Attualmente i modelli di intelligenza artificiale presentano molti limiti: non sono infatti in grado di eseguire alcune azioni. Tuttavia, la ricerca prosegue e i progressi sono notevoli, specialmente per quanto riguarda l’addestramento di questi complessi modelli. In particolare, un gruppo di ricercatori cinesi ha dimostrato che l’IA può pensare (quasi) come un cervello umano.
Un recente studio condotto dall’Università Politecnica di Hong Kong (PolyU) ha rivelato che addestrare questi modelli in modo simile al processo di elaborazione linguistica del cervello umano potrebbe rivoluzionare non solo il campo dell’IA, ma anche la nostra comprensione del cervello stesso. È importante ricordare che ogni modello di IA è fondamentalmente un modello linguistico, addestrato utilizzando dati di questo tipo.
Gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs), come ChatGPT, si basano principalmente sulla predizione contestuale delle parole per operare. Sebbene questa tecnica sia efficace, potrebbe non essere l’unico metodo per avvicinare l’IA alla comprensione del linguaggio umano. Un approccio innovativo esplorato dai ricercatori prevede l’utilizzo della predizione della prossima frase (NSP), che cerca di simulare il processo di comprensione del discorso a livello cerebrale.
Ci stiamo quindi avvicinando a un momento storico in cui l’IA potrà raggiungere capacità di ragionamento incredibili, quasi umane. Il team di ricerca ha esaminato come l’NSP possa migliorare l’addestramento dei modelli rispetto ad altri approcci. I risultati sono chiari: il modello addestrato con l’NSP ha mostrato una corrispondenza molto più stretta con i pattern cerebrali umani, specialmente nelle aree del cervello coinvolte nella comprensione del discorso. Questo modello è riuscito a replicare meglio l’attività cerebrale umana e a prevedere con maggiore precisione la velocità di lettura delle persone.
Le implicazioni di questi risultati sono significative e suggeriscono che l’NSP potrà rendere i modelli di linguaggio più efficienti e simili al pensiero umano. Naturalmente, ciò richiede l’uso di una quantità enorme di dati, sia sintetici che reali.