In questo episodio di "3AI Podcast", esploriamo le opinioni critiche di Yann LeCun, una figura di spicco nel campo dell'intelligenza artificiale, sulle limitazioni dei modelli di linguaggio di larga scala (LLMs). LeCun, noto per i suoi contributi fondamentali alle reti neurali convolutive e all'apprendimento profondo, discute delle difficoltà che questi modelli incontrano nell'applicare correttamente le regole inferite dai dati, spesso producendo output che mancano di ragionevolezza umana.
Analizziamo come LeCun critica l'architettura attuale degli LLMs, basata sulla predizione della parola successiva, e propone un'architettura alternativa chiamata "embedding comune" (JEPA), considerata più promettente per il raggiungimento di un'intelligenza artificiale generale. Discutiamo l'importanza di incorporare input sensoriali per una comprensione più profonda e realistica del mondo, qualcosa che gli attuali modelli basati solo su testo non possono replicare.
Inoltre, esaminiamo la necessità dello sviluppo aperto dell'AI, come sostenuto da LeCun, per prevenire monopoli e garantire una varietà di input, specialmente nei contesti multilingue. Parliamo di come promuovere modelli aperti sia essenziale per garantire sicurezza, non-toxicità e personalizzazione basata su diversi sistemi di valori.
Unisciti a noi per un'esplorazione delle sfide e delle opportunità future dell'intelligenza artificiale, seguendo le intuizioni di Yann LeCun. Discuteremo anche delle implicazioni pratiche e psicologiche del suo approccio, cercando di comprendere come possiamo costruire sistemi di AI più realistici e basati sull'esperienza umana.