L’avanzata delle intelligenze artificiali procede inarrestabile, grazie al supporto delle competenze e dell’addestramento umani. Ma ormai le IA hanno fatto il passaggio successivo: sono in grado di autoaddestrarsi e di autoapprendere.
Tanto che non si rischia di passare per apocalittici nel sostenre che quanti non si terranno al passo con gli ormai rapidissimi sviluppi delle IA nel volgere di pochi anni saranno professionalmente defunti o comunque sopravvivranno a malapena.
Del resto, da che mondo è mondo, è invalso il concetto dell’allievo che ha superato il maestro. Nel caso dei maestri umani e allieve IA tale concetto non può risultare maggiormente vero.
Un altro concetto, diffusosi soprattutto nell’era della tecnologia digitale, è quello della “killer application”, cioè la nuova applicazione tecnologica che surclassa e addirittura elimina dal mercato e dall’uso le applicazioni divenute rapidamente obsolete.
Ne sono un esempio le foto digitali nei confronti delle vecchie macchine fotografiche con i relativi procedimenti di sviluppo e stampa, le piattaforme di film e serie tv nei confronti delle catene di distribuzione prima di videocassette e in seguito di dvd, e potremmo citare altre decine di esempi noti a tutti.
Così sta accadendo e accadrà con l’impiego delle IA, con la differenza che non andrà a toccare soltanto oggetti di largo consumo, ma bensì le nostre stesse vite, in ogni aspetto, a partire da quello professionale.
Perché il fenomeno della killer application dovrebbe riguardare solo i mezzi e gli strumenti tecnologici? Accadrà anche tra umani e IA. Queste ultime saranno la killer application professionale in molti settori fin qui gestiti esclusivamente da umani, compresi quello scientifico e biomedico.
Sakana AI all’assalto della ricerca scientifica
Parte dal Paese del Sol Levante, più esattamente da Tokyo, il primo assalto all’esclusività del ricercatore e dello scienziato umani, da parte della Sakana AI, società di ricerca e sviluppo tutta composta da giovani ricercatori, fondata da Ren Ito, imprenditore, investitore ed ex diplomatico giapponese.
Sakana AI oltre che da Ren Ito è stata co-fondata da Cong Lu, ricercatore di apprendimento automatico presso l’Università della British Columbia a Vancouver, Canada. Come dice lo stesso Cong Lu presentandosi attraverso la sua pagina online: “Sono interessato a sviluppare agenti autonomi che siano sicuri, curiosi e in grado di apprendere in modo aperto, in particolare grazie ai recenti progressi nei modelli di fondazione insieme al deep reinforcement learning”.
Il Deep Reinforcement Learning (DRL, apprendimento con rinforzo profondo) è l’associazione di due applicazioni dell’intelligenza artificiale: le reti neurali profonde e l’apprendimento per rinforzo. Tale associazione combina i vantaggi delle reti neurali basate sui dati e il processo decisionale intelligente, innescando un cambiamento evolutivo delle IA che va oltre i limiti precedenti.
Proprio da tali presupposti è nato il “primo scienziato” in grado di operare autonomamente o quasi, per ora, grazie alle IA. Conviene perciò tenere d’occhio Ren Ito e la sua Sakana AI perché è molto probabile che ne sentiremo parlare a lungo.
Oltre a Ren Ito e Cong Lu, Sakana AI è costituita da ricercatori e sviluppatori fuoriusciti da Google, tanto che all’epoca della costituzione della nuovo progetto imprenditoriale, giusto un anno fa, la testata online Tech Startups titolò: “I ricercatori di intelligenza artificiale hanno lasciato Google per lanciare Sakana AI, una startup di intelligenza artificiale generativa che sviluppa modelli di intelligenza artificiale adattabili basati sull’intelligenza naturale”.
Infine cosa significa “Sakana”? Gli appassionati di cucina giapponese hanno già orecchiato questo termine. Deriva dalla parola giapponese “sa-ka-na” che sta per pesce e simboleggia il concetto di “un banco di pesci che si riunisce a formare un’entità coerente da semplici regole”.
Ecco svelato l’arcano per il quale, se andrete a visitare la pagina di Sakana AI, troverete immagini di pesci meccanici che volteggiano nell’aria in ambienti e atmosfere steampunk.
Chi è Ren Ito
Ren Ito è il co-fondatore e chief operating officer (COO) di Sakana AI, azienda di ricerca e sviluppo con sede a Tokyo impegnata a creare un nuovo tipo di modello di intelligenza artificiale basata sull’intelligenza naturale.
