L’intelligenza artificiale ha vissuto diverse epoche: da quella simbolica, basata su regole logiche, a quella statistico-connessionista, dominata dalle reti neurali e dai Large Language Models (LLM) come ChatGPT. Ma oggi si sta affermando un nuovo paradigma che unisce il meglio dei due mondi: la neuro-symbolic AI.
Che cos’è la Neuro-Symbolic AI?
La neuro-symbolic AI (NSAI) è un approccio ibrido che combina due modelli di intelligenza artificiale profondamente diversi:
- L’AI simbolica, che si basa su regole logiche, simboli e ragionamento deduttivo.
- L’AI neurale, che utilizza reti neurali profonde per imparare dai dati, senza conoscenze pregresse strutturate.
Questa fusione consente di costruire sistemi in grado non solo di apprendere dai dati, ma anche di ragionare in modo strutturato, simile a quello umano.
Perché serve un approccio ibrido?
Nonostante gli LLM abbiano ottenuto risultati straordinari in linguistica, visione artificiale e generazione di contenuti, presentano diversi limiti:
- Non comprendono veramente il significato: operano in modo statistico e predittivo, ma non sanno “perché” una risposta è corretta.
- Sono opachi: è difficile spiegare perché un LLM ha fornito una certa risposta.
- Hanno bisogno di enormi quantità di dati per funzionare bene.
- Possono commettere errori banali o pericolosi in contesti critici, come la medicina o il diritto.
La neuro-symbolic AI cerca di superare questi limiti combinando la flessibilità delle reti neurali con la trasparenza e l’interpretabilità delle regole simboliche.
Come funziona un sistema neuro-symbolic?
Un sistema NSAI può essere visto come un “matrimonio” tra due componenti:
- La parte simbolica gestisce conoscenza esplicita, logica e relazioni tra concetti. Ad esempio, sa che “tutti i medici sono esseri umani” e “tutti gli esseri umani sono mortali”, e quindi può dedurre che “i medici sono mortali”.
- La parte neurale analizza dati complessi (testi, immagini, audio) per estrarre informazioni e riconoscere pattern.
L’integrazione avviene attraverso architetture specifiche, come le Logic Tensor Networks o i modelli Neuro-Symbolic Concept Learner, che consentono alle reti neurali di rispettare vincoli logici e ragionare su basi simboliche.
Applicazioni della Neuro-Symbolic AI
La neuro-symbolic AI è particolarmente promettente in settori dove la comprensione e la spiegazione sono fondamentali:
- Sanità: nella scoperta e riposizionamento dei farmaci, dove occorre coniugare dati clinici e conoscenze mediche.
- Istruzione: nella previsione delle strategie di apprendimento degli studenti, unendo i dati con modelli cognitivi.
- Finanza: nell’analisi del rischio di credito, dove è utile combinare l’esperienza normativa con il comportamento storico del cliente.
Altri ambiti emergenti includono la robotica, la compliance, il controllo industriale e l’interazione uomo-macchina.
Perché è meglio dei soli LLM?
In sintesi, la neuro-symbolic AI offre una serie di vantaggi rispetto all’uso isolato degli LLM:
- Maggiore interpretabilità: grazie alle regole simboliche, è possibile spiegare il processo decisionale.
- Maggiore affidabilità: riduce il rischio di “allucinazioni” tipiche degli LLM.
- Efficienza nei dati: è possibile operare anche con dataset ridotti, sfruttando la conoscenza esplicita.
- Ragionamento causale e astratto: va oltre la correlazione statistica e può formulare ipotesi deduttive.
Uno sguardo al futuro
La neuro-symbolic AI è ancora in evoluzione, ma rappresenta una delle direzioni più promettenti per costruire sistemi di intelligenza artificiale più simili all’intelligenza umana: non solo capaci di “rispondere”, ma anche di “comprendere” e “spiegare”. È un passo cruciale verso sistemi trasparenti, affidabili e responsabili, in grado di guadagnare la fiducia degli utenti e di operare in settori sensibili e complessi.
Per approfondire:
- Dingli, A., & Farrugia, D. (2023). Neuro-Symbolic AI: Design Transparent and Trustworthy Systems That Understand the World as You Do. Packt Publishing.