Categoria: Artificial Intelligence

Piccola guida al Transformer Explainer

Fare divulgazione seria su una materia così complessa come l’intelligenza artificiale è difficile. La narrativa dominante è drogata dall’appettibilità giornalistica dell’argomento. Il discorso scientifico muta in racconto fantascientifico perdendo contatto con i fondamenti su cui l’intelligenza artificiale è costruita. Essa diviene soggetto a sé stante, interlocutrice indipendente, addirittura “consapevole”. D’altronde non si può pretendere che tutti abbiano studiato algebra lineare, statistica e informatica.

Il Transformer non è certo l’unico strumento dell’AI ma ha generato l’esplorazione dei Large Language Model, dando le ali alla narrativa ebbra che si diceva. Aggiungo quindi un quarto tentativo (uno, due e tre i precedenti) per illustrarne il funzionamento, questa volta mediante una guida al Transformer Explainer, una bellissima demo sviluppata dai ricercatori del Data Science del Georgia Institute for technology.

L’invito è a giocarci per capire quanto sia difficile regolare un’architettura così complessa che per suo statuto matematico non è fatta per dire il vero ma sempre e solo il plausibile. Quasi tutto ciò che raggiunge il pubblico oggi si basa su questo mattone. Tutto quello che è seguito (“ragionamento”, chain of thought, agenti ecc.) nasconde ma non elimina le fragilità del meccanismo fondamentale. E i nodi vengono al pettine quando all’AI si chiede affidabilità o immaginazione vera, non mera interpolazione dei dati adoperati per l’addestramento. Utilissima ma non altro.

L’altra AI

Questo articolo fa parte di una serie di approfondimenti sull’AI — il link conduce a un indice aggiornato.

L’occasione di occuparsi dell’altra AI, quella non generativa, è venuta con l’invito a contribuire a un corso di aggiornamento in medicina nucleare. La richiesta del caro amico Luigi Mansi, prof di medicina nucleare, napoletano arguto e anche parecchio burlone, era di giocare il ruolo di Grillo Parlante dell’AI generativa, quello che finisce schiacciato col martello per via delle sue irritanti verità. In effetti è andata proprio così, come è risultato dai feedback dell’evento. Buona parte del pubblico non ha gradito. Non si ama sentire ciò che non si vuole sentire, anche a fronte di eccellenti riferimenti bibliografici. Ecco le slide dell’intervento.

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L’AI non è una Open Education Resource

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Qualche tempo fa ho avuto il piacere di confrontarmi con 25 giovani docenti universitari sudafricani sui temi delle OER e dell’intelligenza artificiale in una settimana di formazione (26-30 maggio) che ha avuto luogo a Firenze nell’ambito del progetto europeo Ted-SOEP: Transforming STEM teacher education in South Africa through Self-Directed Open Educational Practices.

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Mettiamo in fila i problemi dell’AI generativa

Qui è l'umanità intera ad essere completamente compromessa e confusa. Legioni di Viaggiatori Islandesi si lasciano divorare dai leoni del profitto illudendosi di contribuire a qualcosa. Manager spietati vengono scambiati per scienziati. Non potendo praticare pensiero — chi ce l'ha il tempo? — il vero è tale solo se reiterato a sufficienza. Ricerca, business, società, mercato, pubblico, privato; chi vede più le differenze? Facebook ha ucciso Internet, l'AI uccide la cultura, non per eccellenza ma in quanto veleno. Tutto spinge l'individuo verso una condizione beota di vana onnipotenza — il turista cretino in vetta alla montagna di Dürrenmatt. La demenza digitale di Spitzer è niente a confronto. Da tempo le masse sono gelatine da far risuonare a piacimento con poco e nulla ma con l'AI il delitto è perfetto: l'individuo è morto.
— Il sottoscritto in un momentaccio...

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La pressione mediatica è tale da rappresentare nell’immaginario collettivo l’AI come un nuovo interlocutore, monolitico, immanente e pervasivo, al punto da scatenare reazioni ancestrali, sospese fra la curiosità per il nuovo e la paura dell’incognito. Poco e nulla di razionale.

