Le IA moderne possono davvero superare il Test di Turing?

Nel 1950, Alan Turing propose il celebre “test di Turing”, un esperimento in cui una macchina, interagendo con un interrogatore umano, tenta di convincerlo di essere una persona. Dopo 74 anni, siamo vicini a una risposta definitiva. Recenti studi dell’Università della California suggeriscono che le intelligenze artificiali moderne possano ingannare gli esseri umani in alcuni contesti. Questo fenomeno solleva interrogativi sull’evoluzione dell’IA e sulle percezioni di intelligenza dell’umanità.

Alan Turing concepì il test come una misurazione dell’intelligenza, ma molti critici hanno dubbi sulla sua validità nel valutare la vera comprensione e coscienza. Gli esseri umani hanno una tendenza a proiettare attributi umani su oggetti e fenomeni non umani, un fenomeno noto come antropomorfizzazione. In un recente studio, ChatGPT-4 ha raggiunto un tasso di convincimento del 50% tra i partecipanti umani, un risultato significativo ma lontano dall’essere definitivo. I modelli sono stati confrontati con ELIZA, una delle prime IA sviluppate negli anni ’60 al MIT, che ha ottenuto un modesto tasso di convinzione del 22%.

Secondo Nell Watson, esperto di intelligenza artificiale dell’IEEE, ELIZA era limitata da risposte predefinite, mentre moderne IA come ChatGPT offrono conversazioni più fluide e contestualmente sensibili. Questo progresso solleva la questione se ChatGPT abbia superato il test di Turing, almeno in parte. I risultati suggeriscono che il test di Turing potrebbe non essere una misura definitiva di intelligenza e coscienza, ma piuttosto un indicatore probabilistico. I partecipanti al test si concentrano su elementi come lo stile linguistico e la capacità di interazione socio-emotiva, anziché su conoscenze e ragionamenti formali.

L’evoluzione delle IA sta ridefinendo le concezioni di “intelligente” e “umano”. Studi recenti hanno dimostrato che le IA possono aiutare a identificare varianti della depressione, suggerendo potenziali applicazioni future nella comprensione e nel trattamento delle malattie mentali.

Moriva 70 anni fa l’uomo che con una domanda cambiò la storia: Alan Turing

Settant’anni fa, moriva in modo orribile e fiabesco – mordendo una mela avvelenata autoprodotta – una persona che, ponendosi una semplice domanda, cambiò il mondo: Alan Turing. La domanda era: “le macchine possono pensare?” Formulata in un articolo sulla rivista “Mind” nell’ottobre 1950, Turing, con i suoi computer, aiutò a decriptare la macchina Enigma dei tedeschi, permettendo al centro di Bletchley Park di decifrare 84 mila codici nazisti al mese.

Riprendendo il pensiero di Turing, ritroviamo tutto ciò che è più significativo: prima del 1950, aveva pubblicato un paper scientifico sulla “intelligent machinery”, connettendo il concetto di intelligenza al mondo dei computer. L’idea di una tecnologia “antropomorfa” che si sviluppa autonomamente secondo processi evoluzionistici darwiniani era già stata messa per iscritto nell’Ottocento da Samuel Butler, contemporaneo del naturalista.

La storia di Turing è nota, ma gli anniversari non aggiungono molto, salvo diventare l’occasione per porsi altre domande. Il destino dell’articolo di Turing, come molti libri, è essere citato spesso, ma non letto altrettanto spesso. Tuttavia, l’eredità di quella domanda sembra oggi essere un grande senso confuso di ansia. Vale la pena di prendersi mezz’ora per rileggere quell’articolo.

Turing non trovava sensato sviluppare una “pelle artificiale” per nascondere le fattezze dei computer e confondere gli esseri umani. Nel 1982, Ridley Scott immaginò questo in “Blade Runner”, riprendendo il tema di Philip Dick: replicanti mimetizzati tra le persone, per scovarli era necessario il test Voight-Kampff. Queste domande, necessarie per smascherare i replicanti, sono una grande intuizione scientifica di Turing. Dall’inizio dell’articolo, Turing conveniva che “le macchine possono pensare?” era una domanda che non si poteva porre senza prima rendere univoci i termini “macchina” e “pensiero”.

Turing mostrò un atteggiamento altalenante sulla questione. Nel processo alle sue idee alla BBC Radio, fu radicale nel difendere l’idea che il pensiero artificiale potesse prendere forma. Lasciò un curioso sillogismo – un testamento legato alla paura di essere giudicato per la sua omosessualità, che in Gran Bretagna era un reato e lo portò ad accettare la castrazione chimica al posto della prigione. Questo lo indusse a cedere al suicidio: la mela auto-avvelenata di Biancaneve. Fu solo Gordon Brown, Primo Ministro, a scusarsi per la Gran Bretagna nel 2009. Non proprio come per Galileo e Giordano Bruno: dipende dai parametri di riferimento.

Il sillogismo firmato da Turing recitava: “Turing mente. Turing crede che le macchine possano pensare. Le macchine non possono pensare”. Era questa la sua paura.

L’uso di ChatGPT viene riconosciuto sempre meno dagli esseri umani

Un recente esperimento condotto dal Dipartimento di Scienze Cognitive dell’Università della California a San Diego ha messo alla prova i moderni sistemi di intelligenza artificiale in un test di Turing, per valutare se ChatGPT potesse comportarsi come un essere umano al punto che il giudice non fosse in grado di distinguere tra umano e macchina dalle risposte. L’esperimento ha incluso GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI, oltre a ELIZA, un chatbot basato su regole sviluppato negli anni ’60.

