Forse un giorno le AI potranno imparare sfruttando metodi alla stregua di quanto fanno già gli esseri umani, ponendo a sé stesse domande e cercando di trovare da soli le risposte giuste.
Lo riferisce Wired parlando di uno studio dell’Università Tsinghua, dell’Istituto di Pechino per l’intelligenza artificiale generale (BIGAI) e della Pennsylvania State University, progetto che evidenzia la possibilità per le AI di imparare a ragionare in questo modo “giocherellando con il coding”.
I ricercatori hanno ideato un sistema denominato Absolute Zero Reasoner (AZR) che fa prima affidamento a un large language model (LLM) per generare impegnative ma risolvibile sfide di programmazione in Python, poi usa lo stesso modello per risolvere problemi ancora prima della verifica vera e propria del funzionamento con l’esecuzione del codice, e infine tiene conto di successi e fallimenti come segnale per perfezionare il modello originale, accrescendo nel tempo le sua capacità di porre problemi migliori e risolverli.
Approccio che migliora il coding
Secondo il team che ha lavorato su questo progetto, il loro approccio ha permesso di migliorare notevolmente la generazione del coding e che capacità di ragionamento sia con la versione da 7 miliardi, sia con quella da 14 miliari di parametri di Qwen (una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni sviluppata da Alibaba Cloud e Qwen AI he eccelle in elaborazione del linguaggio naturale, ragionamento, problem-solving e, soprattutto, nelle funzionalità multimodali, elaborando testo, immagini, audio e video).
AZR è stato in grado di superare modelli che tengono conto di dati curati da esseri umani. Una delle sfide chiave è che per ora il sistema funziona solo con problemi che possono essere facilmente sottoposti a verifiche, ad esempio problematiche che riguardano la matematica o il coding; con l’avanzare del progetto potrebbe essere possibile sfruttarlo per compiti di AI agentica, per il browsing web o svolgere compiti da ufficio, un modello AI in grado di giudicare se le azioni svolte dall’agente sono corrette. Una affascinante possibilità dell’approccio di Absolute Zero è che, in teoria, potrebbe permettere ai modelli di superare limiti dell’insegnamento umano. “In un certo senso un modo per arrivare a una superintelligenza”, spiega Zilong Zheng, ricercatore dell’istituto BIGAI che ha lavorato sul progetto.
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