ōmega #2 / La legge di Eroom
Gamer che risolvono problemi scientifici, la Legge di Eroom e i camerieri robot.
Benvenuti alla newsletter #2 di ōmega, un progetto a cura di Roberto Pizzato e Cesare Alemanni. Scriviamo di intelligenza artificiale e dei suoi riflessi sulla società. In questo numero Roberto Pizzato parla di gamer che risolvono problemi scientifici, della Legge di Eroom e dei camerieri robot.
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Una delle figure più influenti nel campo dell’intelligenza artificiale è un gamer. Parliamo di Demis Hassabis, fondatore di DeepMind, che prima di iniziare l’università era un prodigio degli scacchi e un programmatore di videogiochi diventati best seller. Themepark è uno dei videogame che ha creato e, già nel 1994, conteneva una forma di IA capace di adattare il software alle scelte del giocatore. Qualche anno più tardi, lo stesso Hassabis costruirà il team che progetterà Alpha Go, la prima macchina capace di battere il campione mondiale di Go, un gioco da tavola cinese più complesso degli scacchi e fino ad allora considerato inarrivabile per chiunque non fosse un umano.
Il rapporto tra intelligenza artificiale e gaming non è l’unico legame a doppio filo tra la scienza e i videogiochi, anzi sembra aver aperto il campo ad altre applicazioni. Le persone che giocano ai videogame, anche saltuariamente, sono circa 3 miliardi in tutto il mondo. Cosa succederebbe se potessimo utilizzare il loro tempo e la loro abilità per risolvere problemi scientifici?
È la domanda che si sono posti i creatori di Borderlands Science (BLS), un'attività di citizen science integrata in modo fluido all'interno di un videogioco giocato da decine di milioni di gamer. BLS raccoglie in crowdsourcing diversi task di allineamento multiplo di 1 milione di sequenze di RNA ribosomiale 16S, ottenute da studi sul microbioma umano. Dal suo lancio iniziale il 7 aprile 2020, più di 4 milioni di giocatori hanno risolto oltre 135 milioni di puzzle scientifici, un compito impossibile da risolvere per un singolo ricercatore, indipendentemente dalle sue conoscenze scientifiche.
I giocatori hanno contribuito a tracciare le relazioni evolutive di oltre un milione di diversi tipi di batteri che vivono nell'intestino umano. L'Università McGill, che guida il progetto, afferma che si tratta di un successo che "farà avanzare sostanzialmente la nostra conoscenza del microbioma e migliorerà i programmi di intelligenza artificiale che verranno utilizzati per portare avanti questo lavoro in futuro".
Il design game-first dei videogame di citizen science, in cui l'aspetto del gioco ha la massima priorità, crea interfacce di gioco semplici, che alcuni chiamano minigame. Immaginate di giocare a Tetris col genoma umano. Per gli autori dello studio
i task scientifici iper-gamificati attirano folle massive di contributori e offrono risorse inestimabili alla comunità scientifica.
Chi ha familiarità con la narrazione che circonda l’AI ne ha sentito spesso parlare in termini di curva esponenziale. Secondo le stime di molti analisti, ma soprattutto quelle di chi li produce, i modelli attuali continueranno inesorabilmente a migliorare grazie alle innovazioni tecnologiche che permettono di aumentare le capacità computazionale delle macchine.
La legge di Moore, formulata nel 1965 da Gordon Moore, cofondatore di Intel, sostiene che il numero di transistor all'interno di un microprocessore raddoppia ogni due anni. Per molto tempo questo ha significato una costante crescita esponenziale della potenza di calcolo dei computer e una diminuzione dei costi relativi. La legge di Moore ha influenzato lo sviluppo tecnologico nel settore dei semiconduttori e ha previsto con una certa precisione il progresso della tecnologia digitale. Tuttavia, negli ultimi anni, alcuni esperti hanno indicato che questa legge potrebbe essere destinata a rallentare a causa delle sfide tecniche incontrate nel miniaturizzare ulteriormente i transistor. Nonostante ciò, la legge di Moore continua a essere un punto di riferimento importante nell'industria tecnologica e ha guidato l'innovazione nei dispositivi elettronici per decenni.
