ell 2021 questo studio pubblicato su Science ci spiegava come gli elefanti del Mozambico, una volta soggetti a bracconaggio per l’avorio, nel giro di 20-28 anni hanno fatto impennare la nascita di elefantesse senza zanne, salvando le nuove generazioni dai bracconieri fetentoni.
Se ci pensate, ha dell’incredibile: è come se mamma e figlia elefantessa avessero capito che per sopravvivere dovessero mollare le zanne. Anche nel genere umano abbiamo esempi famosi: la tolleranza al lattosio ed il colore della pelle in base all’esposizione solare. Pure queste sono curiose, come se un nostro antenato, innamorato di latte e formaggi, decidesse di continuare a produrre lattasi oltre lo svezzamento, o altro tris-trisnonno dopo mesi di nebbia in Val Padana decidesse di scolorarsi, da nero a pallido.
Ed oggi, se pensiamo al ranocchio elettronico, abbiamo evidenza di una sua evoluzione? Ci sono prove della sua capacità di evolversi da solo nel contesto, tra simili, senza un bipede che continui a migliorare il software? Forse che il ranocchio si stia lentamente trasformando in principe? Ricercatori del MIT di Boston hanno dimostrato che, nel gioco del pong e di go, gli agenti hanno migliorato notevolmente le loro capacità matematiche, riuscendo a risolvere problemi e test che prima erano proibitivi e che nulla hanno a che fare con i due giochi. Quanto vorrei tornare dal prof che insegnava equazioni differenziali, per dirgli che le mie ore passate a giocare a tennis, invece che sui libri, furono cruciali per la comprensione delle sue formule. Quella fu la prima volta in vita mia che mi appassionai alla matematica: poter finalmente vedere, e toccare con mano, come oggetti che frenano o accelerano, come stati che cambiano, lo fanno proprio secondo queste formule, e mi spinse a continuare gli studi. Forse, e dico forse, il ranocchio elettronico comincia a mostrare questa capacità di mentalizzare un concetto e trasporlo altrove, imparando cose nuove.
In questo grafico vi riassumo l’equivalente di Darwin per il ranocchio elettronico: un ciclo dove le variazioni al modello, al comportamento e quindi ai risultati del robot, si evolvono rapidamente non solo grazie ai test ed ai meccanismi di premio e punizione, ma alla capacità di ereditare caratteristiche da agenti precedenti, esattamente come l’elefantessa figlia che molla le zanne nel prato.
Cosa resta da dimostrare e sviluppare ulteriormente? Innanzitutto la capacità del ranocchio di darsi obiettivi propri, oltre quelli che sono i vincoli del contesto. In seconda battuta occorre verificare quanto del miglioramento di una generazione di agenti si trasmette effettivamente alla generazione successiva, e come facciano queste – eventualmente – a cambiare idea e ripartire da capo.
Se si dovesse dimostrare che gli agenti AI, al pari degli organismi viventi riescono ad evolversi autonomamente partendo da situazioni contingenti di contesto, facendo ragionamenti di mentalizzazione e riuscendo a passare almeno parte del progresso alla generazione successiva, avremmo lo scenario che richiede disciplina ed organizzazione nel potergli staccare la spina, perché il ranocchio elettronico sarebbe fuori dal nostro controllo. Dalla Cina abbiamo una seconda indicazione di questo progresso: la Agibot ha messo sei dei suoi umanoidi in negozio per 24 ore, insieme a commessi in carne ed ossa. Questi umanoidi dovevano svolgere le stesse 1.730 attività dei colleghi, dal ripulire e riordinare gli scaffali, vendere ed ripristinare le scorte di centinaia di articoli, accogliere i clienti, fare caffè e tè. Alla fine del test due sono stati licenziati, incapaci di stare al passo coi quattro simili e coi colleghi bipedi, gli altri hanno fornito preziose indicazioni ai loro eredi, per far meglio. Questi due numeri, 24 ore e 1.730 attività, fanno impressione.
