nel ragionamento (e nella matematica)
I ricercatori hanno applicato Quiet-STaR a Mistral 7B, un modello di linguaggio open-source, e i risultati sono stati impressionanti. La versione “pensante” di Mistral 7B ha ottenuto un punteggio del 47,2% in un test di ragionamento, contro il 36,3% della versione “vanilla”. Certo, in un test di matematica scolastica ha comunque fallito, con un misero 10,9%. Ma ehi, è pur sempre quasi il doppio del 5,9% di partenza! Un risultato che fa… Pensare.
Intendiamoci, siamo ancora lontani dal colmare il divario tra le reti neurali artificiali e le capacità di ragionamento umane. Ma Quiet-STaR sembra essere un passo nella giusta direzione. A differenza di altri tentativi di migliorare il ragionamento delle AI, molto specifici e non generalizzabili, questo metodo può essere applicato “silenziosamente” a diversi tipi di modelli, indipendentemente dai dati di addestramento originali.
Il futuro dell’AI? Un dialogo interiore e un pizzico di buon senso
A quanto pare, il segreto per AI più intelligenti è farle parlare con sé stesse. Un giorno avremo chatbot che, prima di rispondere alle nostre domande, si prenderanno una pausa di riflessione, magari dicendo: “Hmm, fammi pensare un attimo…”. E chissà che questo monologo interiore non possa portare a AI con un briciolo di buon senso in più, capaci di capire il contesto, di cogliere le sfumature, di prevedere le conseguenze delle loro parole.
Certo, la strada è ancora lunga. Ma ricerche come questa ci ricordano che l’intelligenza, artificiale o umana che sia, non è solo una questione di velocità o di potenza di calcolo. È anche, e soprattutto, una questione di riflessione, di ragionamento, di capacità di mettersi nei panni degli altri. In fondo, cosa ci rende umani se non la nostra abilità di pensare, parlare con noi stessi, immaginare scenari futuri, imparare dai nostri errori?
Nell’attesa che lo facciano le macchine, ricominciamo a farlo anche noi. Se c’è una cosa che imparo da questa notizia è che a volte, per essere più intelligenti, basta semplicemente imparare a pensare prima di parlare. E questo, credetemi, vale tanto per i circuiti quanto per le sinapsi.
