{"id":37871,"date":"2026-08-17T04:51:17","date_gmt":"2026-08-17T02:51:17","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/?p=37871"},"modified":"2026-07-20T20:30:35","modified_gmt":"2026-07-20T18:30:35","slug":"le-quattro-fallacie-dellia-moderna","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2026\/08\/17\/le-quattro-fallacie-dellia-moderna\/","title":{"rendered":"Le quattro fallacie dell’IA moderna"},"content":{"rendered":"

In un vecchio suo post<\/a>, Alejandro Piad Morffis elenca quelle che per Melanie Mitchell – non certo l’ultima arrivata nel campo delle scienze cognitive – sono le quattro fallacie dell’IA moderna. \u00c8 vero che un anno nell’IA sembra una vita, ma in questo caso direi che le idee sono abbastanza generali da essere rimaste valide, anche se non necessariamente corrette.<\/span><\/p>\n

La prima fallacia \u00e8 pensare che il continuo progresso delle IA significa che ci stiamo gradualmente avvicinando all’AGI, l’intelligenza artificiale generale. L’errore di questa visione \u00e8 che l’intelligenza non si pu\u00f2 misurare con una metrica unidimensionale: ci sono tante diverse direzioni. Del resto abbiamo visto negli ultimi vent’anni quanti paradigmi diversi sono stati superati: probabilmente ce ne vorranno ancora tanti altri prima di arrivare all’AGI.<\/p>\n

La seconda fallacia \u00e8 il paradosso della difficolt\u00e0. Il paradosso di Moravec dice che sappiamo costruire un’IA con quoziente intellettivo altissimo ma non sappiamo ancora dargli le capacit\u00e0 sensorie e motorie di un bambino di un anno. Il significato pratico \u00e8 che la definizione umana e quella artificiale di complessit\u00e0 sono molto diverse, e soprattutto che non sappiamo ancora quanti strati di complessit\u00e0 ci sono nei nostri “semplici” movimenti.<\/p>\n

La terza fallacia \u00e8 quella che chiamerei “acronimite”. Siamo troppo legati a un modello umano, e quindi cerchiamo di dare acronimi riconoscibili (Mitchell fa l’esempio di “General Language Understanding Evaluation”, GLUE) a benchmark pensati per gli umani. \u00c8 vero che quando il benchmark \u00e8 raggiunto e superato possiamo dire che in fin dei conti ci\u00f2 che fa un LLM \u00e8 indistinguibile all’atto pratico dal comprendere: \u00e8 il famigerato duck test, quello che dice che se un animale sguazza nell’acqua e fa quack come un’anatra allora \u00e8 un’anatra. Per\u00f2 resta il problema di partenza: ha senso valutare una IA con un metro umano? Questo vale sia in positivo che in negativo, naturalmente.<\/p>\n

Infine c’\u00e8 la fallacia “filosofica”: immaginare che si possa avere una “mente senza corpo”. Qua potremmo in effetti discuterne: questa \u00e8 infatti la posizione di Mitchell, che possiamo tradurre come “un’IA non potr\u00e0 mai sapere cosa significa camminare su una spiaggia dopo un temporale”. In un certo senso direi che \u00e8 abbastanza simile alla precedente: noi continuiamo a pensare alle IA in modo “umano”, ma i risultati migliori si sono avuti quando sono stati ideati metodi generali che non hanno nulla a che fare con quello che \u00e8 il nostro modo di fare. Anche senza considerare AlphaGo e simili, pensate al salto di qualit\u00e0 quando i traduttori hanno abbandonato l’approccio a regole e si sono affidati a considerazioni puramente statistiche.<\/p>\n

Detto tutto questo, per onest\u00e0 verso di voi devo segnalare che la mia formazione – se si pu\u00f2 definirla cos\u00ec, non ho mai studiato davvero questi temi – arriva da Douglas Hofstadter, che ha anche avuto Melanie Mitchell come studentessa, anche se poi credo che le loro strade per quanto riguarda le scienze cognitive si siano divise. Notate che entrambi parlano di “scienze cognitive” e non di “intelligenza artificiale”, e questo vuol dire molto. Poi sono abbastanza pragmatico da pensare che in fin dei conti l’approccio puramente statistico funziona bene, ma resta il fatto che per farlo funzionare\u00a0molto<\/em> bene secondo me manca ancora parecchio. Non \u00e8 detto che alla fine si arriver\u00e0 a “inserire dell’umanit\u00e0” nelle IA, magari ci vorr\u00e0 qualcosa di completamente diverso che non abbiamo ancora ideato: ma la corsa ai bilioni\/trilioni di parametri non potr\u00e0 proseguire pi\u00f9 di tanto.

La pluridecennale lotta tra l’approccio umanocentrico e quello statistico all’IA<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"no","_lmt_disable":"no","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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