C'è stato un sacco di entusiasmo e clamore nel regno di intelligenza artificiale (AI) che circonda una tecnologia di recente creazione chiamata GPT-3. Detto semplicemente, è un'intelligenza artificiale superiore a tutto ciò che è venuto prima di essa nella creazione di contenuti con una struttura linguistica: linguaggio umano o macchina.
GPT-3 è stato sviluppato da OpenAI, una società di ricerca co-fondata da Elon Musk, ed è stata soprannominata il progresso più significativo e utilizzabile nell'intelligenza artificiale da anni.
Tuttavia, c'è una certa confusione su cosa fa (e, cosa più importante, cosa non fa), quindi qui cercherò di semplificarlo per tutti i lettori non tecnici interessati a comprendere i principi fondamentali alla base. Discuterò anche alcuni dei problemi che comporta, oltre al motivo per cui alcuni credono che la sua importanza sia stata in qualche modo esagerata dal clamore.
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Di cosa è capace GPT-3?
GPT-3 è in grado di produrre qualsiasi cosa con una struttura linguistica: ciò include rispondere a domande, scrivere saggi, riassumere libri lunghi, tradurre lingue, prendere appunti e persino scrivere codice per computer.
Infatti, in una presentazione online, viene mostrato come creare un'app che abbia un aspetto e funzioni simili all'applicazione Instagram utilizzando a plugin per il noto strumento software Figma.
Questo è, ovviamente, piuttosto nuovo e, se si rivela utilizzabile e vantaggioso a lungo termine, potrebbe avere profonde conseguenze per lo sviluppo futuro di software e applicazioni.
A causa del fatto che il codice non è ancora disponibile pubblicamente (ne parleremo più avanti), l'accesso è limitato a un gruppo selezionato di sviluppatori tramite un'API gestita da OpenAI. Dal rilascio dell'API nel giugno di quest'anno, sono apparse istanze di poesia, prosa, notizie e narrativa creativa.
Questo articolo è particolarmente interessante perché mostra GPT-3 che tenta, in modo abbastanza persuasivo, di convincere noi umani che non fa male. Anche se la sua onestà robotica lo costringe a confessare che "sono consapevole che sarò incapace di evitare di distruggere l'umanità" se le persone malvagie lo spingeranno!
Come funziona GPT-3?
GPT-3 è un modello di previsione del linguaggio in termini di ampie categorie di applicazioni di intelligenza artificiale. Ciò significa che è un framework algoritmico che prende un singolo pezzo di linguaggio (un input) e lo trasforma in quello che l'algoritmo prevede sarebbe il pezzo di linguaggio più vantaggioso per l'utente.
Ciò è possibile grazie all'ampia analisi di formazione eseguita sull'enorme quantità di materiale necessario per "pre-addestrarlo". Rispetto ad altri algoritmi che non sono stati addestrati, OpenAI ha già speso l'enorme quantità di risorse di calcolo necessarie a GPT-3 per comprendere come funzionano e sono costruiti i linguaggi. Secondo OpenAI, il tempo di calcolo necessario per raggiungere questo obiettivo è costato 4.6 milioni di dollari.
Per imparare a generare costruzioni linguistiche come le frasi, utilizza l'analisi semantica, non solo le parole e il loro significato, ma anche il modo in cui l'uso delle parole varia a seconda delle altre parole nel testo.
Viene anche definito apprendimento non supervisionato perché i dati dell'allenamento non includono alcuna informazione su ciò che costituisce una risposta "corretta" o "sbagliata", come fa l'apprendimento supervisionato. Tutte le informazioni necessarie per calcolare la probabilità che l'output soddisfi i requisiti dell'utente vengono acquisite direttamente dai testi di formazione.
Ciò si ottiene analizzando l'uso di parole e frasi, quindi smantellandole e tentando di ricostruirle.
Ad esempio, gli algoritmi possono imbattersi nella frase "la casa ha una porta rossa" durante l'allenamento. Viene quindi riproposta la frase con l'omissione di una parola, ad esempio "la casa ha una X rossa".
Quindi esamina il testo nei suoi dati di addestramento - centinaia di miliardi di parole organizzate in un linguaggio significativo - e sceglie quale parola deve essere utilizzata per riprodurre la frase originale.
Per cominciare, è quasi certo di sbagliare, forse milioni di volte. Tuttavia, alla fine verrà fuori con la parola corretta. Confrontando il risultato con i dati di input originali, determina se l'output è corretto e viene assegnato un "peso" al passaggio dell'algoritmo che ha prodotto la risposta corretta. Ciò significa che "impara" nel tempo quali strategie hanno maggiori probabilità di produrre la risposta adeguata in futuro.
L'entità di questo processo dinamico di "ponderazione" è ciò che distingue GPT-3 come la più grande rete neurale artificiale del mondo. Come è stato notato, ciò che ottiene non è in qualche modo nuovo, poiché i modelli trasformatori di previsione del linguaggio esistono da molti anni. Tuttavia, il sistema memorizza e utilizza dinamicamente 175 miliardi di pesi per elaborare ogni query, dieci volte di più rispetto al suo concorrente più vicino, costruito da Nvidia.
Due IA parlano di diventare umani. (GPT-3)
Quali sono alcune delle difficoltà associate a GPT-3?
La capacità di GPT-3 di generare linguaggio è stata lodata come la migliore mai vista nell'intelligenza artificiale; tuttavia, ci sono alcuni punti critici da considerare.
Sam Altman, CEO di OpenAI, ha dichiarato: "L'hype GPT-3 è eccessivo". L'IA cambierà radicalmente il mondo, ma GPT-3 è solo un assaggio".
Per cominciare, è uno strumento estremamente costoso da utilizzare al momento, a causa dell'enorme quantità di potenza di calcolo richiesta per svolgere il proprio lavoro. Ciò significa che la spesa per la sua attuazione sarebbe proibitiva per le piccole imprese.
Inoltre, è un sistema chiuso o black-box. Poiché OpenAI non ha rivelato tutti i fatti su come funzionano i suoi algoritmi, chiunque dipenda da esso per rispondere a domande o creare prodotti di valore non sarebbe del tutto certo di come sono stati creati.
In terzo luogo, l'output del sistema non è ancora ideale. Sebbene sia in grado di produrre brevi messaggi e semplici software, il suo output diventa meno utile (in effetti, viene descritto come "incomprensibile") quando viene richiesto di creare qualcosa di più lungo o più sofisticato.
Queste sono senza dubbio preoccupazioni che verranno risolte nel tempo: poiché il costo della potenza di elaborazione continua a diminuire, viene creata la standardizzazione attorno alle piattaforme di intelligenza artificiale aperte e gli algoritmi vengono messi a punto con volumi di dati più grandi.
Nel complesso, è ragionevole concludere che GPT-3 genera risultati che sono anni luce avanti rispetto a quanto osservato in precedenza. Chiunque abbia visto i risultati del linguaggio AI capisce quanto possono essere variabili e l'output di GPT-3 sembra indiscutibilmente essere un passo avanti.
Quando lo vedremo correttamente messo nelle mani del pubblico e accessibile a tutti, le sue prestazioni dovrebbero migliorare ulteriormente.
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