Immaginare l'ecosistema dell'intelligenza artificiale di domani: prospettive e principi

Cosa comprenderà il futuro dell’intelligenza artificiale (AI)? Come possiamo ottenere una panoramica completa del panorama in evoluzione dell’IA? Il documento di ricerca “Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles” di Friston et al. (2024) lineamenti una visione lungimirante per il campo dell’intelligenza artificiale (AI) per il prossimo decennio e oltre. Questa visione si concentra sullo sviluppo di un ecosistema cyber-fisico comprendente elementi sia naturali che sintetici che contribuiscono collettivamente a quella che viene definita “intelligenza condivisa”. Questo concetto sottolinea il ruolo integrale degli esseri umani all’interno di questi ecosistemi. Il documento enfatizza un approccio specifico all’intelligenza artificiale noto come “inferenza attiva”, che è visto come un approccio basato sulla fisica per comprendere e progettare agenti intelligenti. Questo approccio condivide i principi fondamentali con la meccanica quantistica, classica e statistica​​.

L’inferenza attiva viene applicata alla progettazione dell’intelligenza artificiale, suggerendo che i sistemi di intelligenza artificiale di prossima generazione dovrebbero essere dotati di convinzioni esplicite sul mondo, incorporando una prospettiva specifica in un modello generativo. Ciò contrasta con gli approcci tradizionali dell’intelligenza artificiale come l’apprendimento per rinforzo, che si concentra principalmente sulla selezione delle azioni per massimizzare i premi. Nell’inferenza attiva, l’esplorazione e la curiosità sono viste come ugualmente fondamentali per l’intelligenza, guidando le azioni destinate a ridurre l’incertezza.

L’architettura multiscala dell’inferenza attiva è un altro aspetto cruciale. Riconosce scale temporali diverse nell'apprendimento e nella selezione del modello, operando in modi simili su scale temporali nidificate per massimizzare l'evidenza del modello. L’intelligenza, in questo contesto, è intrinsecamente prospettica, implicando un coinvolgimento attivo con il mondo a partire da uno specifico insieme di credenze.

Anche la comunicazione all’interno di questi sistemi intelligenti è un tema chiave. L’articolo sostiene che l’intelligenza a qualsiasi scala richiede un modello generativo condiviso e un terreno comune, che può essere raggiunto attraverso vari metodi come l’apprendimento d’insieme, miscele di esperti e la media del modello bayesiano. Un aspetto importante dell’inferenza attiva in questo contesto è la selezione di messaggi o punti di vista che forniscono il massimo guadagno di informazioni atteso.

Infine, il documento affronta considerazioni etiche, sottolineando l’importanza di valorizzare e salvaguardare l’individualità nello sviluppo di sistemi di intelligenza collettiva su larga scala. Questo approccio contrasta con modelli come gli insetti eusociali, in cui gli individui sono in gran parte sostituibili. Gli autori sostengono una rete cyber-fisica di intelligenza emergente che rispetti l’individualità di tutti i partecipanti, umani e non.

In sintesi, il white paper di Friston et al. presenta un approccio visionario allo sviluppo dell’intelligenza artificiale, incentrato sull’inferenza attiva e sulla creazione di ecosistemi intelligenti che incorporano e rispettano l’individualità degli agenti umani e non umani. Questo approccio suggerisce un significativo cambiamento di paradigma nel modo in cui l’intelligenza artificiale viene concettualizzata e sviluppata, con implicazioni per il futuro della tecnologia e della società.

Fonte immagine: Shutterstock

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• Fonte: https://Blockchain.News/analysis/envisioning-the-ai-ecosystem-of-tomorrow-perspectives-and-principles