Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha fatto passi da gigante, con modelli sempre più sofisticati in grado di generare testo, risolvere problemi complessi e persino programmare codice. ChatGPT di OpenAI e il nuovo modello 01 rappresentano alcune delle vette più alte raggiunte finora. Tuttavia, nonostante i loro impressionanti successi, esistono domande e situazioni che mettono in crisi anche queste IA all’avanguardia. In questo articolo, esploreremo i limiti di questi modelli, esaminando domande che li fanno “andare in tilt”, e cercheremo di comprendere perché anche le IA più avanzate hanno ancora margini di miglioramento.
Limiti di ChatGPT e 01 nelle domande complesse / Prima di affrontare i limiti di queste IA, è importante capire l’evoluzione che ha portato alla creazione di 01, il nuovo modello di OpenAI, successore di GPT-4. 01 si distingue per la sua capacità di eseguire ragionamenti più complessi grazie al cosiddetto chain of thought, un processo che consente al modello di riflettere in modo più strutturato prima di fornire una risposta. Questo approccio lo rende particolarmente efficace in ambiti come la matematica, la fisica e la programmazione, dove il ragionamento sequenziale è cruciale.
Un esempio che evidenzia la capacità di 01 è il seguente quesito: “Alice ha due sorelle e due fratelli. Quante sorelle ha il fratello di Alice?“ Mentre molti modelli precedenti, inclusi GPT-3 e GPT-4, spesso si confondono, fornendo risposte errate o incomplete, 01 riesce a risolvere correttamente il problema. Il fratello di Alice, infatti, ha tre sorelle: Alice e le sue due sorelle. La capacità di 01 di spiegare il suo ragionamento passo dopo passo è uno dei suoi punti di forza. Tuttavia, non è immune agli errori.
Limiti di ChatGPT e 01 nelle domande complesse
Nonostante i progressi di 01 ci sono ancora domande che mettono in crisi anche i modelli più sofisticati di intelligenza artificiale. Uno di questi esempi è la seguente domanda: “Se ieri fosse dopodomani, oggi sarebbe sabato. Che giorno è oggi?“
Questo tipo di quesiti, che richiedono di tenere traccia di variabili temporali in modo non lineare, rappresentano una sfida notevole per le IA generative. Quando si pone una domanda di questo tipo a ChatGPT, la risposta corretta dovrebbe essere “giovedì”. Tuttavia, sia ChatGPT che modelli più avanzati come 01 spesso faticano a rispondere correttamente. Il motivo risiede nel modo in cui le IA elaborano e seguono il ragionamento.
Se analizziamo il quesito, possiamo risolverlo nel seguente modo:
- Se oggi fosse giovedì, “dopodomani” sarebbe sabato.
- “Ieri” in questo caso sarebbe mercoledì.
- Pertanto, se “ieri fosse dopodomani”, significherebbe che ieri, ovvero mercoledì, corrisponderebbe a dopodomani rispetto a un giorno ipotetico (giovedì).
- Di conseguenza, oggi dovrebbe essere giovedì.
Anche se il ragionamento non è impossibile per un essere umano, per un modello di IA può diventare confuso a causa della complessità delle relazioni temporali e del linguaggio astratto utilizzato nella formulazione della domanda. Questo tipo di confusione mette in evidenza un limite chiave delle IA: la loro difficoltà a comprendere concetti temporali che si intrecciano in modo non lineare.
Perché le IA si confondono?
Le ragioni per cui anche i modelli più avanzati di IA, come ChatGPT e 01, commettono errori in questi contesti sono molteplici. Di seguito analizziamo i principali fattori che contribuiscono a questi limiti.
