Nell’epoca attuale, l’intelligenza artificiale (IA) si staglia come uno dei pilastri fondamentali della tecnologia contemporanea, suscitando non solo entusiasmo ma anche interrogativi profondi sul suo impatto e sul rapporto con l’intelligenza umana. Un articolo recente pubblicato su Sole 24 Ore, firmato da Alberto Forchielli e Fabio Scacciavillani, offre uno sguardo critico su queste tecnologie emergenti, soffermandosi in particolare sulla creatività, un ambito in cui l’IA continua a mostrare limiti significativi rispetto alle capacità umane.
L’IA può emulare la creatività umana?
Uno dei punti centrali sollevati dall’articolo è la discrepanza tra l’IA e l’intelligenza umana nella sfera della creatività. Forchielli e Scacciavillani sostengono che l’IA non sia in grado di generare creatività nel senso umano del termine. Mentre le reti neurali possono produrre opere artistiche, scrivere poesie o comporre musica, tali espressioni mancano spesso dell’elemento essenziale dell’originalità e dell’emozione umana. Questo aspetto pone una serie di domande cruciali sul futuro dell’IA nel mondo dell’arte e della cultura, settori dove la capacità di creare e innovare è strettamente legata alla comprensione emotiva e all’esperienza umana profonda. Pertanto, l’evoluzione dell’IA in questi campi potrebbe portare a una reinterpretazione della creatività stessa, definendo nuove modalità di produzione e apprezzamento artistico che integrano le capacità dell’IA con l’unicità umana.
L’inimitabile approccio umano
Un’altra distinzione cruciale riguarda le modalità di ragionamento e apprendimento tra l’IA e gli esseri umani. Forchielli e Scacciavillani identificano tre tipi di inferenza utilizzati nella ricerca sull’IA: deduttiva, induttiva e abduttiva. L’inferenza deduttiva si basa su regole predefinite e dati noti, costituendo il fondamento delle prime fasi dell’IA simbolica. Questo approccio, sebbene potente per risolvere problemi ben definiti, può risultare limitato quando si tratta di affrontare situazioni complesse o ambigue che richiedono intuizione e interpretazione creativa.
In contrasto, l’inferenza induttiva si avvale di algoritmi di machine learning per identificare pattern e relazioni nei dati, aprendo nuove frontiere nell’analisi di grandi volumi di informazioni. Tuttavia, è l’inferenza abduttiva, unicamente umana, a consentire il ragionamento basato su ipotesi e intuizioni, spesso al di là delle informazioni esplicite disponibili. Questa capacità è fondamentale per la formulazione di teorie scientifiche e l’innovazione concettuale, aree dove l’IA può offrire supporto ma non sostituire completamente l’ingegno umano.
I limiti del Large Language Model
I ChatBot basati su Large Language Model (LLM) rappresentano un esempio avanzato di come l’IA possa interagire con il linguaggio umano e svolgere compiti complessi come la traduzione automatica e la generazione di testo. Questi modelli, addestrati su vasti dataset di testi, sono capaci di compiere ragionamenti deduttivi e, in misura limitata, induttivi, manipolando la sintassi del linguaggio per produrre risultati coerenti. Tuttavia, la loro capacità di comprensione semantica profonda e di esecuzione di ragionamenti abduttivi rimane estremamente limitata.
Gli LLM non sono in grado di generare intuizioni originali o formulare ipotesi innovative come gli esseri umani, dipendendo invece dalle informazioni con cui sono stati addestrati e dalle strutture di dati predefinite. Questa discrepanza sottolinea la necessità di considerare l’IA non come un sostituto ma come un complemento dell’intelligenza umana, integrando le capacità computazionali dell’IA con la creatività e l’ingegno umano per massimizzare il loro potenziale combinato.
Il tasto dolente dell’IA: l’esperienza
Un aspetto fondamentale che distingue l’apprendimento umano dall’IA è l’esperienza umana come fonte di conoscenza e intuizione. Gli esseri umani non solo acquisiscono conoscenze attraverso l’istruzione formale, ma integrano una vasta gamma di stimoli sensoriali, emotivi e cognitivi fin dalla nascita. Questo processo non è semplicemente una raccolta di dati, ma un’esperienza ricca di significato che contribuisce alla formazione di intuizioni e conoscenze tacite, difficilmente comunicabili o codificabili per un’intelligenza artificiale. La capacità umana di elaborare informazioni ambigue o incomplete attraverso l’inferenza abduttiva è cruciale per la formulazione di ipotesi scientifiche e la scoperta innovativa, aspetti che attualmente sfuggono alle capacità dell’IA.
Nonostante i progressi dell’IA, la sua evoluzione nei settori culturali e artistici dovrebbe essere vista come un’integrazione delle sue capacità con l’unicità e l’ingegno umano, piuttosto che come una sostituzione. Questo approccio complementare potrebbe aprire nuove prospettive per la produzione e l’interpretazione artistica, riconfigurando il concetto stesso di creatività in un contesto digitale sempre più avanzato.
