Il Paradosso di Moravec ci salverá?

Quando pensiamo all’intelligenza artificiale, spesso ci immaginiamo computer super intelligenti che possono risolvere problemi complessi e fare cose che noi umani non riusciamo a fare.

Ma c’è un problema: l’intelligenza artificiale non funziona proprio come pensiamo. Infatti, ci sono alcune cose che i computer possono fare facilmente, mentre altre che sembrano semplici per noi sono incredibilmente difficili per loro. Questo è il paradosso di Moravec.

Il Paradosso di Moravec: Cos’è?

Il paradosso di Moravec prende il nome dal suo scopritore, Hans Moravec, un ricercatore di intelligenza artificiale.

In sintesi, il paradosso afferma che le attività di alto livello come il ragionamento richiedono pochissimo calcolo, mentre le capacità sensomotorie di basso livello richiedono enormi risorse computazionali.

Questo significa che è relativamente facile creare computer che superano le prestazioni umane in compiti come i test di intelligenza o il gioco degli scacchi, ma è molto più difficile dotare i computer delle capacità percettive e motorie di un bambino di un anno.

Esempi del Paradosso di Moravec

Un esempio classico del paradosso di Moravec è il gioco degli scacchi. I computer possono giocare a scacchi a livelli molto alti, superando facilmente i migliori giocatori umani.

Tuttavia, chiedete a un computer di riconoscere un volto o di muoversi nello spazio senza urtare nulla, e le cose diventano molto più complicate.

Questo è perché le attività di alto livello come il ragionamento logico richiedono pochissimo calcolo, mentre le capacità percettive e motorie richiedono enormi risorse computazionali.

Implicazioni del Paradosso di Moravec

Il paradosso di Moravec ha importanti implicazioni per la ricerca sull’intelligenza artificiale.

Significa che non possiamo semplicemente aumentare la potenza di calcolo dei computer per renderli più intelligenti. Invece, dobbiamo capire come funzionano le nostre menti e come possiamo replicare queste funzionalità nei computer.

Questo richiede una comprensione più profonda della natura dell’intelligenza e di come possiamo creare computer che possano imparare e adattarsi come gli esseri umani.

Implicazioni su Lavoro

Dall’altra parte é proprio questa difficoltà nel gestire attività che per noi umani risultano invece semplici la vera chiave dello sviluppo.

Le enormi implicazioni nel mondo del lavoro che l’AI provocherà deve tener presente questo paradosso in cui il mercato dell’occupazione si aprirà in diversi scenari tutti da scoprire.

Io ne ho immaginati due:

1) Uno scenario per esempio potrebbe essere quello in cui le persone che oggi svolgono funzioni intellettuali dovranno adattarsi nello svolgere invece mansioni più manuali. Un aumento dell’offerta nel mercato del lavoro che oggi viene classificato come meno qualificante che provocherà un abbassamento di remunerazione proprio per la maggiore offerta di lavoro.

2) Un secondo scenario potrebbe invece riguardare una maggiore competizione nelle capacità lavorative più manuali creando una concorrenza al rialzo su persone in grado di svolgere i lavori con maggiore velocità, precisione e qualità. In questo scenario si ipotizza quindi un innalzamento della richiesta del mercato qualificato e quindi un innalzamento della remunerazione.

Conclusione

Il paradosso di Moravec ci ricorda che l’intelligenza artificiale non è solo questione di potenza di calcolo.

È una sfida complessa che richiede una comprensione profonda della natura dell’intelligenza e di come possiamo replicare queste funzionalità nei computer.

Funzionalità che devono essere guidate al meglio per ottenere il risultato migliore compatibilmente con il suo impatto nella società.