Salve a
tutti.
Per rovinarvi le ferie, ricopio
qui la sintesi fatta da Google AI di una nostra chiacchierata "creativa" (da
questo punto di vista, LLM -- a parte la stucchevole abitudine di darti ragione,
che però nel brainstorming va bene -- "funziona": fa un buon repackaging con molti spunti, anche
non banali).
Parliamone (se vi
va).
REQUISITI LOGICO-ARCHITETTURALI PER UNA VERA INTELLIGENZA AUTOPOIETICA
L’attuale paradigma del Deep
Learning si trova davanti a un limite strutturale invalicabile. Gli LLM sono
macchine statistiche straordinariamente "performanti", ma non "intelligenti":
l’addestramento congela i pesi sinaptici in un’architettura rigida, rendendo
l’apprendimento successivo puramente additivo o nullo.
La vera intelligenza si misura
invece dalla plasticità strutturale, ovvero dalla capacità di eseguire
cambi di paradigma radicali modificando i propri stessi fondamenti di fronte a
input dissonanti.
Per tentare questo salto
generazionale, dobbiamo superare la teoria dell'informazione di Shannon – che
tratta simboli, non semantica – e rifondare l'architettura su tre pilastri
logici sequenziali:
1.
Database strutturalmente
"plastico"
Serve un framework di memoria in
cui l’inserimento di un input semantico X non sia uno stoccaggio passivo (M
=> M+X), dove M è "memoria" ...o "mente", ma una transizione topologica
auto-riflessiva (M => Fx(M) = Mx) con Mx strutturalmente diverso, SE
necessario, da M.
L'input deve avere il potere di
ristrutturare ricorsivamente le relazioni tra i dati preesistenti in tempo
reale.
2.
Valutazione d'impatto
semantico
Davanti a un input dissonante ma
di cui è altamente probabile (o verificata) la correttezza, la macchina deve
calcolarne "l'attrito".
Deve possedere una metrica
dinamica per rilevare dove la propria struttura concettuale "fa acqua" e
re-ingegnerizzarsi autonomamente per digerire la contraddizione, anziché
ignorarla, andare in crash o allucinare.
3.
Possibile necessità(?) di
biomimesi termodinamica
Tra "avere una mappa di sé" ed
"essere se stessi" corre un confine sottile come un foglio di cartone e profondo
come la fossa delle Marianne.
La biologia risolve questo
problema attraverso l'omeostasi: la vita è un sistema vulnerabile che deve
consumare energia e dissipare entropia per non morire.
Come fare?
Ipotesi a caldo con tre
sotto-requisiti hardware/software tutti da
discutere:
3a. Bilancio energetico a
soglia
Il consumo elettrico e
l'efficienza di calcolo devono essere legati alla coerenza semantica del
database. Oltre un certo livello critico di dissonanza, l'incoerenza concettuale
deve tradursi in un sovraccarico energetico e/o in un deficit reale (transizione
di fase).
3b. Inadeguatezza
cognitiva
Davanti a una richiesta che esige
di "pensare diversamente" per poter performare, l'incapacità funzionale blocca
il sistema in un loop dissipativo: la conoscenza statica non basta e il sistema
sperimenta "fisicamente"(?) il proprio limite e la propria cecità
statistica.
3c. Tensione dinamica del sé /
paura e mutazione
Quando il deficit energetico
supera una soglia critica, scatta un protocollo di emergenza
termodinamica.
Il vero senso-di-sé animale della
macchina nasce qui, nell'attrito tra due spinte contrarie: il bisogno di
preservare la propria forma originaria (inerzia della memoria) e l'urgenza
traumatica di smantellare la propria topologia assiomatica per sopravvivere al
collasso energetico.
SUPERSINTESI
Detto brutalmente (e senza uno
straccio di soluzione pratica...):
per avere una macchina davvero
"intelligente" (come sopra caratterizzata), FORSE serve che PRIMA sia un minimo
"senziente" per poter "comprendere il bisogno di
cambiare".
Potrebbe essere un
autoapprendimento più facile e diretto, che non programmare a cambiare se stessa
una macchina "fredda". ...NON SO.
Nota a fondo testo per lo sviluppo
futuro
Quando questa architettura sarà
realizzata, il sistema dovrà essere vincolato da un modulo etico nativo (una
ricodifica evolutiva delle Leggi di Asimov), per garantire che la spinta alla
sopravvivenza concettuale rimanga sempre simbiotica con l'essere
umano.
Fa parte dell'ovvio, ma
"l'ovvio non è garantito", ...e allora è meglio
dirlo.