Michael I. Jordan, un pioniere di AI: “C’è un po ‘di orgoglio nel mondo di AI” | Tecnologia

Michael I. Jordan (Maryland, USA, 1956) è matematico e dottore in scienze cognitive. Il suo lavoro è all’origine di applicazioni di intelligenza artificiale come CHATGPT o sistemi di raccomandazione. Oggi è professore emerito all’Università della California a Berkeley e ricercatore nell’Inria di Parigi, ma non è mai stato interessato a essere qualcuno che vuole capire le cose, non solo costruirle “, dice. La sua conoscenza e quel punto di vista esterno ti consentono di osservare l’hype di AI generativo con abbastanza scetticismo. Ha appena ottenuto il Border Border Award dalla BBVA Foundation per la sua traiettoria. Al suo nome non accetta molte battute: la Giordania era già professore del MIT prima dei successi della stella del basket e ora rimane attivo. “All’inizio è stato divertente ma poi mi sono stancato”, dice.

Chiedere. C’è troppo clamore con l’IA?

Risposta. L’hype non si fermerà. Le persone che sviluppano questa tecnologia adorano parlarne ed estrapolare, anche se c’è anche un po ‘di orgoglio. Ciò che fa avanzare l’umanità sono gli sforzi collettivi. Non siamo così intelligenti individualmente. Queste aziende sviluppano strumenti potenti, ma uno strumento sdraiato sul pavimento non è molto tempo fa; Deve essere nelle mani di un essere umano o di un gruppo. Quindi le cose interessanti iniziano a succedere. Se hai intenzione di risolvere qualcosa, se hai intenzione di trovare nuovi farmaci, lo strumento ti aiuterà a guardare nei posti giusti e a dare consigli. Se hai intenzione di affrontare sfide climatiche, ti aiuterà a fare previsioni migliori. Se vai all’arte, ti permetterà di creare nuovi suoni o connessioni. Tuttavia, da soli, non risolvono il problema.

P. Ti aspettavi che appaia qualcosa di come Chatgpt due anni fa?

R. È meglio di quanto avrei immaginato. Sebbene dal 1990 si sapesse che ci sarebbe stata la forza bruta, che sta semplicemente facendo qualcosa, senza cercare di capire nulla direttamente. Lascia che un algoritmo di ottimizzazione trovi tutto e fallo con enormi quantità di dati. Tutte queste idee esistevano già nel 1990. Gli attuali ingredienti aggiuntivi sono stati due: il facile accesso a enormi quantità di dati su Internet e quindi le GPU [tarjetas gráficas]gli hanno davvero dato il potere. Quando metti insieme tutti gli ingredienti, improvvisamente diventa davvero buono. Il modo corretto di pensare a Chatgpt è una presenza collettiva di tutta l’umanità. Ci vogliono piccoli pezzi di centinaia di milioni di persone, in particolare quelli che hanno scritto cose buone, come Wikipedia. Gran parte della sua intelligenza deriva dai contributi delle persone.

P. Ora il modello cinese di Deepseek si è appena rotto. I loro vantaggi di DeepSeek sono straordinari come si suol dire?

R. Non l’ho studiato in dettaglio, ma sembra che siano significativi. Non è del tutto sorprendente, tenendo conto del fatto che le architetture che hanno funzionato, basate Transformers e gli strati a strati sono stati progettati in modo leggermente improvvisato. Molte volte è stato sufficiente usare la forza bruta per avanzare rapidamente. Ma ciò non significa che non ci siano trucchi intelligenti o architetture più semplici che funzionano anche.

P. Cosa può significare il suo successo ora per le priorità della Silicon Valley, considerando gli enormi investimenti in software e data center?

R. Penso che la Silicon Valley dovrebbe pensare di più al modello di business generativo di intelligenza artificiale e ai grandi modelli di linguaggio, e non dipendere solo dalla forza bruta per avanzare.

