L'CEO di DeepMind svela Gemini, il prossimo algoritmo AI di nuova generazione per superare ChatGPT

Demis Hassabis, CEO di DeepMind di Google, ha annunciato lo sviluppo di un nuovo sistema AI chiamato Gemini, che mira a superare le capacità di ChatGPT di OpenAI. Gemini di DeepMind, attualmente in fase di sviluppo, è un modello linguistico di grandi dimensioni simile a GPT-4, ma incorpora tecniche utilizzate in AlphaGo, il programma che ha sconfitto un giocatore campione del gioco da tavolo Go nel 2016. Combinando i punti di forza dei modelli linguistici con le capacità di gioco, Gemini cerca di offrire nuove funzionalità come la risoluzione di problemi e la pianificazione.

AlphaGo, un programma AI rivoluzionario, ha utilizzato tecniche di apprendimento per rinforzo e ricerca ad albero per padroneggiare giochi complessi come Go. DeepMind prevede di sfruttare questa esperienza per migliorare le capacità dei modelli linguistici, consentendo loro di eseguire una gamma più ampia di attività su Internet e sui computer. Sebbene Gemini sia ancora in fase di sviluppo, Demis Hassabis ha indicato che potrebbero essere necessari diversi mesi e costi di decine o centinaia di milioni di dollari per completarlo, sottolineando l'importanza del progetto.

La risposta di Google alla minaccia competitiva

Una volta completato, Gemini potrebbe svolgere un ruolo fondamentale nella risposta di Google alla minaccia competitiva posta da ChatGPT e altre tecnologie di AI generativa. Sebbene Google abbia pionierizzato numerose tecniche AI, ha optato per uno sviluppo e un'implementazione cauti dei prodotti basati su queste innovazioni. Ma, dall'esordio di ChatGPT, Google ha accelerato il proprio chatbot, Bard, e integrato l'AI generativa in vari prodotti, incluso il suo motore di ricerca. La fusione di DeepMind e del principale laboratorio AI di Google, Brain, ha creato Google DeepMind, un team che combina i punti di forza di entrambe le organizzazioni. Demis Hassabis crede che l'80-90% delle recenti innovazioni in AI sia originato da DeepMind o da Google, rendendo questa collaborazione una forza motrice nel campo.

Avendo precedentemente sperimentato la corsa all'oro dell'AI, Demis Hassabis comprende le dinamiche e le sfide della navigazione nei progressi tecnologici all'interno dei giganti della tecnologia. L'acquisizione di DeepMind da parte di Google nel 2014, in seguito ai suoi risultati straordinari nell'utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per padroneggiare i videogiochi, ha portato le capacità AI un tempo considerate lontane decenni nel presente. La vittoria sorprendente di AlphaGo sul campione di Go Lee Sedol nel 2016 è stata una testimonianza del potenziale dell'AI di superare le prestazioni umane.

Ampliamento delle capacità dei modelli linguistici

L'addestramento di un modello linguistico di grandi dimensioni come GPT-4 comporta l'alimentazione di enormi quantità di testo curato in software di apprendimento automatico, consentendogli di prevedere lettere e parole successive con precisione. L'apprendimento per rinforzo, basato sul feedback umano, affina ulteriormente le prestazioni del modello. L'ampia esperienza di DeepMind nell'apprendimento per rinforzo fornisce un vantaggio unico per lo sviluppo di Gemini, potenzialmente sbloccando nuove capacità oltre a quelle offerte dai tradizionali modelli linguistici.

Oltre a attingere dall'apprendimento per rinforzo, Hassabis e il suo team potrebbero esplorare idee da altre aree dell'AI per migliorare i modelli linguistici di grandi dimensioni. I ricercatori di DeepMind lavorano in campi diversi, come la robotica e le neuroscienze. Recentemente, l'azienda ha presentato un algoritmo in grado di apprendere compiti di manipolazione utilizzando vari bracci robotici. Integrare le conoscenze acquisite dalle esperienze fisiche, simile a come imparano esseri umani e animali, potrebbe essere cruciale per avanzare le capacità dell'AI. Superare i limiti dei modelli linguistici che apprendono principalmente da dati testuali è considerato una sfida significativa nel campo.

Bilanciare progresso e rischi

Voglio capire le grandi domande, quelle davvero grandi che normalmente si affrontano nella filosofia o nella fisica se si è interessati. Ho pensato che costruire l'AI sarebbe stata la via più rapida per rispondere ad alcune di quelle domande

• Demis Hassabis, CEO di DeepMind

Demis Hassabis affronta la sfida di accelerare gli sforzi di AI di Google mitigando i potenziali rischi. I rapidi progressi nei modelli linguistici hanno sollevato preoccupazioni tra gli esperti di AI riguardo a usi malevoli e alla capacità di controllare queste tecnologie. Hassabis riconosce queste preoccupazioni ma sottolinea che i tremendi benefici dell'AI, in particolare nella scoperta scientifica, ne rendono necessario lo sviluppo continuo. Sebbene alcuni abbiano chiesto una pausa nella creazione di algoritmi più potenti, Hassabis rimane impegnato a far progredire l'AI in modo responsabile e crede che una ricerca completa, test di valutazione e collaborazione con esperti esterni siano essenziali per affrontare efficacemente i rischi.