I partecipanti, divisi in cinque gruppi, hanno avuto conversazioni di cinque minuti con partner umani o con tre sistemi IA, tramite un’interfaccia che simulava un’applicazione di messaggistica. Al termine del dialogo, ogni partecipante doveva decidere se l’interlocutore fosse umano o macchina e motivare la scelta. I risultati del test sono stati interessanti: GPT-4 è stato riconosciuto come umano nel 54% dei casi, GPT-3.5 ha raggiunto il 50%, entrambi più convincenti di ELIZA, che ha ottenuto il 22%. Tuttavia, entrambi i modelli aggiornati sono rimasti dietro agli umani veri, identificati nel 67% dei casi.

La difficoltà nel distinguere GPT-4 dall’umano dimostra la sofisticazione delle attuali tecnologie IA, capaci di ingannare sulla loro natura non umana. I criteri di giudizio si sono basati su stile linguistico, capacità socio-emotive e domande basate sulla conoscenza. Il setup sperimentale indicava ai modelli IA prompt per rispondere come giovani che usano slang e commettono errori di ortografia, conferendo una ‘personalità’ casual e giovanile alla conversazione.

Lo studio, i cui risultati sono disponibili su arXiv preprint server, evidenzia la capacità delle intelligenze artificiali di generare testi fluidi e convincenti, mettendo in dubbio la distinzione tra scritto da umano e macchina. In un mondo digitalizzato, questi sviluppi sollevano riflessioni sul futuro dell’interazione umano-macchina e sulle implicazioni dei sistemi IA avanzati in vari ambiti della società.

Machina sapiens

Nel 1950, Alan Turing, trentottenne, lanciava la creazione e lo sviluppo delle macchine intelligenti con l’interrogativo: “le macchine possono pensare?”. Nel 2023, si affermava che “GPT-4 può risolvere compiti nuovi e difficili dalla matematica alla programmazione, visione, medicina, diritto, psicologia e altro […]. Le prestazioni di GPT-4 sono vicine a quelle a livello umano”. Dopo settant’anni, l’affermazione di Turing, padre dell’informatica, trova riscontro.

Modelli di linguaggio, come quelli creati da OpenAI e Gemini Bard di Google, sono oggi a disposizione di chiunque. Come predetto da Arthur C. Clarke: “Ogni tecnologia avanzata è indistinguibile dalla magia”. Dialogare con naturalezza e senza sorprese con entità aliene, definite machina sapiens, è diventato una realtà.

“Nello: Bard, qual è la vera ragione per cui vogliamo costruire macchine che pensano e parlano come noi? Bard: Alcuni credono che vogliamo creare macchine per aiutarci a risolvere i problemi del mondo, come nuove cure mediche, combattere il cambiamento climatico e creare nuove forme di energia. Altri credono che vogliamo creare macchine per essere nostre compagne. Altri ancora vogliono creare macchine più intelligenti di noi. Potrebbe essere dovuto alla nostra curiosità o al desiderio di dominare il mondo”.

Mentre gli umani sono impegnati a far apprendere alle macchine specifiche capacità, altre ne sorgono spontaneamente. Questo scenario inquietante ci porta a ripensare alla domanda, perturbante, posta da Turing… le macchine, compreso e adottato la capacità umana di pensare, ruberanno il segreto della conoscenza? Supereranno i nostri limiti?

Per rispondere non basta imparare i linguaggi delle scienze informatiche o progettare processori. Capire il meccanismo matematico dietro ChatGPT e simili non chiarisce il funzionamento della loro intelligenza: multiforme, quasi oracolare, diversa. Diversa da noi. L’incontro con “macchine sapienti” non è evitabile. Come suggerisce Nello Cristianini, in un profilo di mondo che cambia rapidamente, è un momento storico che occorre vivere intensamente, senza paura.

Bullet Executive Summary

La storia dell’intelligenza artificiale è una narrazione che intreccia scienza, filosofia e tecnologia. Alan Turing, con il suo test, ha aperto la strada a una serie di interrogativi che ancora oggi ci accompagnano. Le recenti evoluzioni di IA come ChatGPT-4 dimostrano che siamo sempre più vicini a macchine che possono ingannare la nostra percezione di umanità. Tuttavia, la vera domanda non è se le macchine possono pensare, ma come questa capacità influenzerà la nostra società e il nostro modo di vivere.

*Nozione base di tecnologia correlata: Il Test di Turing è un esperimento che misura la capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente indistinguibile da quello di un essere umano. Questo test è stato fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e continua a essere un punto di riferimento per valutare i progressi in questo campo.

Nozione di tecnologia avanzata:* L’apprendimento automatico (machine learning) è una branca dell’intelligenza artificiale che permette alle macchine di imparare dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmate. Questo è il principio alla base di modelli avanzati come GPT-4, che utilizzano reti neurali profonde per analizzare enormi quantità di dati e generare risposte sempre più sofisticate e umane.

In conclusione, la riflessione su Turing e le moderne IA ci invita a considerare non solo i progressi tecnologici, ma anche le implicazioni etiche e sociali di vivere in un mondo dove la linea tra umano e macchina diventa sempre più sottile.