In uno spassoso commento scritto per Science, Derek Lowe ha proposto una teoria diversa: la legge di Eroom – che non è altro che Moore scritto al contrario. Osservando l’andamento di uno dei settori tecnologici che ha ricevuto più investimenti negli ultimi anni, quello farmacologico, suggerisce che dopo gli enormi avanzamenti iniziali, il rapporto tra sforzo economico e progresso tecnologico reale sta peggiorando. Il concetto non è nuovo, basta pensare alla legge dei rendimenti decrescenti di Ricardo.
Per analogia, possiamo dire che è una teoria simile a quella di alcuni critici del cosiddetto AI hype, come Gary Marcus, che affermano che la richiesta di investimenti dei suoi produttori non sia accompagnata da risultati altrettanto convincenti. Uno degli esempi si troverebbe nel grafico che mostra l’ultimo avanzamento di Chat GPT, in cui la curva sembra appiattirsi rispetto ai precedenti. Un altra prova sarebbe il fatto che i modelli sviluppati da varie aziende sono al momento abbastanza vicini tra loro in termini di performance, e nessuno sembra essere stato capace di risolvere il problema delle allucinazioni. La stessa prospettiva porterebbe a pensare che siamo arrivati al culmine dell’intelligenza degli LLM, come dimostrato dalla capacità di GPT 4 Turbo di risolvere i connections game del New York Times, che sarebbe peggiorata rispetto al suo predecessore Chat GPT 4.
La legge di Eroom indica che negli ultimi 60 anni alcune forze potenti hanno superato i miglioramenti scientifici, tecnici e manageriali, e/o che alcuni dei miglioramenti sono stati meno "migliorativi" di quanto comunemente si pensi. Quanto più si è positivi sugli ultimi decenni di progresso, tanto più si dovrebbe essere negativi sulla forza delle forze contrarie. Se qualcuno è ottimista sulle prospettive della R&S oggi, presumibilmente crede che le forze di contrasto - qualunque esse siano - stiano iniziando a diminuire, o che ci sia stata un'improvvisa e senza precedenti accelerazione del progresso scientifico, tecnologico o manageriale che presto diventerà visibile nelle approvazioni di nuovi farmaci.
Nella farmacologia come nell’intelligenza artificiale – o meglio nell’AI basata sui modelli alla base degli LLM – potremmo essere vicini ad un plateau. È la prospettiva più anti-hype del momento, e a Gary Marcus piace tremendamente.
Hype è la rubrica dove, senza prenderci del tutto sul serio, segnaliamo storie, notizie, trend, curiosità ed eccessi nel meraviglioso mondo delle intelligenze artificiali.
Il vincitore di questa settimana è il cameriere robot. Forse non vi sarà ancora capitato di vederne uno, ma li trovate in diversi locali italiani. Da Taranto, a Rovereto, e da poco anche a Sorrento. Riescono a portare fino a 40kg di piatti e stoviglie, e costano come lo stipendio annuale di un cameriere umano, raccontano i proprietari.
"Quando i ragazzi vengono a colloquio, molti sono più interessati ai week end liberi che al servizio, quando invece il nostro è un lavoro che si svolge per lo più quando gli altri sono in vacanza e nei giorni di festa".
Le polemiche alimentano l’hype, e questo è il genere di notizie che fa divampare l’indignazione. “Non solo questo robot ruba il lavoro ai nostri giovani, ma è pure cinese!” Dall’altra parte c’è chi sostiene, come il ristoratore che l’ha comprato, che i giovani di oggi non sono più adatti a fare questo lavoro. Secondo i critici non rimpiazzerà mai l’ospitalità che contraddistingue i migliori ristoratori e le loro doti tipicamente umane. Ma in fondo, quante volte abbiamo sentito queste parole? Questi robot si stanno diffondendo in molti paesi, dalla Malesia al Canada, passando per il Giappone. Accompagnano i clienti ai tavoli e portano loro i piatti appena escono dalla cucina. Ma soprattutto, come sottolinea un ristoratore che li utilizza, non chiedono ferie, non si ammalano e non vogliono l’aumento. Dinerbot, ed è subito Star Wars.
Per questa settimana è tutto, alla prossima! Se volete supportare il progetto e ricevere questa newsletter direttamente nella vostra casella di posta, cliccate qui sotto ;)