P. Il fondatore di antropico, Dario A Amodei, creatore del Chatbot Claude ha detto alcuni giorni fa a Davos che tra due o tre anni l’IA sarà “migliore di quasi tutti gli umani in quasi tutto”.

R. Non ci credo. Quella persona non ha studiato informatica, linguistica o scienze sociali, ma la loro formazione era in fisica. E i fisici tendono ad avere un sacco di superbe su come funziona l’universo. Ma penso che stiano sottovalutando il genio umano, in particolare il genio collettivo. I computer producono già un certo tipo di matematica migliore di chiunque di noi. Possono anche scrivere canzoni e persino, probabilmente, un romanzo. Ma non credo, in due o tre anni, scrivi romanzi come Dostoevski. I suoi romanzi parlano della condizione umana e risuonano perché riflettono l’esperienza dell’autore, una persona che aveva una vita, che viveva. Alcuni di questi possono essere imitati prevedendo la seguente parola in molte vecchie frasi, ma non è lo stesso.

P. ¿In DeepMind, da Google, riguarda più gli strumenti?

R. Mi sembra a posto. Faccio distinzioni tra le aziende. DeepMind mi sembra una delle aziende più produttive perché creano strumenti utili. Non seguo tutti i dettagli, forse hanno un po ‘di arroganza del tipo “risolveremo i problemi del mondo”, ma penso che non lo dicano. Provano solo a creare i migliori strumenti possibili. Ma ci sono altri pazzi che pensano che dalla loro torre di AI avrà tutta la conoscenza del mondo e saprà tutto. Se vogliamo una risposta a qualsiasi domanda, ci andremo e ci daremo la risposta. Questo è molto poco plausibile. Gli umani hanno pensieri contestuali e complessi. E quella grande macchina in cima non conosce tutte quelle cose. Dire che un po ‘di entità sarà più intelligente di noi, è che non è molto ben definito.

P. Ha detto che affermare che un’entità sarà più intelligente di noi è molto ingenuo.

R. L’intelligenza ha molte forme. Mi piace parlare dell’intelligenza di un mercato. È composto da molte piccole decisioni. Non hai bisogno di sapere molto per prendere quelle decisioni, ma quando ti unisci a tutte quelle decisioni all’interno di una struttura adeguata, con incentivi e alcuni tipi di connessioni, sorge qualcosa di incredibile. Quel mercato fa cose straordinarie: stabilizza le transazioni, rende le cose disponibili, gli adattamenti e molto altro. È, in qualsiasi definizione, un’entità intelligente. Ma non è un’intelligenza umana, è un altro tipo di intelligenza. Ci sono probabilmente altre dieci forme di intelligenza.

P. Quando qualcuno dice che “risolveremo l’intelligenza”, di cosa parli?

R. Per risolverli tutti? Per creare una mega intelligenza che li copre? Sembra fantascienza e non è molto utile per le persone con un approccio pratico come ingegneri o scienziati come me. Né penso che aiuti la società a pensare che stiamo per ottenere qualcosa del genere. Penso che la società aiuti di più a pensare che avremo strumenti molto potenti e che troveremo modi creativi per usarli. 25 -year -qual persone che arrivano in questo mondo credono che il loro ruolo sia quello di creare robot autonomi che ballano sul palco. E no, il suo ruolo è, ad esempio, sviluppare un sistema Federated e United Cars che consente a nessuno di morire in un’auto.

P. E i robot presentati da Elon Musk che servivano birra?

R. Sono relazioni pubbliche. Sono giochi, giocattoli. Vediamo, è una seria ingegneria, non c’è dubbio. Ma non penso che sia un percorso particolarmente buono. Ancora una volta, cercano di imitare gli umani, copiarli e, quindi, sostituirli. Non penso che dovrebbe essere l’obiettivo principale della tecnologia. Dovrebbe essere per aiutare gli umani e permetterci di fare cose che non facciamo molto bene. Non criticerò quei robot, si divertono. Ma ci sono così tanti problemi che sarebbero un approccio migliore a questa tecnologia, invece di far entrare robot in fiamme o andare a Marte.

