Modelli di ragionamento, ecco tutti quelli in campo

I modelli di ragionamento rappresentano un significativo passo avanti nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, poiché mirano a emulare il pensiero umano più da vicino rispetto ai modelli tradizionali. Questi modelli non si limitano a rispondere a domande basate su dati preesistenti, ma sono progettati per analizzare, dedurre e formulare soluzioni in modo autonomo.

OpenAI, Google, Microsoft e diverse aziende tecnologiche cinesi stanno sviluppando modelli avanzati di AI con sofisticate capacità di ragionamento. Questa competizione si sta intensificando, poiché ogni entità cerca di migliorare le capacità dei propri modelli di imitare il ragionamento e la risoluzione dei problemi simili a quelli umani.

L’approccio iterativo, come quello utilizzato da o1 di OpenAI, consente ai modelli di apprendere dai propri errori, migliorando continuamente le loro capacità di risoluzione dei problemi.

La tecnica della “catena del pensiero” di Google Gemini offre un altro esempio di come i modelli possano gestire richieste complesse, considerando contesti più ampi prima di giungere a una conclusione. Questo tipo di innovazione non solo amplia le applicazioni dell’AI in campi come la matematica e la programmazione, ma apre anche la strada a nuove possibilità in settori come la medicina, la finanza e la ricerca scientifica.

Con l’avanzare della tecnologia, i modelli di ragionamento potrebbero diventare strumenti essenziali per affrontare le sfide più intricate del mondo reale, rendendo l’AI un partner sempre più indispensabile per l’umanità.

Il modello o1 di OpenAI

OpenAI ha recentemente introdotto il modello o1, che enfatizza un approccio più ponderato alla risoluzione dei problemi. Questo modello è progettato per “passare più tempo a pensare” prima di fornire risposte, imitando efficacemente i processi di ragionamento umani. Eccelle in compiti complessi come la matematica, la programmazione e l’esplorazione scientifica, affinando le proprie strategie di risoluzione dei problemi attraverso tentativi ed errori e imparando dagli errori. Questo approccio consente a o1 di superare i precedenti modelli di intelligenza artificiale generativa nella gestione di compiti complessi.

Google Gemini

Parallelamente, Google ha lanciato il suo modello Gemini, definito come l’AI più capace che abbia mai avuto. Gemini è multimodale, cioè in grado di elaborare e comprendere contemporaneamente diversi tipi di dati: testo, immagini, audio e video. Il modello ha dimostrato prestazioni superiori in vari benchmark, ottenendo anche risultati all’avanguardia nei compiti di ragionamento. In particolare, Gemini impiega una tecnica chiamata “chain-of-thought prompting”, che gli consente di soffermarsi a considerare più richieste correlate prima di formulare una risposta. Questo metodo migliora la sua capacità di affrontare efficacemente problemi complessi.

Modelli sperimentali

Google sta anche testando versioni sperimentali di Gemini attraverso la sua piattaforma Vertex AI. Questi modelli non sono vincolati al ciclo di vita standard delle offerte tipiche di Google e possono essere sostituiti o aggiornati senza preavviso. Gli utenti possono testare gratuitamente questi modelli sperimentali, fornendo un feedback che aiuta a migliorare le loro capacità.

Microsoft Think Deeper

Microsoft è entrata nella mischia con il suo modello Think Deeper, che mira a incorporare capacità di ragionamento nella sua suite Copilot. Questo modello beta può affrontare problemi complessi simili a quelli affrontati da o1 di OpenAI. Microsoft sta anche sviluppando Copilot Vision, che consente all’AI di comprendere i contenuti visivi delle pagine web e di assistere gli utenti rispondendo a domande su ciò che vedono. Queste funzioni sono attualmente in fase di test con una base limitata di utenti.

Project Strawberry: la collaborazione tra Microsoft e OpenAI per il ragionamento dell’AI

OpenAI, in collaborazione con Microsoft, sta sviluppando un progetto chiamato “Strawberry” volto a potenziare le capacità di ragionamento dell’AI. L’obiettivo principale è raggiungere l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), permettendo all’AI di condurre ricerche profonde e autonome su internet.

Secondo un’indagine di Reuters, Strawberry mira a migliorare le abilità di ragionamento dell’AI e la navigazione autonoma, accelerando la precisione delle risposte e la capacità di anticipare le esigenze degli utenti.

Obiettivi e avanzamenti di Strawberry

Strawberry intende risolvere i problemi che i modelli di AI generativa attuali affrontano con il ragionamento comune, come il riconoscimento delle fallacie logiche. A differenza dei modelli esistenti, Strawberry adotta un processo di “post-training” che gli permette di apprendere dai modelli di base e migliorare attraverso feedback umani. Questo approccio è ispirato al metodo Self Taught Reasoner (STaR) di Stanford, che consente ai modelli di creare i propri dati di addestramento.

