L’intelligenza artificiale (IA) sta dimostrando capacità di apprendimento che riflettono quelle umane, grazie al cosiddetto “apprendimento tramite il pensiero“. Questo è il risultato di una ricerca condotta da Tania Lombrozo, docente di psicologia e co-direttrice dell’iniziativa Natural and Artificial Minds dell’Università di Princeton, pubblicata sulla rivista Trends in Cognitive Sciences.
La capacità di imparare dell’intelligenza artificiale
“Ci sono alcune recenti dimostrazioni di ciò che sembra un apprendimento tramite il pensiero nell’IA, in particolare nei modelli linguistici di grandi dimensioni“, ha dichiarato Lombrozo. “A volte ChatGPT si corregge da solo senza che gli venga detto esplicitamente; questo è simile a ciò che accade quando le persone sono impegnate ad apprendere pensando.”
La ricerca ha messo in luce quattro modalità attraverso le quali sia gli esseri umani sia l’IA possono apprendere senza input esterni: spiegazioni, simulazioni, analogie e ragionamenti. Negli esseri umani, ad esempio, spiegare a un bambino come funziona un microonde può rivelare le nostre lacune di comprensione. Inoltre, riordinare i mobili in salotto spesso implica creare un’immagine mentale per simulare diverse disposizioni prima di apportare modifiche fisiche. Anche un atto apparentemente semplice come scaricare software pirata può sembrare inizialmente accettabile finché non lo si paragona al furto di beni fisici. E se si sa che il compleanno di un amico è in un giorno bisestile e domani è un giorno bisestile, si può pensare erroneamente che il compleanno dell’amico sia domani.
L’intelligenza artificiale, secondo Lombrozo, mostra processi di apprendimento simili. Quando si chiede di approfondire un argomento complesso, l’IA può correggere o perfezionare la sua risposta iniziale basandosi sulla spiegazione fornita. L’industria dei giochi, ad esempio, utilizza motori di simulazione per approssimare i risultati del mondo reale, e i modelli possono usare i risultati delle simulazioni come input per l’apprendimento. Inoltre, chiedere a un modello linguistico di tracciare analogie può migliorare l’accuratezza delle risposte, e il ragionamento passo dopo passo può produrre risposte più dettagliate rispetto a una domanda diretta.
Questo solleva interrogativi sul motivo per cui sia le menti naturali che quelle artificiali possiedano tali caratteristiche. “Questo pone la questione del perché sia le menti naturali che quelle artificiali abbiano queste caratteristiche“, ha sottolineato Lombrozo. “Sostengo che l’apprendimento tramite il pensiero sia una sorta di ‘apprendimento su richiesta‘.”
Lombrozo osserva che, quando si impara qualcosa di nuovo, non è sempre chiaro come quell’informazione possa essere utile in futuro. Le persone possono accumulare conoscenze per un uso successivo, fino a quando il contesto non le rende rilevanti e giustifica lo sforzo cognitivo. Tuttavia, Lombrozo riconosce le difficoltà nel tracciare i confini tra ragionamento, apprendimento e altre funzioni cognitive di alto livello, un tema di discussione nel campo delle scienze cognitive.
La revisione solleva anche altre domande, come se i sistemi di IA stiano effettivamente “pensando” o semplicemente imitando i risultati di tali processi. “L’intelligenza artificiale è arrivata al punto in cui è così sofisticata sotto certi aspetti, ma limitata sotto altri, che abbiamo l’opportunità di studiare le somiglianze e le differenze tra l’intelligenza umana e quella artificiale“, ha affermato Lombrozo. “Possiamo imparare cose importanti sulla cognizione umana attraverso l’IA e migliorare l’IA confrontandola con le menti naturali. È un momento cruciale in cui ci troviamo in questa nuova posizione per porre queste interessanti domande comparative“, ha concluso Lombrozo.
