Nelle scorse ore Apple ha pubblicato un nuovo “whitepaper” che pone l’intelligenza artificiale in una luce piuttosto cattiva. Il titolo completo del documento, che potete leggere in forma integrale seguendo il link FONTE in fondo all’articolo, si chiama The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity. Il succo della questione è che, secondo Apple, i più importanti e diffusi LLM (Large Language Model, quelli che oggi molto banalmente definiamo AI) che vengono definiti in grado di “pensare” e “ragionare”, non sono davvero in grado di farlo - sono semplicemente molto bravi a identificare dei pattern. Questo allontana, sempre a detta di Apple, l'ipotesi che la cosiddetta AGI, o Artificial General Intellligence, sia davvero dietro l'angolo, come sembrano sostenere alcune realtà del settore, in primis OpenAI e il suo fondatore Sam Altman.
La tesi del documento è che fino a questo momento abbiamo usato parametri e sistemi sbagliati per valutare e misurare la bontà di un modello AI: “le valutazioni attuali si concentrano principalmente su parametri di riferimento matematici e di codifica consolidati, ponendo l’enfasi sull'accuratezza della risposta finale. Tuttavia, questo paradigma di valutazione soffre spesso di contaminazione dei dati e non fornisce approfondimenti sulla struttura e sulla qualità delle tracce di ragionamento”.
Lo studio, che è firmato da Parshin Shojaee, Iman Mirzadeh, Keivan Alizadeh, Maxwell Horton, Samy Bengio, Mehrdad Farajtabar (tutti dipendenti o stagisti presso Apple), argomenta che i sistemi di ragionamento dei modelli più diffusi sono più o meno accurati in casi molto semplici, ma spesso tendono a sovra-analizzare i problemi, inoltre non mantengono la stessa efficienza o accuratezza quando i problemi diventano più complicati - anzi, arrivano a crollare completamente sopra determinate soglie. Il problema evidenziato dallo studio è che il settore finora si è concentrato sulla premiazione della risposta giusta, a prescindere da come ci si arriva, quando il punto di un ragionamento, in ultimo, è la concatenazione logica dei concetti.
Lo studio è chiaramente sperimentale e non è certo uno slogan che troveremo nel materiale marketing di Apple, ma è emblematico che emerga in una fase in cui è evidente che il colosso di Cupertino è in affanno nel settore dell’AI. Apple Intelligence ha debuttato l’anno scorso ma le sue capacità rimangono nettamente inferiori rispetto a concorrenti come Google o Meta. Si dice addirittura che in occasione di questa WWDC l’AI sarà praticamente assente, perché Apple ha paura di esacerbare ulteriormente il proprio ritardo rispetto agli avversari.
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