L’Intelligenza Generale Artificiale è un modello matematico?

Esaminando la scienza e la filosofia dell’intelligenza umana e artificiale.

Fonte: Pixabay

Cosa succede se la chiave per sbloccare l’intelligenza artificiale generale è un modello che esiste già, ma deve ancora essere scoperto? L’intelligenza artificiale generale, definita anche “intelligenza artificiale forte” o “intelligenza artificiale completa” è la capacità di una macchina di eseguire la cognizione umana. Quella che sembra una domanda filosofica diretta è in realtà abbastanza sfumata. Gli indizi per la risposta possono essere trovati in un esame interdisciplinare di informatica, matematica, filosofia, fisica, biologia sintetica e neuroscienze.

L’intelligenza artificiale (AI) è un termine che manca di una singola definizione unificante. La spiegazione più semplice è che l’intelligenza artificiale è intelligenza artificiale contro intelligenza umana biologica. L’AI è nelle prime fasi dello sviluppo, nonostante sia un concetto che ha più di 60 anni – il termine è nato in una pubblicazione di Dartmouth del 1955 [1]. La resurrezione dell’IA è in gran parte dovuta alle recenti tendenze come il calo dei costi dell’informatica, l’aumento del potente calcolo decentralizzato basato su cloud, la disponibilità di big data per l’apprendimento automatico e la crescente sofisticazione degli algoritmi di calcolo. Oggi la tecnologia informatica consente alle macchine di svolgere funzioni quali problem solving, apprendimento, pianificazione, ragionamento e riconoscimento di parlato, voce, immagini e scrittura a mano. Attualmente l’IA è più uno strumento per soluzioni puntuali, lontano dalla forte intelligenza artificiale.

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Se il raggiungimento dell’intelligenza artificiale generale è effettivamente un modello che esiste già, scoprirlo coinvolge la matematica, la scienza dei modelli. I matematici cercano modelli per giungere a una conclusione, chiamata congettura, e si propongono di sostenere la proposizione creando una dimostrazione o un teorema. Per esempio, il matematico Shinichi Mochizuki dell’Università di Kyoto ha pubblicato una dimostrazione chiamata Teoria Inter-universale Teichmüller (teoria IUT) della congettura abc , uno dei problemi irrisolti nella teoria dei numeri matematici. Sia in informatica che in matematica, gli algoritmi sono procedure per risolvere un problema. L’informatica è intrinsecamente matematica con i metodi corrispondenti in cui fornire insiemi di istruzioni per le macchine. Ad esempio, oggi i computer sono in grado di “apprendere” dai set di dati o di insegnare loro stessi concetti. L’apprendimento automatico è un sottogruppo di intelligenza artificiale in cui il computer “impara” senza programmazione esplicita. Gli algoritmi di apprendimento possono essere basati su regressione, istanza, regolarizzazione, albero delle decisioni, bayesiano, clustering, apprendimento delle regole di associazione, reti neurali artificiali, apprendimento profondo, riduzione della dimensionalità, insieme e molti altri tipi di analisi [2].

La matematica viene semplicemente scoperta, come uno scavo di un archeologo allo scavo o inventato, come un poeta ispirato? Il platonismo matematico è una visione metafisica che le verità matematiche sono scoperte, non inventate – gli oggetti matematici sono astratti ed esistono indipendentemente dal fatto che abbiamo la capacità di pensarla o descriverla [3]. La metafisica è una branca della filosofia che si occupa della natura fondamentale della realtà e dell’essere, che include ontologia (lo studio della natura dell’esistenza), la cosmologia (lo studio dell’origine e l’evoluzione dell’universo) e l’epistemologia (lo studio di conoscenza e credenze giustificate). Se un oggetto ha una formula matematica associata, allora è teoricamente possibile esprimerlo in un algoritmo del computer. Se la matematica è una realtà a se stessa che attende l’identificazione, ciò implicherebbe che ogni cosa abbia una formula matematica corrispondente? I critici del platonismo matematico sostengono che i numeri sono concetti che esistono quando la mente li concepisce.

La coscienza umana può essere descritta come uno stato di consapevolezza e consapevolezza dei propri pensieri e dei propri dintorni. La coscienza può essere programmata? La fisica è una scienza naturale che studia la natura e l’interazione di materia ed energia, e la matematica è lo strumento di scelta per i fisici. Il cosmologo, fisico e professore del Massachusetts Institute of Technology (MIT) Max Tegmark sostiene che la coscienza è un modello matematico che può essere inteso come uno stato della materia con capacità di elaborazione delle informazioni [4]. Usando l’analogia dei diversi stati della materia (solido, liquido e gas), Tegmark espone il concetto che la coscienza è anche il risultato di un fenomeno emergente. Chiama questo stato “perceptronium” [5]. Se la coscienza è un modello, in teoria, una macchina può essere coscienza se si ascrive all’ipotesi di Tegmark.

