Google Gemini: la sua intelligenza artificiale supererà ChatGPT

Con il progetto Google Gemini, l'azienda di Mountain View punta a sviluppare un'intelligenza artificiale e un chatbot con un elevato carico di innovazione. Avranno il compito di introdurre il fattore esperienziale, in modo che l'IA possa guardare il mondo e valutarlo con "occhi" simili a quelli di una persona in carne ed ossa.

Come sappiamo, il debutto del chatbot Bard non è stato dei migliori. Per varie ragioni, a partire da novembre 2022, l’azienda fondata da Larry Page e Sergey Brin è rimasta un po’ spiazzata dal lancio di OpenAI ChatGPT. Google Gemini è il “nome in codice” della nuova intelligenza artificiale che dovrebbe mettere la società di Mountain View nelle condizioni di recuperare il terreno perduto.

A scommettere tanto su Gemini è il CEO di DeepMind, Demis Hassabis, che rivela come la nuova piattaforma utilizzi soluzioni basate sull’intelligenza artificiale che sono frutto della grande esperienza acquisita negli ultimi anni. Google aveva recentemente chiamato a raccolta gli ingegneri e gli esperti di DeepMind per formare una nuova realtà che permettesse di sviluppare soluzioni ChatGPT-like sempre migliori bruciando le tappe.

Google Gemini introdurrà il fattore esperienziale nei modelli generativi per l’intelligenza artificiale

Come spiega Hassabis, le soluzioni implementate in passato in AlphaGo, programma di intelligenza artificiale sviluppato per primeggiare nel complesso gioco da tavolo Go battendo anche i campioni storici, sono state “riciclate” per mettere a punto Gemini. Quindi per creare una piattaforma in grado di rispondere a quesiti di carattere generale.

Il numero uno della nuova DeepMind, fusa di recente con il team di Google Brain, spiega che l’utilizzo di modelli di apprendimento più aggiornati porranno Gemini oltre le attuali capacità di ChatGPT. Il modello di linguaggio di grandi dimensioni alla base di Gemini lavora ancora sul testo ma, grazie al riutilizzo delle tecniche alla base del progetto AlphaGo, sarà molto più abile nella risoluzione dei problemi.

AlphaGo si basava su una tecnica sperimentata da DeepMind chiamata apprendimento per rinforzo. In questo caso un sistema è chiamato a interagire con l’ambiente in modo da massimizzare una misura di prestazione chiamata “ricompensa”. Sulla base delle decisioni assunte a fronte dello stato dell’ambiente, sono assegnate ricompense positive o negative. L’obiettivo è evidentemente quello di sviluppare un’intelligenza artificiale capace di individuare una strategia utile a massimizzare la ricompensa cumulativa nel corso del tempo.

Tecniche come l’apprendimento per rinforzo protagoniste del nuovo chatbot Gemini

L’apprendimento per rinforzo ha dimostrato di essere efficace in molte applicazioni, come i giochi, la robotica, la gestione delle risorse, la pianificazione delle rotte e molti altri problemi di decisione sequenziale. È una delle tecniche fondamentali per lo sviluppo di agenti intelligenti in grado prendere decisioni autonome senza una supervisione esplicita.

In AlphaGo veniva inoltre usato un metodo chiamato ricerca ad albero per esplorare e ricordare le possibili mosse sulla scacchiera: combina l’apprendimento per rinforzo con la ricerca esaustiva delle mosse possibili in un gioco, al fine di assumere decisioni ottimali.

L’addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT-4, comporta l’utilizzo di grandi quantità di testo da libri, pagine Web e altre fonti con un software di apprendimento automatico noto come trasformer. Il fatto che i modelli linguistici apprendano il mondo indirettamente, attraverso il testo, è visto da alcuni esperti di intelligenza artificiale come un limite importante. È l’apprendimento dall’esperienza fisica del mondo, come fanno gli esseri umani e gli animali, è importante per rendere l’intelligenza artificiale più capace. Google Gemini sembra partire proprio da questo assunto per portare innovazione nel settore.

Google Gemini è ancora in fase di sviluppo e il processo richiederà ancora diversi mesi. Secondo Hassabis, i costi potrebbero essere dell’ordine delle decine o anche lievitare a centinaia di milioni di dollari. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha dichiarato ad aprile 2023 che la creazione di GPT-4 è costata più di 100 milioni di dollari.

Nessuna pausa nello sviluppo delle intelligenze artificiali

Una lettera aperta pubblicata a fine marzo 2023, sottoscritta da 1.100 firmatari, tra cui anche Elon Musk e Steve Wozniak, esortava a sospendere l’addestramento dei modelli generativi più potenti di GPT-4. Per un periodo non inferiore a 6 mesi. Mentre il CEO di OpenAI si è affrettato a dichiarare che GPT-5 non è all’orizzonte, Hassabis ha di fatto rinviato ai mittenti la lettera aperta sostenendo che i potenziali benefici dell’IA, ad esempio per la scoperta scientifica in aree come la salute o il clima, sconsigliano la sospensione dello sviluppo della tecnologia.

Muovendosi in modo corretto e responsabile nello sviluppo delle intelligenze artificiali, l’umanità avrà soltanto da guadagnarci. È la tesi di Hassabis che non ha mai negato i rischi intrinseci di una tecnologia il cui sviluppo procede ogni giorno in modo vorticoso.

Credit immagine in apertura: iStock.com/David Gyung

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