Richard Sutton, recentemente insignito del Turing Award, ha scosso le fondamenta dell’intelligenza artificiale con una dichiarazione provocatoria: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT sono una “strada senza uscita”. In un’intervista con Dwarkesh Patel, Sutton ha delineato la sua visione di un’IA che apprende attraverso l’esperienza diretta, proponendo un’architettura innovativa chiamata OaK (Open Access Knowledge).
Secondo Sutton, gli LLM non possiedono una comprensione reale del mondo; si limitano a imitare il linguaggio umano senza apprendere dalle conseguenze delle loro azioni. Questa mancanza di obiettivi e capacità di apprendimento esperienziale li rende inadatti a evolversi verso un’intelligenza generale artificiale (AGI). Al contrario, l’architettura OaK mira a creare agenti che apprendono continuamente dall’ambiente, adattandosi e sviluppando una comprensione profonda attraverso l’interazione diretta.
Sutton critica l’approccio prevalente nell’industria, che punta a scalare gli LLM per raggiungere l’AGI. Egli sostiene che tale strategia ignora il “Bitter Lesson”, un concetto da lui introdotto che evidenzia come l’apprendimento automatico su larga scala, piuttosto che l’incorporazione di conoscenze umane, sia la chiave per sviluppare sistemi intelligenti. In questa luce, gli LLM rappresentano un passo intermedio, ma non la soluzione finale.
La proposta di Sutton implica un cambiamento radicale nella direzione della ricerca sull’IA: passare da modelli che imitano il linguaggio a sistemi che apprendono attivamente dall’esperienza. Questo approccio potrebbe non solo accelerare lo sviluppo dell’AGI, ma anche ridurre i rischi associati a sistemi intelligenti che agiscono senza una comprensione contestuale.
Mentre gli LLM hanno dimostrato capacità straordinarie, Sutton suggerisce che per raggiungere l’AGI è necessario un paradigma completamente nuovo, incentrato sull’apprendimento esperienziale e sull’adattamento dinamico. L’architettura OaK rappresenta una proposta concreta per realizzare questa visione, sfidando le convinzioni consolidate e aprendo nuove strade nella ricerca sull’intelligenza artificiale.