Implicazioni future del progetto

Nel breve termine, Strawberry potrebbe rappresentare il passaggio di OpenAI al Livello 2 (Reasoners) del suo piano di sviluppo a cinque livelli per l’AI. Questo progresso potrebbe trasformare settori come l’istruzione e la politica pubblica. A medio termine, avvicinerebbe OpenAI all’AGI, con potenziali impatti su accademia, nuove industrie e sanità personalizzata. Tuttavia, è cruciale che l’AGI sia allineata ai valori umani per evitare esiti dannosi, richiedendo quadri legislativi e pratici per gestirne l’uso.

Modelli di ragionamento AI: i concorrenti cinesi

Anche le aziende tecnologiche cinesi stanno avanzando rapidamente in questo settore. Aziende come Alibaba Cloud hanno introdotto i propri modelli di ragionamento, come QwQ, che secondo quanto riferito eguaglia o supera O1 di OpenAI in alcuni benchmark, e Marco o1. Anche altre aziende, come Moonshot AI e DeepSeek, sostenute da Tencent, stanno rilasciando modelli migliorati che si concentrano sulle capacità di ragionamento in compiti di matematica e programmazione.

Questa impennata nello sviluppo evidenzia l’ambizione della Cina di colmare il divario con i progressi dell’AI statunitense.

DeepSeek-R1: il modello AI cinese che sfida l’intelligenza umana

Il modello DeepSeek-R1 si discosta dai tradizionali modelli di intelligenza artificiale che si basano su calcoli intensivi e schemi statistici. Invece, adotta un approccio più riflessivo, analizzando profondamente le domande, controllando la propria logica e compiendo una serie di azioni deliberate prima di fornire una risposta. Questo metodo imita il comportamento umano di riflettere prima di rispondere, riducendo gli errori e migliorando l’accuratezza, soprattutto nei compiti complessi.

Un avversario diretto per OpenAI

DeepSeek afferma che il suo modello è in grado di competere con il modello o1 di OpenAI su due parametri fondamentali: AIME e MATH, strumenti che richiedono avanzate capacità di ragionamento. Tuttavia, i primi test hanno evidenziato alcune debolezze, come difficoltà con puzzle logici di base. Queste limitazioni mostrano che, sebbene l’AI di ragionamento abbia fatto progressi significativi, non è ancora perfetta.

Confini etici e politici

DeepSeek-R1 non è solo un prodigio tecnologico, ma anche un prodotto del suo contesto. Le normative cinesi impongono che i modelli di AI aderiscano ai “valori socialisti fondamentali”, portando a restrizioni significative. Queste limitazioni riflettono l’influenza crescente delle politiche governative sullo sviluppo dell’AI in Cina, evidenziando come la geopolitica plasmi la tecnologia.

Il lancio di DeepSeek-R1 evidenzia una tendenza più ampia nell’industria dell’AI. Le leggi di scalabilità, un tempo dominanti, che suggerivano che l’aggiunta di più dati e potenza computazionale portasse a modelli più intelligenti, vengono messe in discussione. Le aziende stanno esplorando nuovi metodi, come il test-time compute, che permette ai modelli di prendersi più tempo per elaborare compiti complessi.

Chi c’è dietro DeepSeek?

DeepSeek è supportata da High-Flyer Capital Management, un hedge fund quantitativo che utilizza l’AI per guidare le strategie di trading. Con un investimento di 138 milioni di dollari in potenti GPU Nvidia A100, DeepSeek ha precedentemente sconvolto il mercato con il modello DeepSeek-V2, costringendo concorrenti come Baidu e ByteDance a ridurre i prezzi.

Il futuro di DeepSeek

DeepSeek prevede di rendere open-source DeepSeek-R1 e lanciare un’API, permettendo agli sviluppatori di tutto il mondo di sperimentare e costruire sulla sua tecnologia. Questa mossa potrebbe democratizzare l’accesso all’AI avanzata di ragionamento, sollevando però interrogativi su come strumenti così potenti potrebbero essere utilizzati o abusati.

DeepSeek-R1 rappresenta un passo avanti significativo per i modelli di ragionamento e riflette la competizione crescente nel panorama globale dell’AI. Mentre la Cina e altre nazioni gareggiano per guidare l’innovazione nell’AI, tecnologie come DeepSeek-R1 evidenziano sia le opportunità che le sfide future.

Riepilogo dei principali attori

Conclusioni

Il panorama dei modelli di ragionamento dell’AI si sta evolvendo rapidamente, con contributi significativi da parte dei principali attori in tutto il mondo. Ogni organizzazione sta spingendo i confini di ciò che l’AI può raggiungere in termini di comprensione ed elaborazione di informazioni complesse.