{"id":22639,"date":"2023-08-21T09:00:00","date_gmt":"2023-08-21T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=22639"},"modified":"2023-08-21T10:52:01","modified_gmt":"2023-08-21T08:52:01","slug":"ai-e-imitazione-del-linguaggio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/ai-e-imitazione-del-linguaggio\/","title":{"rendered":"Come l&#8217;intelligenza artificiale si comporta nell&#8217;imitazione del linguaggio"},"content":{"rendered":"\n<p>Fra i sistemi di intelligenza artificiale pi\u00f9 sorprendenti, e quindi anche pi\u00f9 celebri, <strong>ci sono sicuramente i modelli linguistici:<\/strong> tutti abbiamo almeno una volta <strong>dialogato con ChatGPT<\/strong> o con altri, non meno interessanti, sistemi che espongono chatbot basati su architetture <em>transformer<\/em>, gli ormai ben noti <strong>LLM<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Questi sistemi di imitazione del linguaggio<strong> ci colpiscono e inquietano<\/strong> in quanto il linguaggio, secondo un pregiudizio filosofico duro a morire, \u00e8 considerato una prerogativa degli esseri umani. Per esempio,<strong> Cartesio stabil\u00ec come criterio distintivo fra uomini e animali proprio il linguaggio, <\/strong>cio\u00e8 la possibilit\u00e0 di riuscire a interloquire, sia capendo quel che ci si comunica che riuscendo a comporre frasi che gli altri capiscano.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"gb-headline gb-headline-c42dbc66 gb-headline-text\">La teoria di Turing sull&#8217;imitazione del linguaggio<\/h2>\n\n\n\n<p>Non \u00e8 un caso che il pi\u00f9 celebre test di intelligenza delle macchine, il <em>test di Turing<\/em>, <strong>riguardi la comprensione, l&#8217;imitazione del linguaggio<\/strong> e<strong> la sua generazione: <\/strong>sebbene sia arcinoto, vale la pena ricordare di cosa si tratti seguendo gli scritti nei quali Alan Turing lo ha introdotto, nel 1950.<\/p>\n\n\n\n<p>Per apprezzare la visionariet\u00e0 di Turing baster\u00e0 ricordare che nel 1948, quando lui scriveva il suo <strong>primo articolo sull\u2019intelligenza delle macchine,<\/strong> esistevano sostanzialmente due computer programmabili al mondo: l\u2019ENIAC negli USA e il \u201cManchester Baby\u201d in UK, nel cui progetto era stato coinvolto lo stesso Turing. <\/p>\n\n\n\n<p>Queste macchine potevano<strong> memorizzare qualche centinaio di numeri<\/strong>, erano milioni di volte pi\u00f9 lente delle attuali e occupavano intere stanze. Come si poteva pensare che potessero <strong><em>essere programmate per competere con l\u2019intelligenza umana?<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p><strong>Lettura consigliata: <em><a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/dev-community\/alan-turing\/\" class=\"ek-link\">Quattro motivi per cui Alan Turing \u00e8 stato una delle persone pi\u00f9 importanti del XX secolo<\/a><\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p>Nel suo articolo <em>\u201cIntelligent machinery\u201d<\/em> del 1948, Turing<strong> spiega perch\u00e9 fosse convinto che ci\u00f2 sia possibile:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Una ragione per credere nella possibilit\u00e0 di costruire macchine pensanti \u00e8 il fatto che \u00e8 possibile costruire macchine che imitino ogni piccola parte dell\u2019essere umano. Che il microfono faccia questo per l\u2019orecchio e la televisione e la telecamera per l\u2019occhio, \u00e8 assodato. Si possono anche produrre robot controllati da remoto le cui membra bilanciano il corpo per mezzo di servo-meccanismi.