Con l’obiettivo di completare una breve indagine sulle parole impiegate dall’IA – e da quelle usate per definirla – è necessario proseguire con un approfondire sul funzionamento della IA, da un punto di vista più tecnico.
Trovi la prima parte dell’articolo QUI.
Giunti a questo punto, analizzare come una mente artificiale sia in grado di affrontare attività tipicamente umane, fornisce l’immagine speculare dell’indagine affrontata poc’anzi.
L’organizzazione delle reti neurali di una IA, seppure riproponga approssimativamente il complesso della rete di neuroni presente nel cervello umano, riporta differenze sostanziali, impiegando algoritmi, matrici, funzioni.
Il sistema di livelli che serve a comporre la rete neurale, è strutturato in nodi (singole unità di calcolo). I vari nodi ricevono input da neuroni artificiali precedenti, a cui sono collegati attraverso i pesi. Se è superata la soglia di attivazione, allora le informazioni e i dati passano al nodo successivo, in questo modo l’output diventa input per il nodo seguente.
L’utilizzo delle reti neurali artificiali (ANN) conduce alla risoluzione di specifici problemi, passando dai dati del livello di input di nodi, alle elaborazioni dei livelli nascosti fino a livello di output.
L’intelligenza artificiale di tipo generativo, che fa uso del deep learning, presenta più strati di reti neurali, i quali consentono di ottenere un tipo di apprendimento automatico più avanzato.
I dati di addestramento impiegati permettono di risolvere problemi complessi, come la creazione di testi o immagini o la traduzione, utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
L’elaborazione del linguaggio naturale consente all’IA di leggere il testo da noi sottoposto. L’IA procede con la scansione del testo fornitole, che viene suddiviso in frasi e parole. Ciascuna di queste ultime è considerata dal punto di vista grammaticale (ad esempio, se una parola è un verbo. un aggettivo, un avverbio), per poi eseguire l’analisi logica (si tratta di individuare il soggetto, il predicato e i vari tipi di complemento – oggetto, di specificazione, o di luogo, ad esempio). Successivamente si passa all’analisi della struttura sintattica, ovvero della struttura di ciascuna singola frase, dei collegamenti presenti tra i vari elementi di essa.
Da questo si passa alla comprensione del contesto in cui una frase è utilizzata, fino a individuare il sentimento o lo stato d’animo con qui abbiamo battuto determinate parole al computer, forse dettate dalla fretta, rabbia o gioia.
Quando si formula la richiesta di generazione di un brano a un chatbot – come la quartina citata in precedenza da Chat GPT– il programma rileva le parole da noi impiegate per mezzo del linguaggio naturale (NLP) ed elabora dati e informazioni utilizzando il codice binario, sebbene la risposta formulata sia leggibile nella stessa forma in cui è stata fornita la domanda.
A partire dalla richiesta di input, l’IA comprende il messaggio e genera una risposta reputata appropriata, utilizzando gli algoritmi di apprendimento automatico. Nel farlo riordina i dati con cui è stata addestrata, di conseguenza è da tenere in considerazione come possano presentarsi alcune criticità. Per errore c’è la possibilità che siano introdotti bias cognitivi all’interno dei modelli usati per il suo apprendimento.
Questi errori possono essere introdotti senza alcuna intenzionalità da parte di chi si occupa dell’addestramento dell’IA, oppure possono essere presenti all’interno degli stessi modelli di addestramento forniti.
Ad ogni modo, davanti alle parole generate da una IA, sotto il nostro sguardo, pare che a rispondere sia un’altra persona e non un software.
Tuttavia, seppure la mente del lettore riesca a caricare tali parole di un significato, l’IA generativa, per quanto sofisticata nel portare elaborati coerenti alle richieste formulate e per quanto abile nel produrre opere anche di alto valore, non può che fare uso di una lingua ben differente da quella utilizzata dai parlanti. È una lingua che non è soggetta ad alcun cambiamento, che non presenta alcuna innovazione, se non quella fornitale dalle stesse fonti da cui è alimentata.
Per riallacciarsi al quesito d’esordio, con cui è partita la presente indagine, è opportuno arrivare a interrogarsi su come possa essere compiuto un confronto tra un inventore di sogni tanto innovativo e acuto, in grado di portare non solo opere dal grande contenuto, ma capace anche di creare parole nuove, e un’intelligenza che può solo mescere nuovamente queste parole e organizzarle in un ordine differente.
