Tempi duri per i maestri e la sfida “compiti a casa”. Se finora hanno dovuto preoccuparsi solo che i bambini svolgessero i compiti di matematica – e fossero effettivamente loro a farli, non i genitori o lo zio quello bravo coi numeri – in futuro gli insegnanti dovranno guardarsi da un altro nemico: il robot che fa i compiti al posto tuo. Almeno alle elementari/medie.
I ricercatori della OpenAI hanno infatti annunciato di aver addestrato un modello di Intelligenza Artificiale a “riconoscere i propri errori”. Non significa che il modello sia capace di chiedere scusa – abilità tra l’altro non posseduta nemmeno dalla totalità delle intelligenze naturali – ma vuol dire che il modello riesce a valutare ripetutamente un problema, “ragionando” fino a quando non trova una soluzione praticabile.
Durante i test, il buon “modello di linguaggio autoregressivo GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)”, questo il suo nome accattivante, si è dimostrato in grado di risolvere i problemi di matematica quasi come un campione di bambini di età compresa tra nove e dodici anni. I bambini hanno ottenuto una percentuale di successo del 60%, mentre GPT-3 è arrivato al 55%.
Questa potrebbe sembrare una percentuale bassina, per un prodigio di intelligenza artificiale che si misura col problema del contadino e delle uova, ma in realtà l’arrivo di modelli di IA in grado di risolvere sfide matematiche di base è stato salutato come un grande passo avanti che apre la strada a tutta una serie di opportunità. “Una sfida significativa nel ragionamento matematico è l’elevata sensibilità agli errori individuali”, hanno spiegato i ricercatori. “I modelli autoregressivi proposti finora, che generano ogni soluzione ‘token dopo token’, non hanno alcun meccanismo per correggere i loro errori. Le soluzioni che vanno fuori rotta diventano rapidamente irrecuperabili”. Qual è la marcia in più di GPT-3? Gli scienziati di OpenAI hanno aggirato questo difetto con una serie di “verificatori” che avevano il compito di valutare le risposte progressivamente prodotte. A questi “verificatori” sono state fornite 100 potenziali soluzioni, tutte generate dal modello, e sono stati quindi incaricate di determinare se qualcuna fosse corretta.
“Fornire argomenti corretti e riconoscere quelli errati sono sfide chiave nello sviluppo di un’IA più generale”, aggiungono i ricercatori “I problemi della scuola elementare sono concettualmente semplici, ma basta un piccolo errore per far deragliare un’intera soluzione. Identificare ed evitare tali errori è un’abilità cruciale per lo sviluppo dei nostri modelli”. L’azienda ritiene che il sistema di verifica che consente ai suoi sistemi di intelligenza artificiale di risolvere semplici problemi matematici con relativa accuratezza diventerà sempre più importante man mano che l’intelligenza artificiale viene applicata a domini più complessi. Altrimenti, resta sempre lo zio quello bravo coi numeri.
