Società di avvio dell’intelligenza artificiale, Controintuitivoha deciso di costruire un “ragionamento nativo”, che consenta alle macchine di comprendere piuttosto che limitarsi a imitare. Una tale svolta ha il potenziale per spostare l’intelligenza artificiale dal riconoscimento di modelli alla comprensione autentica, aprendo la strada a sistemi in grado di pensare e prendere decisioni – in altre parole, per essere più “simili a quelli umani”.
Il presidente controintuitivo, Gerard Rego, ha parlato di ciò che l’azienda definisce il problema della “doppia trappola” dell’intelligenza artificiale, affermando che il primo obiettivo dell’azienda è risolvere due problemi chiave che limitano gli attuali sistemi di intelligenza artificiale che impediscono anche ai più grandi sistemi di intelligenza artificiale di essere stabili, efficienti e veramente intelligenti.
La prima trappola evidenzia come gli odierni sistemi di intelligenza artificiale manchino di basi numeriche affidabili e riproducibili, essendo stati costruiti su basi matematiche obsolete. Gli esempi includono l’aritmetica in virgola mobile progettata decenni fa per la velocità in attività tra cui giochi e grafica. Mancano quindi precisione e coerenza.
Nei sistemi numerici, ogni operazione matematica introduce piccoli errori di arrotondamento che possono accumularsi nel tempo. Per questo motivo, eseguire due volte lo stesso modello di intelligenza artificiale può fornire risultati diversi, causando non determinismo. Un’incoerenza di questa natura rende più difficile verificare, riprodurre e/o controllare le decisioni sull’intelligenza artificiale, in particolare in campi come il diritto, la finanza e la sanità. Se i risultati dell’intelligenza artificiale non possono essere spiegati o dimostrati chiaramente, diventano “allucinazioni”, un termine coniato per la loro “mancanza di dimostrabilità”.
L’intelligenza artificiale moderna deve affrontare una lotta fondamentale con la precisione che manca di verità, creando un muro invisibile. Il difetto è diventato un limite rigido, che incide sulle prestazioni complessive, aumenta i costi e spreca energia nelle correzioni del rumore.
L’intelligenza artificiale moderna lotta con una precisione priva di verità, creando un muro invisibile. Il difetto si è trasformato in un limite rigido, influenzando le prestazioni, aumentando i costi e sprecando energia nelle correzioni del rumore computazionale.
La seconda trappola si trova in architettura. Gli attuali modelli di intelligenza artificiale non hanno memoria. Invece, prevedono il fotogramma o il token successivo senza alcun ragionamento che li abbia aiutati a raggiungere la previsione. È come il testo predittivo, solo sotto steroidi, dice l’azienda. Una volta che i modelli moderni producono qualcosa, non ricordano il motivo per cui hanno preso tale decisione e non sono in grado di rivisitare o basarsi sul proprio ragionamento. Potrebbe sembrare che l’intelligenza artificiale abbia ragione, ma si limita a imitare il ragionamento, senza capire veramente come si raggiungono le conclusioni.
“Counterintuitive sta costruendo un team di livello mondiale di matematici, informatici, fisici e ingegneri che sono veterani dei principali laboratori di ricerca e aziende tecnologiche globali e che comprendono i fondamenti della Twin Trap e la risolvono”, ha affermato Rego.
Il team di Rego ha più di 80 brevetti in attesa, che abbracciano hardware di ragionamento deterministico, sistemi di memoria causale e strutture software che ritiene abbiano il potenziale per “definire la prossima generazione di elaborazione basata sul ragionamento, non sulla mimica”.
La ricerca informatica nativa del ragionamento di Counterintuitive mira a produrre il primo chip di ragionamento e stack di ragionamento software che spinga l’intelligenza artificiale oltre i suoi limiti attuali.
L’unità di ragionamento artificiale (ARU) dell’azienda è un nuovo tipo di calcolo, piuttosto che un processore, che si concentra sul ragionamento basato sulla memoria ed esegue la logica causale nel silicio, a differenza delle GPU. “Il nostro stack ARU è più di una nuova categoria di chip in fase di sviluppo: è una rottura netta con il calcolo probabilistico”, ha affermato il cofondatore di Counterintuitive, Syam Appala.
“L’ARU inaugurerà la prossima era dell’informatica, ridefinendo l’intelligenza dall’imitazione alla comprensione e al potenziamento delle applicazioni che hanno un impatto sui settori più importanti dell’economia senza la necessità di massicci budget per hardware, data center e energia”.
Integrando la logica causale basata sulla memoria sia nell’hardware che nel software, Counterintuitive mira a sviluppare sistemi più affidabili e verificabili. Segna un passaggio dai tradizionali modelli probabilistici di intelligenza artificiale basati sulla velocità verso un ragionamento più trasparente e responsabile.
(Fonte immagine: “Abacus” di blaahhi è concesso in licenza con CC BY 2.0.)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
