Negli ultimi anni, abbiamo assistito a un progresso straordinario nel campo dell’intelligenza artificiale. Uno dei modelli più avanzati è GPT-4, un potente modello di linguaggio sviluppato da OpenAI. Tuttavia, nonostante le sue impressionanti capacità di calcolo e generazione di linguaggio, GPT-4 non riesce ancora a eguagliare l’efficienza del cervello umano. Un aspetto fondamentale da considerare è l’efficienza energetica. Il cervello umano opera con circa 20 watt di energia, mentre GPT-4 richiede serbatoi enormi di energia e risorse computazionali equivalenti a 7,5 MW all’ora. Questa immensa differenza energetica è solo una delle numerose ragioni per cui il cervello umano resta ineguagliato.
La crittografia incredibilmente complessa di cui dispone il nostro cervello non può essere replicata facilmente da un dispositivo al silicio. Gli algoritmi delle intelligenze artificiali come GPT-4 sono fondamentalmente basati su calcoli matematici, elaborazione di matrici e fitte reti neurali, ma mancano dell’intuitività e della flessibilità del cervello umano. Le reti neurali artificiali possono modellare e simulare gli schemi di pensiero umano, ma rimangono ancora un pallido riflesso della complessità elettrochimica del cervello umano.
Un altro aspetto spesso trascurato è il ruolo della creatività e dell’originalità. Un commentatore, Synaesthesia, ha sottolineato come soltanto un cervello umano può ‘pensare’ e essere originale: “Un computer è limitato a ciò che gli viene imputato.” Sebbene GPT-4 possa generare testo plausibile e risposte complesse, tutto è basato su pattern e dati di addestramento già esistenti. Non c’è una vera innovazione o creatività originale, un limite che ancora distingue nettamente le macchine dagli umani.
Uno degli argomenti di maggiore dibattito riguarda la cosiddetta ‘comprensione’ delle parole da parte delle AI. Shkkmo ha giustamente osservato che “i computer oggi non capiscono il linguaggio, ma ciò non significa che non possano mai farlo.” Attualmente, GPT-4 può generare testo in linguaggio naturale ma manca della comprensione semantica genuina, che è una qualità intrinseca del cervello umano grazie alla sua architettura complessa e ai processi cognitivi.
Mentre le intelligenze artificiali continuano a evolversi, il confronto tra il cervello umano e le AI come GPT-4 solleva domande fondamentali non soltanto sulla tecnologia, ma anche sulla nostra concezione dell’intelligenza. L’evoluzione ha modellato il cervello umano per milioni di anni, e questa lunga storia evolutiva si riflette nelle nostre capacità cognitive che non possono essere facilmente quantificate o replicate dalle macchine attuali.
La stessa idea di ‘gioco’ e apprendimento offre uno sguardo affascinante sulla natura dell’intelligenza umana. Jensson ha osservato che il ‘gioco’ è essenzialmente un processo di apprendimento mascherato da divertimento, qualcosa che è naturale e fondamentale per lo sviluppo cognitivo umano. Le AI, d’altra parte, seguono modelli di addestramento strettamente definiti e non possiedono l’adattabilità e la creatività che emergono attraverso il gioco umano.
Anche se GPT-4 e altre AI avanzate possono sembrare incredibilmente sofisticate, devono essere viste come strumenti utili piuttosto che come competitori del cervello umano. Come sottolineato da shkkmo, “Le LLM sono mappature delle strutture semantiche e, come tali, possono assolutamente essere utili senza avere una comprensione di ciò che mappano.” L’utilità pratica delle AI non deve essere sottovalutata, ma al contempo è importante riconoscere i loro limiti intrinseci.
Il futuro delle AI potrebbe vedere l’emergere di tecnologie come i chip neuromorfici, che cercano di imitare l’architettura neurale del cervello umano. Tuttavia, come ha osservato joehogans, il percorso per raggiungere un’AI capace di competere con l’efficacia cognitiva e l’efficienza energetica del cervello umano è lungo e complesso. Per ora, il cervello umano rimane una meraviglia evolutiva ineguagliata, un modello di efficienza e potenza che ancora sfugge alla nostra piena comprensione e replicazione attraverso le tecnologie moderne.
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