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Quindi, se \u00e8 possibile <strong>imitare elettromeccanicamente gli organi di senso e locomozione<\/strong>, perch\u00e9 <strong>non il cervello? <\/strong>\u00c8 a questo organo che Turing limita fin da subito la sua riflessione:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Un modo per impostare il nostro compito di costruire una macchina pensante sarebbe quello di prendere un uomo intero e provare a sostituire tutte le sue parti con dispositivi elettronici. Lui includerebbe telecamere, microfoni, altoparlanti, ruote e servo-meccanismi del tipo di un cervello elettronico. Ci\u00f2 richiederebbe naturalmente uno sforzo enorme. [\u2026] Inoltre [\u2026] la creatura non potrebbe avere contatto col cibo, col sesso, lo sport e molte altre cose di interesse per gli esseri umani. [\u2026] Invece io propongo di provare a vedere cosa possa essere fatto con un cervello che sia pi\u00f9 o meno senza corpo, provvisto al pi\u00f9 di organi di vista, parola e udito.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ai-generated-g3ef15808e_640.jpg\" alt=\"imitazione del linguaggio\" class=\"wp-image-21601\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ai-generated-g3ef15808e_640.jpg 640w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ai-generated-g3ef15808e_640-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/ai-generated-g3ef15808e_640-400x225.jpg 400w\" sizes=\"auto, (max-width: 640px) 100vw, 640px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>In quello stesso lavoro del 1948, <em>annus mirabilis<\/em> dell\u2019Informatica in quanto<strong> viene anche pubblicata la teoria dell\u2019informazione<\/strong> di Claude Shannon e il celebre e influente libro <em>Cibernetica<\/em> di Norbert Wiener, <strong>Turing enumera quelli che secondo lui potrebbero essere campi di applicazione per le macchine intelligenti<\/strong>, in una lista che rende conto delle sue capacit\u00e0 profetiche:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Giochi vari, come scacchi, tris, bridge, poker.<\/li>\n\n\n\n<li>L\u2019apprendimento del linguaggio.<\/li>\n\n\n\n<li>La traduzione del linguaggio.<\/li>\n\n\n\n<li>La crittografia.<\/li>\n\n\n\n<li>La matematica.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Turing torna sull\u2019argomento <strong>con idee ancora pi\u00f9 precise in alcuni suoi articoli del 1950 e 1951<\/strong>: in seguito, nei pochi anni rimasti della sua troppo breve vita,<strong> si occuper\u00e0 d\u2019altro, in particolare di modelli matematici della biologia.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>\u00c8 nel suo \u201cComputing machinery and intelligence\u201d (1950) <strong>che propone il celebre test per fornire una risposta operativa alla domanda assai vaga<\/strong> <em>\u201cpu\u00f2 una macchina pensare?\u201d<\/em>. Per cominciare, Turing descrive il<em> \u201cgioco dell\u2019imitazione\u201d<\/em>, <strong>volto a determinare il sesso di uno dei giocatori;<\/strong> nelle sue parole:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Si gioca con tre persone, un uomo A, una donna B e un inquirente C che pu\u00f2 essere di entrambi i sessi. L\u2019inquirente sta in una stanza separata dagli altri due. L\u2019obiettivo del gioco per l\u2019inquirente \u00e8 di determinare quale degli altri due sia l\u2019uomo e quale la donna. Li conosce solo con le sigle X e Y e alla fine del gioco deve dire \u201cX \u00e8 A e Y \u00e8 B\u201d oppure \u201cX \u00e8 B e Y \u00e8 A\u201d. L\u2019inquirente pu\u00f2 porre domande [\u2026] l\u2019obiettivo di A \u00e8 di provare a far giungere C alla conclusione sbagliata. [\u2026] Affinch\u00e9 il timbro di voce non possa aiutare l\u2019inquirente, le risposte devono essere scritte. L\u2019ideale sarebbe avere una telescrivente che comunichi fra le due stanze. Alternativamente, le risposte potrebbero essere riportate da un intermediario. L\u2019obiettivo del gioco per il terzo giocatore B \u00e8 di aiutare l\u2019inquirente.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Dunque il giocatore A, l\u2019uomo, vince se fa credere a C d\u2019essere invece la donna, mentre B e C vincono se C riesce a smascherare A. La presenza di B fornisce un aiuto a C, ovviamente.<\/p>\n\n\n\n<p>Ora, alla domanda<em> \u201cpu\u00f2 un computer pensare?\u201d<\/em> Turing sostituisce quindi<em> \u201cpu\u00f2 un computer vincere il gioco dell\u2019imitazione?