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Quanto è formule la vita stessa? La vita può essere programmata? Per rispondere a questa domanda, non dobbiamo guardare oltre le recenti scoperte della biologia sintetica. Il J. Craig Venter Institute ha creato la prima forma di vita sintetica al mondo con un genoma interamente sintetico, un batterio autoreplicante chiamato Mycoplasma mycoides JCVI-syn1.0 nel 2010 [6]. Il codice genetico per questa nuova specie è stato digitalizzato su un computer, quindi assemblato biochimicamente [7]. La vita può essere creata con DNA sintetico inserito in batteri privi di genoma. Questo era un organismo unicellulare. Il prossimo passo nella biologia sintetica sarebbe quello di creare sinteticamente organismi multicellulari auto-replicanti: un’impresa complessa e ambiziosa.

Un giorno gli umani diventeranno un amalgama di intelligenza artificiale e biologica? Quanto è realistica un’interfaccia cervello-computer (BCI)? Imprenditori e magnati del business entrano nel mercato delle neuroscienze. Vari approcci per scoprire come funziona il cervello umano includono l’uso di optogenetica, fMRI, imaging, elettrofisiologia, ottica ad alta risoluzione, genetica, spettroscopia e biochimica. Il primo acceleratore neuroscientifico al mondo, NeuroLaunch, è stato lanciato nel 2014, imprenditore seriale e venture capitalist Bryan Johnson ha fondato Kernel con $ 100 milioni di dollari della propria fortuna nel 2016, e il miliardario Elon Musk è entrato nel mercato delle neuroscienze con il lancio di Neuralink nel 2017 [ 8]. Nel gennaio 2017, una svolta innovativa in BCI è stata raggiunta da un gruppo di ricerca guidato da Niels Birbaumer, neuroscienziato presso il Wyss Center for Bio and Neuroengineering di Ginevra, in Svizzera. I ricercatori sono stati in grado di comunicare con pazienti affetti da sclerosi laterale amiotrofica (SLA), nota anche come malattia di Lou Gehrig, che aveva una “sindrome bloccata” utilizzando la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS) che “misura le risposte emodinamiche cerebrali associate all’attività neuronale [ 9]. “Quattro pazienti affetti da SLA sono stati addestrati a regolare le loro regioni del cervello frontocentrale per trasmettere risposte” sì “o” no “alle domande. Le risposte sono state misurate dal cambiamento relativo dell’emoglobina ossigenata (O2Hb), con risultati riportati di un “tasso di risposta corretta superiore al livello di probabilità superiore al 70% [10].” Questo è stato uno studio primo nel suo genere che spiana il modo per future interfacce cervello-computer.

La singolarità tecnologica è il concetto in cui l’intelligenza della macchina supera la capacità dell’intelligenza umana. Se questo può essere raggiunto, cosa significa questo per il futuro dell’umanità? La risposta a questa domanda ha profonde implicazioni per il futuro. Che l’universo sia o meno intrinsecamente matematico, gli umani stanno avanzando verso lo sblocco dei misteri della fisica, della coscienza, dell’intelligenza artificiale, delle neuroscienze e della vita stessa.

Riferimenti

1. Rosso, Cami. “Perché AI è in trend adesso.” Media . 21 febbraio 2017.

2. Brownlee, Jason. “Un giro di algoritmi di apprendimento automatico.” Algoritmi di apprendimento automatico. 25 novembre 2013.

3. Linnebo, Øystein. “Platonismo nella filosofia della matematica”. Stanford Encyclopedia of Philosophy. 18 luglio 2009. Revisionato il 18 gennaio 2018.

4. Tegmark, max. “La coscienza come stato della materia.” Chaos, Solitons & Fractals . Presentato il 6 gennaio 2014 (v1), ultimo aggiornamento del 18 marzo 2015 (v3).

5. Ibid.

6. Smith, Michael. “Gli scienziati creano le prime” cellule sintetiche “. ABC News. 21 maggio 2010.

7. Ibid.

8. Rosso, Cami. “Perché la neuroscienza è di tendenza negli affari.” Psicologia oggi. 20 marzo 2018.

9. Chaudhary, Ujwal; Xia, Bin; Silvoni, Stefano; Cohen, Leonardo G .; Birbaumer, Niels. “Comunicazione basata su interfaccia cervello-computer nello stato completamente bloccato” . Biologia PLOS. 31 gennaio 2017.

10. Ibid.