Numerosi sono i letterati, scienziati, pensatori che hanno portato parole nuove con cui hanno poi contribuito a modificare il modo di vedere la realtà e il mondo. Shakespeare, per citarne almeno uno!
Indagando, scandagliando la realtà, il mondo, l’animo umano, si arriva a percepire e a cogliere aspetti che la maggior parte delle volte non è possibile nemmeno rendere adeguatamente a parole.
L’ineffabilità dell’amore, del dolore, delle idee, dei sogni non può che essere colta che attraverso l’arte e la poesia. Immagini e figure letterarie consentono di manifestare la vitalità della lettura.
L’intelligenza artificiale, precisa nelle tecniche dell’imitazione, sarebbe incapace di farci leggere pagine di straordinaria bellezza, o meglio, lo farebbe in quanto istruita a farlo, perché nel darle origine e nel migliorarla hanno contribuito e collaborano le migliori menti; all’incirca come noi, che durante il nostro intero e inconcluso percorso di istruzione, siamo stati nutriti dalla letteratura (in modo più o meno consapevole).
Ma quando l’IA scrive non assapora l’incanto delle parole, non percepisce la fine arte di ordinarle in uno spazio vuoto, non avverte l’urgenza e il bisogno della scrittura, non si lascia stravolgere e turbare da pagine che continueranno a vivere nel tempo.
Come nani sulle spalle dei giganti sono le più moderne intelligenze cognitive.
Ed è ormai manifesto come dietro a questo nuovo strumento si celi il sogno millenario di una conoscenza capace di valicare i limiti delle singole discipline, un unico sapere riunito in una mente.
Davanti alla differenziazione del sapere e alla specializzazione settoriale, si fa vivo l’interesse di uno strumento che permetta di superare e assimilare una crescente iperspecializzazione.
Purtroppo, abbiamo l’impressione che la mente umana non basti più, appare lenta e poco efficiente nell’elaborare un’importante complessità, gestita invece in maniera agile dall’IA.
Lo osserviamo tutti i giorni all’interno di ciascuna realtà lavorativa. Nel nostro caso, ad esempio, è difficile poter pensare a un professionista in grado di conoscere approfonditamente e nel dettaglio tutte le soluzioni proposte da Horsa. Risulta invece accettabile – non solo professionalmente parlando, ma anche dal punto di vista umano – pensare a un gruppo di figure professionali, distinte per campo e area di competenza, ciascuna con un particolare tipo di istruzione e una propria esperienza.
D’altro canto, però, il costante approfondimento, in cui ci applichiamo, non fa che spingere oltre la nostra conoscenza, orientandola verso quanto non abbiamo avuto modo di conoscere o in direzione di ciò che ancora non abbiamo creato e inventato.
La lettura si innalza a strumento principe con cui avere accesso a nuovi, o differenti, contenuti.
Solo attraverso la lettura, e la scrittura come altro lato della medaglia, è possibile intraprendere tale percorso: solo così è concesso valicare i limiti e percorrere strade mai attraversate in precedenza.
Le parole racchiuse nei libri che troviamo posati sulla scrivania, sul tavolo della cucina, o dell’ufficio, aprono uno spiraglio su un mondo diverso da quello in cui ci si trovava prima di intraprenderne la lettura.
La lettura è un processo di costante riorganizzazione che permette un aumento della connettività in determinati moduli cerebrali, e ci fa percepire che conclusa l’ultima pagina di un romanzo o di un saggio non siamo più quelli che eravamo prima, che pensiamo in modo diverso.
Riuscire ad accedere al contenuto di opere letterarie, saggi, articoli, poter fruire dei più eterogenei contenuti, ci consente, di conseguenza, di cogliere una nuova forma di libertà, scoprendo come nulla di quanto abbiamo imparato e letto fino ad ora, nemmeno queste stesse parole, possa dirsi definitivo.
Le eclettiche possibilità a cui apre la creatività umana fungono da sostegno davanti a una realtà che paradossalmente, alle volte, ci appare incerta e disorientata.
Con la nostra apprezzata intelligenza artificiale, dobbiamo prendere consapevolezza del fatto che se l’IA un giorno sarà in grado di sognare pecore elettriche, è perché siamo noi a sognare assieme a lei.
