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I modelli linguistici attuali, come ChatGPT, sono incredibilmente avanzati nella generazione e comprensione del testo, ma presentano limitazioni intrinseche. Dipendono da enormi quantità di dati e calcolo, soffrono di bias e talvolta producono informazioni inesatte (hallucinations). Uno studio condotto dai ricercatori della Vrije Universiteit Brussel (VUB) e dell’Università di Namur propone un nuovo approccio: creare modelli linguistici ispirati al modo in cui gli esseri umani apprendono il linguaggio.
Secondo i ricercatori Katrien Beuls e Paul Van Eecke, invece di basarsi esclusivamente sull’analisi statistica di enormi dataset testuali, i modelli di nuova generazione dovrebbero apprendere il linguaggio interagendo direttamente con l’ambiente circostante, proprio come fanno i bambini.
Questa innovazione potrebbe portare a modelli AI più efficienti, meno inclini a errori e più capaci di comprendere il linguaggio nel contesto reale.
Il problema dei modelli linguistici attuali
I large language models (LLM) come quelli alla base di ChatGPT, Bard o Claude si basano su un principio fondamentale: osservano enormi quantità di testo e imparano a prevedere quali parole appaiono più frequentemente insieme. Questo metodo ha permesso di creare sistemi molto potenti per traduzione, generazione di testo, riepiloghi e risposte a domande, ma porta con sé alcune limitazioni strutturali:
- Allucinazioni e bias: gli LLM non hanno una reale comprensione del mondo, quindi possono generare risposte errate o fuorvianti se il dato non è presente nel loro dataset di addestramento.
- Elevato consumo energetico: i modelli attuali richiedono miliardi di parametri e risorse computazionali enormi, con un impatto ambientale significativo.
- Difficoltà nel ragionamento umano: gli LLM non ragionano come gli esseri umani. Mancano di esperienza diretta con il mondo e si affidano solo a correlazioni statistiche.
L’ispirazione dal cervello umano: un nuovo approccio
Lo studio suggerisce di replicare il processo di apprendimento linguistico umano. I bambini non imparano il linguaggio semplicemente leggendo testi enormi, ma interagendo con il mondo reale e con altre persone, sviluppando progressivamente una comprensione del significato delle parole in base al contesto.
I ricercatori hanno sviluppato modelli AI che apprendono il linguaggio attraverso esperienze dirette, proprio come avviene nell’infanzia. Questi modelli:
- Imparano il significato delle parole tramite interazione diretta con l’ambiente.
- Collegano i concetti linguistici a percezioni sensoriali e azioni, riducendo il rischio di produrre informazioni inesatte.
- Utilizzano meno dati e meno energia, risultando più sostenibili rispetto agli attuali LLM.
Nei test sperimentali, i ricercatori hanno dimostrato che questi modelli:
- Hanno una minore propensione alle allucinazioni, poiché il loro linguaggio è direttamente ancorato alla realtà.
- Interpretano meglio il contesto, rendendo le loro risposte più affidabili e umanamente comprensibili.
- Funzionano con dataset molto più piccoli, riducendo il bisogno di immagazzinare ed elaborare enormi quantità di informazioni.
Il futuro dei modelli linguistici ispirati al cervello umano
L’integrazione di un approccio basato sull’interazione e sull’esperienza diretta rappresenta un passo importante per costruire modelli linguistici più intelligenti, sicuri ed efficienti.
Questo tipo di ricerca potrebbe avere un impatto significativo in diversi settori:
- Assistenza virtuale: chatbot e assistenti AI potrebbero capire meglio il contesto e fornire risposte più pertinenti.
- Traduzione automatica avanzata: i modelli potrebbero comprendere meglio il significato dietro le parole, migliorando la qualità delle traduzioni.
- Formazione e apprendimento personalizzato: AI più flessibili potrebbero adattarsi alle esigenze linguistiche di ogni utente, imparando in tempo reale dalle loro interazioni.
I ricercatori concludono che l’integrazione di interazioni reali nei modelli linguistici è essenziale per renderli più simili all’intelligenza umana. Questo approccio potrebbe ridurre significativamente i problemi di bias e di errata interpretazione, creando sistemi più affidabili e sostenibili.
L’attuale generazione di modelli linguistici è potente ma presenta limiti significativi. I ricercatori della Vrije Universiteit Brussel e dell’Università di Namur propongono un modello alternativo, ispirato all’apprendimento umano, in cui i modelli AI imparano il linguaggio interagendo direttamente con l’ambiente.
Questa innovazione potrebbe rendere l’IA più efficiente, ridurre il consumo energetico e migliorare la comprensione del linguaggio, riducendo bias e allucinazioni. Se questi approcci verranno implementati su larga scala, il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe avvicinarsi sempre di più alla comprensione umana reale.