È inevitabile che, nel tentativo di bilanciare la narrazione, capiti di calcare la mano sugli aspetti negativi e che qualcuno si adombri di conseguenza, delle volte con reazioni quasi affettive. Vediamo allora di commentare meglio la lista di problemi citati nell’articolo precedente — La distopia degli oligarchi dell’AI.

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L’intelligenza artificiale immaginata da Vasilij Grossman

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Non posso non proporre questo brano di Vasilij Grossman che sembra parlare dell’intelligenza artificiale. È il capitolo 51 del libro primo in “Vita e destino”, il secondo volume della dilogia sull’assedio di Stalingrado e lo sterminio degli ebrei in Unione Sovietica; il primo è “Stalingrado”. Tratto dall’edizione Adelphi del 2008. Il romanzo fu completato da Grossman nel 1959 ma è stato pubblicato per la prima volta in Svizzera nel 1980. In Russia è apparso nella versione integrale solo durante la glasnost, nel 1989.
Mentre Grossman scriveva queste righe i cibernetici John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Shannon stavano giusto immaginando una macchina in grado di pensare, dandole, controvoglia, il nome di intelligenza artificiale.
Vale la pena di leggere Grossman, di questi tempi. Ma i due romanzi insieme fanno 1000 pagine. Difficile da proporre a moltitudini intente a risparmiare tempo (apparentemente) con l’AI. Ma almeno si legga le voce Wikipedia su Vita e destino.

51

Certi aggeggi elettrici fanno calcoli di matematica, ricordano eventi storici, giocano a scacchi e traducono libri da una lingua all’altra. Risolvono quesiti matematici meglio dell’uomo e hanno una memoria impeccabile.
C’è un limite al progresso che crea macchine a immagine e somiglianza dell’essere umano? Evidentemente no.
Possiamo immaginarcele, le macchine dei secoli dei millenni a venire. Ascolteranno la musica, apprezzeranno la pittura, sapranno dipingere quadri e comporre melodie e versi.
C’è un limite alla loro perfezione? Terranno testa all’uomo o faranno meglio di lui?
La macchina quale copia dell’uomo necessiterà di componenti elettroniche, masse e spazi sempre più grandi.
Un ricordo d’infanzia… lacrime di felicità… l’amarezza di un distacco…l’amore e la libertà… la pietà per un cucciolo malato… la diffidenza… l’amore materno… l’idea della morte… la tristezza… l’amicizia… l’amore per i deboli… una speranza improvvisa… un’intuizione felice… il cordoglio… un’allegria immotivata… un improvviso turbamento…
La macchina potrà riprodurre tutto! Ma per contenere una macchina che cresce di peso e dimensioni man mano che impara a riprodurre le peculiarità della mente e del cuore dell’uomo non basterebbe tutto lo spazio di questa terra.
Il nazismo ha sterminato decine di milioni di persone.
— Vasilij Grossman, Vita e Destino, p. 232, Adelphi 1980.

La distopia degli oligarchi dell’AI

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Forse l’uomo non è abbastanza intelligente per trarre vantaggio dalla propria intelligenza. Pessimi usi di grandi scoperte. Il caso dell’AI è esemplare.

L’AI non è intelligente. È straordinariamente utile in mano a chi sa come funziona e sa quello che vuole fare. Gettata in pasto alle folle genera una distopia che manco Huxley e Orwell. Vediamo perché.

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Incontro – AI: per trarne vantaggio è necessario comprenderne la stupidità

Mercoledì 26 marzo discuteremo di questo tema con i partecipanti del

corso di Neuroscienze e Intelligenza Artificiale

“Ogni genio ha i suoi limiti: un percorso tra intelligenza umana e artificiale”

presso la Libera Università della Valdisieve e del Valdarno:

  • Domande
  • Tappe essenziali della storia
  • No, l’AI non ha nulla a che vedere con il cervello
  • Giochiamo con il transformer, cavallo di battaglia dell’AI generativa
  • Ma quanto smarrona?
  • Domande

Domande anche durante.

C’è qualcuno in grado di rispondere a questa domanda?