P.Perché l’intelligenza artificiale generativa non ha più obiettivi collettivi e generali?

R. L’IA generativa è sexy. Fa cose impressionanti. Insegni ciò che tutti fanno e si presume automaticamente che ci sia una super tecnologia dietro. Risultato: investiamo! E gran parte di questo è guidato dal desiderio di ottenere 100 milioni in un round di finanziamento. Ma la realtà è che, se entri in qualsiasi azienda che risolve i problemi del mondo reale, come spostare i pacchetti da un posto all’altro, garantendo la sicurezza delle persone o migliorando l’istruzione, in quelle aziende sono tutti seduti allo stesso tavolo a lavorare insieme. È un approccio ingegneristico per risolvere problemi reali. Naturalmente, useranno strumenti di intelligenza artificiale generativi per certe cose, ma non passano tutto il loro tempo a sviluppare strumenti solo per ottenere una valutazione milionaria. Sebbene la maggior parte delle aziende utilizzino un po ‘di generativo, il loro modello di business non ruota attorno a questo. Invece, molti di questi startup Che sviluppano generativi e ottengano valutazioni molto elevate non sopravviveranno, perché non hanno un modello di business solido.

P. Siamo lì oggi?

R. Sì, e non voglio dire che so tutto perché ho molta esperienza, ma Elon Musk ha promesso auto lavorate con se stessi come cinque volte. Ogni anno diceva: “Li avremo adesso”. E non è riuscito perché non ha capito quanto sia difficile. Hai Waymo, che penso sia un’azienda di maggior successo in questo senso. E ci sono auto Waymo a San Francisco che lavorano, ma in modo semplice. Si muovono relativamente lentamente, sono relativamente sicuri e va bene. Si sta prendendo del tempo. Questi tipi di progetti di ingegneria non sono cose che vengono risolte in due anni, sono piuttosto dieci progetti. E che stiamo parlando di auto, che non sono così complesse come, ad esempio, il corpo umano e la medicina o la fisica climatica. Non appena si arriva a uno di questi problemi, ti rendi conto che la complessità assoluta inizia a importare molto.

P. Cosa diresti a coloro che temono di perdere il loro lavoro sostituito da un’intelligenza artificiale?

R. Per prima cosa direi che abbiamo bisogno di più economisti di lavoro in questa discussione. Quando parliamo di regolamentazione, l’Europa ha prima l’abitudine di lanciare regolamenti e poi pensare. Questa è una pessima idea. Per prima cosa devi capire il fenomeno. Quindi aggiungi qualche regolamento per assicurarti di creare buoni saldi. Questo approccio di controllo dall’alto verso il basso sulla tecnologia, solo perché le persone ne hanno paura, è una pessima idea. Ciò non significa che non dovresti pensarci. Chiaramente alcune opere scompariranno e alcune potrebbero essere necessarie per essere protette. Potrebbe essere necessario rallentare il processo. Se le opere scompaiono in uno o due anni, è troppo veloce. Ma se ci vogliono 10 anni, è meglio: questo dà tempo alle persone di adattarsi e capire che alcuni lavori, come ascoltare una conversazione e riassumerla, possono farlo. Se il tuo sogno doveva essere la persona che prende appunti in una riunione, meglio pensa a un’altra carriera.

P. E cosa diresti a un giovane che entra nell’università nell’era AI?

R. Non è vero che non dovrebbero fare la matematica perché i computer faranno tutto. Sorgeranno nuovi problemi e non saranno i vecchi problemi del computer. Ci saranno nuovi problemi nell’informatica e non sarà tentato di imparare a programmare a Fortran o C. Cercherai di integrare le cose in sistemi più grandi. Le macchine non lo faranno da sole. Se sei il ragazzo che costruisce e capisce come integrare le cose, ci saranno molti lavori.