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Description
Dalla rassegna da noi condotta emerge con chiarezza che i Large Language Models (LLM) costituiscono modelli della cognizione umana in grado di simulare efficacemente una molteplicità di aspetti. Sebbene in alcuni ambiti sia stata documentata una divergenza tra il funzionamento degli LLM e quello della mente umana, riteniamo che l’ampiezza dei fenomeni cognitivi attualmente simulati da tali modelli sia tale da poter sostenere che, allo stato attuale della ricerca, nessun altro modello cognitivo risulti più comprensivo degli LLM. Tale posizione trova un riscontro empirico sistematico nel lavoro di Binz. Alla luce dell’elevato grado di somiglianza emerso da questa rassegna, si ritiene che qualsiasi futura affermazione circa una presunta “diversità” operativa tra LLM e mente umana debba fondarsi su dati empirici, piuttosto che essere formulata apoditticamente sulla base dell’intuizione soggettiva del ricercatore.
Ciò che pare emergere dalle critiche rivolte all’intelligenza artificiale è l’aspettativa che tali modelli esibiscano prestazioni prive di errori in una vasta gamma di domini applicativi, configurandosi così più come forme di superintelligenza che come simulazioni della mente umana. Se si accoglie questa impostazione, e considerando che gli LLM tendono a manifestare prestazioni maggiormente affini a quelle umane piuttosto che nettamente divergenti, appare opportuno integrare le evidenze provenienti dagli studi cognitivi. Tali studi consentono infatti di comprendere i limiti strutturali del sistema cognitivo umano e possono, di conseguenza, orientare la ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale verso lo sviluppo di sistemi non soggetti a errore e, pertanto, pienamente affidabili.
| If you're submitting a symposium talk, what's the symposium title? | Menti artificiali e menti umane: l'intelligenza al confine tra psicologia e tecnologia |
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