Dall’ippocampo all’intelligenza artificiale
L’ippocampo è un componente chiave nella complessità della cognizione umana, in quanto coordina processi che vanno oltre l’immagazzinamento della memoria. È un maestro dell’inferenza, un’abilità cognitiva che ci permette di ricavare correlazioni astratte dai dati grezzi che ci vengono forniti, consentendoci di comprendere il mondo in modi più flessibili e adattivi. Questa idea è supportata da un recente studio pubblicato su Nature, che dimostra come l’ippocampo registri concetti astratti di alto livello che supportano la generalizzazione e il comportamento adattivo in diverse circostanze.
Fondamentalmente, l’inferenza è il processo cognitivo che ci permette di trarre conclusioni da fatti noti, anche quando questi dati sono vaghi o insufficienti. Questa abilità ci permette di risolvere problemi, prevedere risultati e comprendere metafore, spesso con poche informazioni a disposizione. Questo processo nell’ippocampo dipende dalla capacità di condensare i dati in rappresentazioni astratte che si applicano a nuove situazioni e possono essere generalizzate. In sostanza, l’ippocampo ci aiuta a pensare al di là del qui e ora, formando associazioni e previsioni che orientano le nostre scelte e i nostri comportamenti.
E le macchine? È possibile per i Large Language Models basati su algoritmi predittivi simulare questo tipo di funzione cognitiva di ordine superiore?
LLM e inferenza predittiva
Come spiegato qui, gli LLM possono inizialmente sembrare semplici dispositivi statistici. Dopo tutto, il loro compito principale è quello di utilizzare i modelli osservati in grandi insiemi di dati per anticipare la parola successiva in una sequenza. Sotto questa superficie, tuttavia, si nasconde un sistema di astrazione e generalizzazione più intricato, che assomiglia in qualche modo al processo dell’ippocampo.
Gli LLM imparano a codificare rappresentazioni astratte del linguaggio, non solo coppie o sequenze di parole. Questi modelli possono dedurre associazioni tra parole, frasi e concetti in modi che vanno oltre i semplici schemi di superficie, poiché sono stati addestrati su grandi quantità di dati testuali. Per questo motivo, gli LLM possono lavorare in diversi contesti, reagire a nuove richieste e persino produrre risultati originali.
In questo senso, gli LLM sono impegnati in un tipo di inferenza automatica. Nello stesso modo in cui l’ippocampo condensa gli input sensoriali ed esperienziali in regole o principi astratti che dirigono il pensiero umano, i LLM comprimono le informazioni linguistiche in rappresentazioni astratte che consentono loro di generalizzare tra i vari contesti.
Dalla previsione alla vera inferenza
Tuttavia, gli LLM possono fare inferenze allo stesso livello del cervello umano? La disparità è più evidente in questo caso. Gli LLM non sono ancora molto bravi a comprendere o inferire concetti astratti, nonostante la loro straordinaria capacità di prevedere la parola successiva in una sequenza e di produrre scritti che spesso sembrano il risultato di un attento ragionamento. Piuttosto che comprendere la causa sottostante o la profondità relazionale che sta alla base dell’inferenza umana, gli LLM si basano su correlazioni e schemi.
Nella cognizione umana, l’ippocampo attinge a una comprensione profonda dei legami astratti tra oggetti, idee ed esperienze, oltre a fare previsioni su ciò che probabilmente accadrà in seguito in base all’esperienza. Questo permette alle persone di risolvere nuovi problemi, applicare i principi appresi in un’ampia gamma di situazioni e fare salti logici.
Se vogliamo far progredire gli LLM verso un grado più elevato di inferenza, dobbiamo creare sistemi che non si limitino a prevedere la parola successiva utilizzando le probabilità statistiche. Per consentire loro di applicare concetti e relazioni astratte in una varietà di circostanze, dovremmo creare modelli in grado di rappresentarli in modo da creare una “funzionalità ippocampale delle LLM”.
Il futuro dell’inferenza
La prospettiva di creare LLM che funzionino in modo simile all’ippocampo è intrigante. Tali sistemi comprenderebbero le informazioni che elaborano a un livello più profondo e astratto, anziché limitarsi a prevedere la parola successiva. Ciò aprirebbe la strada a macchine in grado di imitare l’adattabilità della cognizione umana, deducendo relazioni complesse, traendo conclusioni originali da dati minimi e applicando i principi appresi in una varietà di contesti.
Per avvicinare gli LLM a questo obiettivo, si possono esplorare diversi approcci. Un metodo interessante è l’utilizzo dell’apprendimento multimodale, in cui gli LLM potrebbero incorporare i dati provenienti da diversi input sensoriali, come suoni o immagini, oltre a elaborare il testo, creando una visione più astratta e completa del mondo. Inoltre, gli sviluppi dell’apprendimento per rinforzo, che insegnano ai modelli a imparare commettendo errori in contesti dinamici, potrebbero rendere più facile simulare il modo in cui le persone imparano e deducono dalle loro esperienze.
In definitiva, lo sviluppo di sistemi che assomiglino maggiormente al ragionamento astratto e generalizzabile fornito dall’ippocampo umano potrebbe essere la chiave del futuro dell’intelligenza artificiale. Oltre a fare previsioni, questi LLM “di nuova generazione” potrebbero anche ragionare, dedurre e adattarsi a nuove situazioni con un grado di adattabilità che è ancora esclusivamente umano.
Il rapporto tra intelligenza artificiale e cognizione umana è ancora in fase di sviluppo e colmare il divario tra inferenza e previsione potrebbe essere il prossimo grande sviluppo dell’IA. Potremmo essere in grado di sviluppare sistemi di intelligenza artificiale che pensino in modo più simile agli esseri umani esaminando l’ippocampo e la sua funzione nel ragionamento astratto. Questo ci permetterebbe non solo di prevedere il futuro, ma anche di comprendere gli schemi sottostanti che lo permettono.
Oltre a prevedere la parola successiva in una frase, la sfida è capire se gli LLM possono iniziare a comprendere e giungere a conclusioni sul mondo in un modo che rifletta la profondità della mente umana. La possibilità che l’IA si trasformi in un partner cognitivo piuttosto che in un semplice strumento aumenta se riusciamo a raggiungere questo obiettivo.
Tuttavia, ci sono anche degli svantaggi in questo progresso. Questi sofisticati LLM hanno maggiori probabilità di essere ingannevoli a causa delle stesse caratteristiche che li rendono più utili: la loro capacità di comprensione del contesto, l’inferenza e la comunicazione naturale. La distinzione tra intelligenza artificiale e umana potrebbe diventare più sfumata man mano che questi sistemi di IA migliorano la simulazione dei processi cerebrali umani, rendendo più difficile per i consumatori identificare se stanno parlando con una macchina o con un essere umano.
Inoltre, gli LLM potrebbero essere in grado di prevedere con maggiore precisione i nostri schemi di pensiero e i nostri processi decisionali, poiché le loro capacità di ragionamento si avvicinano a quelle del cervello umano. Creando reazioni e interazioni specificamente progettate per sfruttare i nostri pregiudizi e le nostre debolezze cognitive, questa maggiore capacità di previsione potrebbe essere utilizzata per ingannare le persone con maggiore successo. Un’intelligenza artificiale in grado di “pensare prima” di noi nelle interazioni e nelle conversazioni offre sia eccitanti opportunità di lavoro di squadra sia un potenziale di manipolazione.