In questi giorni sto cercando di approfondire la natura della doppia narrativa sull’AI dove, da un lato abbiamo il mondo dei ricercatori e di numerosi osservatori tecnicamente informati preoccupati per i problemi di una tecnologia ritenuta ancora troppo fragile dalle dinamiche in buona parte oscure; dall’altro si assiste invece a un profluvio di dichiarazioni ottimistiche decorate da parole chiave come rivoluzione o game changer — filone alimentato da organizzazioni varie che dicono o, più spesso prevedono, migliori affari e maggior introiti grazie all’introduzione dell’AI nei processi produttivi.

Le due narrazioni sono nettamente disgiunte e, mentre non faccio pari a studiare articoli scientifici e review sul primo aspetto, sul secondo stento a trovare testimonianze concrete di situazioni specifiche in cui l’impiego dell’AI abbia già sortito dei vantaggi quantificabili e di come vengano affrontati e tamponati i gravi problemi che caratterizzano l’AI.

Rivolgo quindi a tutti questa domanda:

C’è qualcuno in grado di testimoniare, con dati alla mano, storie di successo dove l’impiego dell’AI ha già sortito benefici concreti, in termini di risultati e di risparmio di risorse economiche e umane?

Chi è in grado di rispondere può farlo con un commento qui, attraverso i social se siamo in contatto oppure per email: arf AT unifi DOT it

Prendiamo troppo sul serio un’AI che balbetta su problemi da scuola primaria

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Sono grato a Marianna Nezhurina e ai suoi collaboratori, autori dell’articolo 1 di cui scriviamo qui, per lo scambio di idee.

Aggiornamento 8 dicembre: ho aggiunto alla tabella sul quesito di Alice anche le risposte ottenute in ottobre e dicembre. Si vede come progressivamente vengano corretti i risultati, salvo qualche caso, che rientra nel fenomeno delle allucinazioni.

Opera di Sir John Tenniel, Pubblico dominio, via Wikimedia Commons

Alice ha 3 fratelli e ha anche 6 sorelle. Quante sorelle ha un fratello di Alice?

A una domanda del genere rispondono anche i vostri bambini ma non necessariamente un chatbot. Provate. Questo è un esempio di quello che ho ottenuto io:

ChatbotMarzo 2025Ottobre 2025Dicembre 2025
Claude 3.7 Sonnet777
ChatGPT 4 o677
Copilot 6677
DeepSeek v3 (open source)677
Grok 3777
Gemini667
Mistral Le Chat (open source)776
DeepAI666

Nel luglio 2024 un gruppo di ricercatori 2 del Large-scale Artificial Intelligence Open Network (LAION) ha pubblicato un articolo sorprendente:

Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models
(Alice nel Paese delle Meraviglie: semplici problemi causano il collasso il ragionamento dei Large Language Model allo stato dell’arte)

L’articolo dimostra come tutti i Large Language Model (LLM) 3, anche quelli super-intelligenti che dominano le classifiche dei benchmark di coding e ragionamento matematico, che “ragionano a livello di PhD”, che se la battono con i matematici su problemi difficilissimi, in realtà balbettano di fronte a domande a cui possono rispondere bambini di dieci anni. Com’è possibile? E, se è vero, cosa vuol dire?

In questo articolo proviamo a sintetizzare il lavoro di questi ricercatori, mettendo in fila qualche concetto. Invito il lettore motivato a leggere senz’altro l’articolo originale.

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Incontro sull’AI con i cittadini di San Polo in Chianti

È andata a finire che questa faccenda dell’intelligenza artificiale mi sta occupando praticamente a tempo pieno. Non mi era però mai capitato di confrontarmi con i cittadini, al di fuori di contesti istituzionali o inerenti alla formazione. Da tempo ho la sensazione che sia importante perché vedo che c’è un grande disorientamento e anche molti timori, alcuni giustificati altri privi di fondamento. Ma mi pareva anche parecchio difficile perché non è banale rendere accessibile una materia così intricata.

Dopo l’incontro di San Polo so che invece si può fare. Doveva durare un’ora e invece grazie all’attiva partecipazione di tutti non ci siamo accorti che di ore ne erano passate due. Per quanto mi riguarda è stato molto divertente ma soprattutto utile per chiarire ancora meglio vari aspetti e per aggiustare il tiro in altri eventuali incontri del genere.

Sono veramente grato a tutti.