Stavi lavorando sull’intelligenza artificiale molto prima che l’LLM diventasse un approccio mainstream. Ma da quando è iniziato ChatGPT, LLM è diventato quasi sinonimo di intelligenza artificiale.
Sì, e lo cambieremo. Il volto pubblico dell’intelligenza artificiale è, forse, principalmente LLM e chatbot di vario tipo. Ma gli ultimi tra questi non sono LLM puri. Sono molte cose diverse dal LLM, come sistemi di percezione e codici che risolvono problemi particolari. Quindi vedremo gli LLM come orchestratori nel sistema in una certa misura.
Oltre a LLM, dietro le quinte c’è molta intelligenza artificiale che gestisce gran parte della nostra società. Ci sono programmi di guida assistita nelle auto, immagini MRI a rotazione rapida, algoritmi che gestiscono i social media: è tutto AI.
Sei stato esplicito nel sostenere che il LLM può portarci solo fino a un certo punto. Pensi che LLM sia sopravvalutato in questi giorni? Puoi spiegare brevemente ai nostri lettori perché ritieni che i LLM non siano sufficienti?
La sensazione che non siano stati sopravvalutati è che sono estremamente utili per molte persone, soprattutto se scrivi testo, fai ricerche o scrivi codice. Gli LLM manipolano molto bene il linguaggio. Ma le persone hanno questa illusione o convinzione errata che sia solo questione di tempo prima che riusciremo a portarle al livello di intelligenza umana, e questo è assolutamente falso.
La parte davvero difficile è comprendere il mondo reale. Questo è il paradosso di Moravec (un fenomeno osservato nel 1988 dall’informatico Hans Moravec): ciò che è facile per noi, come la percezione e la navigazione, è difficile per i computer, e viceversa. Gli LLM sono confinati in un mondo di testo separato. Non possono realmente ragionare o pianificare, perché non hanno un modello del mondo. Non possono prevedere le conseguenze delle loro azioni. Questo è il motivo per cui non esistono robot domestici agili come un gatto domestico o un’auto veramente autonoma.
Avremo sistemi di intelligenza artificiale dotati di intelligenza umana e di livello umano, ma non saranno basati su LLM e non accadrà nel prossimo anno o due da oggi. Ci vorrà del tempo. Prima di poter avere sistemi di intelligenza artificiale con intelligenza di livello umano, devono essere compiuti importanti progressi concettuali. E questo è ciò su cui sto lavorando. E questa azienda, AMI Labs, si sta concentrando sulla prossima generazione.
E la tua soluzione sono i modelli mondiali e l’architettura JEPA (JEPA, o “Joint Embedding Predictive Architecture”, è un framework di apprendimento che addestra modelli di intelligenza artificiale per comprendere il mondo, che LeCun ha creato quando era a Meta). Qual è il passo dell’ascensore?
