Ultimamente sta generando grande curiosità ed interesse il nuovo chatbot ChatGPT di OpenAI, sistema di intelligenza artificiale basato sul modello linguistico GPT-3.5.
Si tratta, quindi, di un software creato per simulare una conversazione con un essere umano, che può essere utilizzato per varie finalità. Ad esempio, in genere i chatbot vengono utilizzati per fornire guide in linea, per rispondere a delle FAQ degli utenti che accedono a un sito etc.
In particolare ChatGPT ha una buona comprensione del linguaggio naturale e si contraddistingue per il suo facile utilizzo e per la sua ampia versatilità in quanto è in grado di rispondere a diversi quesiti strutturando delle risposte pertinenti e ben articolate. Può anche realizzare a richiesta piccoli componimenti, articoli e addirittura poesie ovviamente nei limiti di operatività di un sistema di IA.
Naturalmente queste caratteristiche di ChatGPT hanno fatto nascere su Internet e quindi sui principali social vivaci discussioni riguardo le future potenzialità di tale sistema e tale aspetto ha suscitato anche una certa curiosità in ambito scientifico.
In effetti attraverso questo sistema è possibile:
- personalizzare la knowledge base del chatbot pilotando le risposte ed i percorsi conversazionali proposti all’utente;
- verificare le domande per il quale il chatbot non è stato in grado di rispondere ed espandere la sua knowledge base pilotati dalle conversazioni realmente effettuate;
- misurare la capacità conversazionale e di engagement del chatbot al fine di migliorarne nel tempo la knowledge base e la soddisfazione del cliente;
- acquisire informazioni di nuovi lead.
E’ evidente, quindi, che in questo caso non ci si trova di fronte solo ad un sistema basato sulla conoscenza, mediante il quale ci si propone di usare in modo intelligente le informazioni, trasformando i dati in conoscenza, ma ad un sistema esperto evoluto.
Come noto il sistema esperto non è altro che un sistema basato sulla conoscenza in grado di eseguire compiti che richiedono conoscenza specializzata, possono essere svolti solo da esperti o da persone dotate di notevoli competenze. Il sistema esperto è quindi composto da due elementi:
- un elemento strutturale, in ragione del quale il sistema è basato sulla conoscenza, cioè si compone di una base di conoscenza distinta dal motore inferenziale;
- un elemento funzionale, in ragione del quale il sistema deve essere in grado di fornire prestazioni che richiedano notevoli competenze.
I sistemi esperti sono programmi in cui l’utente interagisce in un dialogo simile a quello che si svolgerebbe con un esperto umano, al quale è stato esposto un problema ed al quale vengono rivolte domande sulle soluzioni proposte. Tali sistemi possono essere visti come intermediari tra gli esperti umani, che interagiscono con il sistema nell’acquisire conoscenza, e l’utente umano che interagisce con il sistema nella consultazione.
In generale, la caratteristica fondamentale di un sistema esperto dovrebbe essere in primo luogo quella di essere in grado di simulare il ragionamento che un esperto umano farebbe in quelle determinate circostanze; le soluzioni date dal sistema dovrebbero essere della stessa qualità ed inoltre prospettate con una maggiore rapidità, altrimenti non si giustificherebbe l’apporto informatico.
ChatGPT però non presenta i limiti di un sistema esperto che è vincolato dal dominio specifico della base di conoscenza, ma possiede le caratteristiche di una rete neurale.
In effetti, il dibattito delle scienze cognitive è tutt’oggi aperto, ponendo in dubbio l’esistenza di un sistema simbolico mentale quale causa dei processi cognitivi, ed attribuendo ad esso il ruolo di procedimento euristico, mezzo per la predizione dei comportamenti quotidiani della persona. Il sistema simbolico viene concepito come un modello adatto a descrivere grossolanamente e macroscopicamente il comportamento umano, non però il suo reale funzionamento a livello neuronale.
Le reti neurali differiscono in modo radicale e per diversi aspetti dai tradizionali modelli di intelligenza artificiale. Le principali differenze derivano dal presupposto che le reti apprendono, non conoscono già le regole ma si modellano, attraverso un algoritmo di apprendimento, in modo tale da comportarsi come se conoscessero le regole, alla fine dell’apprendimento. Quale sarà il risultato finale del procedimento d’apprendimento è imprevedibile per il programmatore stesso: il programmatore non può prevedere l’evoluzione della rete. Ma una volta terminato l’apprendimento la rete diventa stabile e la sua configurazione non cambia più.
Le reti neurali artificiali si inseriscono in qualche modo nell’ampia tematica dell’intelligenza artificiale e ne costituiscono un’evoluzione innovativa; è innegabile che lo stimolo alla realizzazione delle reti neurali artificiali provenga dal desiderio di riprodurre sistemi di elaborazione “intelligenti”, simili, per prestazioni e comportamento, all’uomo, le cui azioni sono governate dal cervello.
ChatGPT commette diversi errori e non nasce, quindi, come un sistema infallibile, ma utilizzato opportunamente è in grado di imparare e non commettere più gli errori precedenti. E’ questa la vera grande potenzialità di questo sistema di IA che adesso è veicolato in una forma embrionale ma può raggiungere livelli di sviluppo considerevole. Naturalmente oggi può essere utilizzato come una sorta di guida o enciclopedia on line senza poter essere di effettiva utilità per un professionista nel suo lavoro, ma in futuro potrebbe assumere livelli specialistici particolarmente elevati e sebbene non potrà mai sostituire l’uomo potrebbe diventare un assistente molto efficace.
Nel campo legale, ad esempio, non è in grado di produrre atti giudiziari, contratti, documenti giuridici come specifici sistemi di IA che sono in commercio, ma è in grado di dare utili consigli e conosce comunque come sono strutturati tali atti. Proprio questo aspetto lascia intendere le prospettive di sviluppo del sistema e non ci sorprenderebbe la messa in commercio (peraltro già annunciata) di versioni pro più evolute.
E’ necessario, comunque, chiarire che siamo sempre nell’ambito di un’intelligenza artificiale debole intesa a realizzare sistemi informatici capaci di prestazioni normalmente attribuite all’intelligenza umana, pur senza assumere alcuna analogia tra le menti e i sistemi informatici, e non di un’intelligenza artificiale forte, intesa a duplicare la mente negli elaboratori, cioè a creare computer in grado di comprendere e di possedere stati cognitivi.
Insomma siamo ancora lontani dal sostituire l’uomo sebbene ci avviciniamo sempre di più.