\u201d<\/em>: cio\u00e8, <strong>facciamo giocare il gioco dell\u2019imitazione a un inquirente umano C contro un computer A e un essere umano B<\/strong>; se A riesce a ingannare C facendogli credere che lui \u00e8 l\u2019umano e B il computer allora<strong> ha vinto, ha passato il test di Turing<\/strong> sull&#8217;imitazione del linguaggio.<\/p>\n\n\n\n<p>Naturalmente, <strong>sebbene il test di Turing offra un criterio operativo per misurare l\u2019intelligenza<\/strong> di una macchina, <strong>ignora <\/strong>moltissimi attributi impliciti nella parola<em> \u201cintelligenza\u201d.<\/em> Per esempio, nessuno dubita che uno scimpanz\u00e9 o un delfino siano intelligenti ma non supererebbero il test di Turing, anzi non potrebbero proprio sostenerlo! <\/p>\n\n\n\n<p>Nell\u2019identificare il linguaggio col pensiero e il pensiero con l\u2019intelligenza<strong> perdiamo gran parte dell\u2019essenza di quest\u2019ultima<\/strong>. Turing ne \u00e8 consapevole quando afferma che <strong>non \u00e8 sensato tentare di replicare un intero essere umano<\/strong> ma di limitarsi al suo <strong>cervello<\/strong>, alla sua parte razionale potremmo ulteriormente precisare.<\/p>\n\n\n\n<p>Fatta salva questa osservazione, come facciamo a costruire una macchina pensante? Di nuovo il grande matematico ci viene in aiuto <strong>con un suggerimento <\/strong>messo in atto dal moderno <em>machine learning<\/em>. Riportiamo le sue parole, sempre dall\u2019articolo del 1950:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Invece che scrivere un programma per computer per simulare una mente adulta, perch\u00e9 piuttosto non provare a produrne uno che simuli la mente di un bambino? Se questo fosse soggetto a un\u2019appropriata educazione si otterrebbe la mente di un adulto.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Non solo Turing <strong>propone di costruire una macchina capace di apprendere <\/strong>ma che all\u2019inizio non sa nulla, ma suggerisce anche <strong>un modo per farla apprendere,<\/strong> l\u2019idea embrionale del <em>reinforcement learning<\/em>:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><em>Normalmente associamo il processo di insegnamento a premi e punizioni. Semplici macchine-bambino potrebbero essere costruite in modo che gli eventi che precedono una punizione tendano a non essere ripetuti, mentre un segnale di premio aumenterebbe la probabilit\u00e0 di ripetizione degli eventi che vi hanno portato. [\u2026] L\u2019uso di premi e punizioni \u00e8 nel migliore dei casi solo una parte del processo di apprendimento. [\u2026] \u00c8 quindi necessario avere altri canali \u201cnon emozionali\u201d di comunicazione. Se questi fossero disponibili, sarebbe possibile insegnare a una macchina con premi e punizioni a obbedire a ordini espressi in un linguaggio simbolico. Questi ordini sarebbero trasmessi lungo i canali \u201cnon emozionali\u201d. L\u2019uso di questo linguaggio diminuirebbe enormemente il numero di premi e punizioni richiesti.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>I pochi ma <strong>incredibilmente incisivi interventi di Turing sul tema del pensiero nelle macchine <\/strong>hanno, come si vede, non solo dato autorevolezza a questa possibilit\u00e0, ma anche <strong>tracciato delle linee lungo le quali procedere per raggiungere questi obiettivi.<\/strong> Linee che purtroppo sono state a lungo ignorate, <strong>come vedremo in un prossimo articolo<\/strong>, se questo non vi \u00e8 dispiaciuto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fra i sistemi di intelligenza artificiale pi\u00f9 sorprendenti, e quindi anche pi\u00f9 celebri, ci sono sicuramente i modelli linguistici: tutti abbiamo almeno una volta dialogato con ChatGPT o con altri, non meno interessanti, sistemi che espongono chatbot basati su architetture transformer, gli ormai ben noti LLM. 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