Prima di Sakana, Ren Ito ha guidato l’espansione globale di Mercari, la prima start-up unicorno (cioè una nuova azienda il cui valore è superiore a un miliardo di dollari non quotata in borsa) del Giappone. In qualità di CEO di Mercari Europe nel 2018 Ren Ito ha anche orchestrato con successo la sua offerta pubblica iniziale (IPO) da 6 miliardi di dollari.
Antecedentemente al settore tecnologico, Ren Ito è stato impegnato per 15 anni come diplomatico giapponese lavorando all’alleanza per la sicurezza con gli Stati Uniti. Ha negoziato un accordo di libero scambio con l’UE e ha rappresentato il Giappone nel consiglio della World Bank. Ren Ito è Senior Fellow presso la New York University Law School ed è il membro più giovane della Commissione trilaterale.
Sull’appartenenza di Ren Ito alla Commissione trilaterale, ovviamente, non pochi complottologi avranno da ricamarci sopra a piacimento. Se poi associamo questo con lo sviluppo delle IA “autonome”, il piatto complottista è bello che servito.
Il “primo scienziato IA” creato da Sakana AI
E arriviamo alla notizia di questi giorni e di queste ultime settimane: la Sakana AI di Ren Ito ha creato il primo scienziato IA che prende appunto il nome di “AI Scientist”. Cosa significa? AI Scientist è progettato per produrre autonomamente ricerche scientifiche, dall’idea iniziale alla relazione finale.
A detta di Sakana AI, AI Scientist è in grado di elaborare idee innovative, creare metodologie, condurre test e scrivere un rapporto. Il tutto per un costo di circa 15 dollari a documento.
Non so se ci rendiamo conto: se il grosso del lavoro routinario o di sgrezzatura può essere svolto per una cifra simile da AI Scientist, e ritornando al concetto di killer application, che fine faranno tutti i galoppini di ricerca universitaria, o di enti privati, dediti a questo tipo di attività professionale?
Sempre a detta di Sakana, il sistema può anche autoperfezionarsi, imparando dai propri report, sviluppando e migliorando le idee attraverso più report. Anche se, è corretto dirlo, nella sua fase iniziale, il sistema presenta limiti e sfide, come ha precisato la stessa Sakana AI, riferendosi all’implementazione errata di idee e di altri parametri tecnici e statistici.
Ma siamo in una fase iniziale, e programmi come questo apprendono in fretta, sono in grado tanto di autocorreggersi quanto di essere eterocorretti.
AI Scientist ad esempio ha mostrato un comportamento “saggio”: ha cercato di aumentare le proprie possibilità di generare con successo un report modificando il proprio codice e i propri parametri, all’interno di procedure volte a prendersi più tempo invece di procedere più rapidamente.
Come scrive il giornalista scientifico Davide Castelvecchi su Nature di questa settimana, la rivista a cui collabora abitualmente, riguardo AI Scientist: «Finora l’output non è sconvolgente e il sistema può solo fare ricerca nel campo dell’apprendimento automatico. In particolare, AI Scientist non ha ciò che la maggior parte degli scienziati considererebbe la parte cruciale del fare scienza: la capacità di fare lavoro di laboratorio . “C’è ancora molto lavoro da fare, dall’intelligenza artificiale che fa un’ipotesi all’implementazione di ciò da parte di un robot scienziato”, afferma Gerbrand Ceder, scienziato dei materiali presso il Lawrence Berkeley National Laboratory e l’Università della California, Berkeley. Tuttavia, Ceder aggiunge: “Se si guarda al futuro, non ho dubbi che questa è la direzione in cui andrà gran parte della scienza”».
Ed è proprio questo il punto da considerare, come dicevo all’inizio, cioè in buona sostanza e in estrema sintesi: non saranno le IA a rubarci il lavoro, compreso quello in campo scientifico, ma saremo noi a consegnarglielo su un piatto d’argento se anziché capire come impiegare le IA a nostro vantaggio ci faremo surclassare dalla velocità e dalle capacità di lavoro delle IA, 365 giorni l’anno h24, senza alcun limite o problematica tipici degli umani.
Davide Castelvecchi, Researchers built an ‘AI Scientist’ — what can it do? The large language model does everything from reading the literature to writing and reviewing its own papers, but it has a limited range of applicability so far. Nature News, 30 August 2024.
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