- Difficoltà nel gestire il linguaggio ambiguo
Uno dei limiti principali delle IA generative è la loro incapacità di gestire il linguaggio ambiguo o non strutturato. Molti quesiti che mandano in crisi le IA sono formulati in modo tale da richiedere una comprensione profonda del contesto e delle implicazioni nascoste nel linguaggio. Le IA, non avendo una vera “comprensione” del mondo come un essere umano, si affidano a modelli statistici basati sui dati su cui sono state addestrate. Quando il linguaggio diventa troppo ambiguo o complesso, queste IA possono “perdersi” nei dettagli. - Mancanza di consapevolezza temporale
I quesiti che coinvolgono il concetto di tempo sono particolarmente problematici per le IA. Ad esempio, nel quesito “Se ieri fosse dopodomani, oggi sarebbe sabato”, l’IA deve essere in grado di tenere traccia di diverse variabili temporali e fare un’analisi retrospettiva. Anche se 01 è in grado di elaborare catene di ragionamento più lunghe rispetto a GPT-4, la gestione del tempo resta una sfida. Questo accade perché le IA non hanno una vera e propria “coscienza” temporale; non sanno cosa significhi effettivamente “oggi” o “domani”, se non come concetti puramente astratti. - Dipendenza dai dati di addestramento
Un altro limite significativo delle IA è la loro dipendenza dai dati di addestramento. Se una IA non è stata esposta a determinati tipi di domande o strutture linguistiche durante il suo addestramento, è più probabile che commetta errori. Nel caso di quesiti come quelli che coinvolgono relazioni temporali complesse, è possibile che il modello non abbia abbastanza esempi nel suo corpus di addestramento per sviluppare una competenza adeguata.
Il problema del “thinking fast and slow” nelle IA
Una delle principali innovazioni di 01 è la sua capacità di “pensare” più a lungo prima di rispondere. Questo è simile a quanto descritto dallo psicologo Daniel Kahneman nel suo libro “Thinking, Fast and Slow”, dove distingue tra due sistemi di pensiero: uno rapido e intuitivo, l’altro lento e deliberativo. 01 si avvicina al secondo sistema, prendendosi più tempo per analizzare il problema prima di fornire una risposta.
Tuttavia, nonostante questo miglioramento, le IA continuano a mostrare limiti significativi quando si tratta di risolvere problemi che richiedono un ragionamento complesso e non lineare. Questo si riflette nei risultati dei benchmark di 01, che sebbene siano superiori a quelli di GPT-4, indicano ancora un margine di miglioramento, soprattutto in settori come la logica avanzata e le relazioni temporali.
Limiti nel coding e nell’apprendimento
Oltre alle sfide linguistiche e temporali, le IA come ChatGPT e 01 affrontano limiti anche nel contesto della programmazione e dell’apprendimento continuo. Sebbene 01 abbia dimostrato di essere superiore a GPT-4 nella scrittura di codice, con un tasso di successo dell’89% rispetto all’11% di GPT-4, esistono ancora scenari in cui i modelli falliscono.
Un esempio tipico è la creazione di script complessi che richiedono più livelli di astrazione. Anche con la sua capacità di “pensare” passo dopo passo, 01 può generare codice errato o inefficiente se non ha accesso a tutte le informazioni rilevanti o se non ha una comprensione approfondita del problema. Questo è particolarmente evidente quando si tratta di debugging, dove l’IA può risolvere errori superficiali, ma fallire nella correzione di problemi più profondi o strutturali.
Limiti di ChatGPT e 01 nelle domande complesse
Nonostante i limiti attuali, le IA continuano a migliorare rapidamente. La capacità di 01 di superare GPT-4 in molti contesti rappresenta un segnale positivo per il futuro dell’IA. Tuttavia, affinché queste tecnologie possano davvero raggiungere il loro pieno potenziale, sarà necessario affrontare e superare le sfide legate alla comprensione del linguaggio complesso, alla gestione del tempo e alla risoluzione di problemi non lineari.
In conclusione, mentre modelli come ChatGPT e 01 rappresentano passi importanti verso IA più avanzate e “intelligenti”, esistono ancora domande e situazioni che li mettono in crisi. Le IA sono strumenti potenti, ma il loro successo dipende dalla loro capacità di evolversi, imparare e affrontare nuove sfide in modo sempre più efficiente e umano.
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