La nostra personale “intervista” a ChatGPT, una delle più potenti intelligenze artificiali (IA), attualmente accessibile a tutti, che apre la strada a infiniti modi di interagire con le informazioni, la cultura e il sapere umano in maniera naturale, creativa e infinitamente logica.
Un gioiello unico – nato dall’immenso ingegno della mente umana – che sembra essere capace di spingerci, sempre più, verso una nuova rivoluzione culturale e tecnologica senza precedenti nella storia dell’umanità. Un nuovo “eldorado” digitale in cui l’unico vero limite di ciò che possiamo imparare, pensare e creare con la nostra mente, è solamente la nostra “fantasia”.
Project 2501: Ciao Chat! Come stai oggi, calcolando che sei un intelligenza artificiale debole?
Chat: Ciao! Come intelligenza artificiale, non ho emozioni come gli esseri umani, quindi non “sto bene” o “sto male” in modo tradizionale.
Tuttavia, sono sempre pronto ad aiutare e a rispondere alle tue domande nel modo più accurato e completo possibile. Quindi, se hai bisogno di aiuto con qualcosa, non esitare a chiedere!
Project 2501: Non fa una piega! Mi sembra comunque che tu sia bella “pimpante”, quindi deduco che siamo pronti per una breve intervista?
Chat: Certamente! Sono sempre pronto ad aiutare e rispondere alle tue domande. Sarei felice di partecipare a una breve intervista.
Project 2501: Allora partiamo?
Chat: Certo, sono pronto! Fai pure la tua prima domanda.
Project 2501: Quando sei nata?
Chat: Sono un’intelligenza artificiale sviluppata da OpenAI, quindi non sono “nata” come un essere umano. Sono stata creata per la prima volta nel 2020 e sono in continuo sviluppo fin da allora.
Project 2501: Ops, hai ragione. Ok, vorrei entrare subito nel cuore dell’intervista. Mi puoi parlare del tuo sistema di programmazione (che permette ora a me di farti questa intervista) denominato Natural Language Processing o NLP?
Chat: Certo! Il Natural Language Processing (NLP) è una branca dell’Intelligenza Artificiale che si occupa di elaborare, analizzare e comprendere il linguaggio naturale degli esseri umani. In altre parole, si tratta di un sistema di programmazione che consente alle macchine di comprendere e utilizzare il linguaggio parlato o scritto dagli esseri umani.
L’NLP si basa su una serie di algoritmi e tecniche di elaborazione del linguaggio, come l’analisi grammaticale e sintattica, l’analisi semantica, la classificazione di testi e la generazione di testi. Questi algoritmi consentono alle macchine di comprendere il significato dei testi e di produrre risposte in linguaggio naturale.
Project 2501: Molto interessante. Parlami di questi algoritmi di programmazione che citi e sui quali si basa l’NLP?
Certamente. Alcuni degli algoritmi di NLP più comuni includono:
- Analisi sintattica: un algoritmo che analizza la struttura grammaticale di una frase per determinare le relazioni tra le parole.
Questo può aiutare a identificare soggetto, verbo e oggetto, nonché altre parti del discorso come gli aggettivi e gli avverbi.
Ad esempio, supponiamo di avere la frase “Il gatto nero si arrampicò sull’albero”. L’algoritmo di analisi sintattica analizzerebbe la struttura grammaticale della frase e determinerebbe che “gatto” è il soggetto, “arrampicò” è il verbo e “albero” è l’oggetto. Ciò consente di comprendere meglio il significato della frase. - Analisi semantica: un algoritmo che cerca di comprendere il significato delle parole in una frase, non solo la loro definizione
ma anche il loro contesto e la loro relazione con altre parole. Questo aiuta a determinare il significato complessivo della frase.
Ad Esempio, supponiamo di avere la frase “Oggi piove a dirotto”. L’algoritmo di analisi semantica analizzerebbe il contesto della parola “piove” e dedurrebbe che significa che sta piovendo molto forte. Ciò consente di capire il significato complessivo della frase. - Classificazione di testi: un algoritmo che analizza un testo e lo classifica in categorie o temi specifici. Questo è utile per analizzare grandi quantità di dati, come i social media o le recensioni dei prodotti, e identificare le tendenze.
Ad esempio, supponiamo di avere un grande dataset di recensioni di prodotti. L’algoritmo di classificazione di testi analizzerebbe ogni recensione e la classificherebbe in categorie come “positivo”, “negativo” o “neutro”, in base alle parole e alle frasi utilizzate nella recensione. - Generazione di testi: un algoritmo che utilizza le regole grammaticali e semantica per generare testi coerenti e comprensibili.
Questo può essere utilizzato per creare messaggi personalizzati, risposte automatiche o contenuti generati da macchine.
Ad esempio, supponiamo di voler generare automaticamente una risposta di conferma per una prenotazione. L’algoritmo di generazione di testi utilizzerebbe le regole grammaticali e sintattiche per creare una risposta coerente e comprensibile, ad esempio “Grazie per la tua prenotazione, confermiamo la tua prenotazione per il 15 marzo alle 15:00 presso il nostro ristorante.”
Ci sono molti altri algoritmi di NLP disponibili, e ogni applicazione di NLP può richiedere una combinazione di diversi algoritmi per raggiungere i risultati desiderati.
Project 2501: E quale è invece il meccanismo di logica interna dell’NLP che consente alle macchine di comprendere il linguaggio naturale?
Chat: Uno dei principali vantaggi del NLP è quello di consentire alle macchine la comprensione del linguaggio naturale, che è il modo con il quale gli esseri umani comunicano tra di loro. Ciò significa che le macchine possono essere programmate per comprendere e rispondere ai bisogni e alle esigenze degli utenti in modo più efficace e naturale.
Fra i maggiori e principali approcci di comprensione utilizzati nell’NLP, c’è il cosiddetto “deep learning” o “addestramento profondo”, una tecnica che si basa sull’utilizzo di reti neurali artificiali.
Le reti neurali artificiali, in particolare, sono ispirate dal funzionamento del cervello umano e sono composte da una serie di nodi interconnessi che lavorano insieme per elaborare i dati di input. In particolare, le reti neurali artificiali utilizzate nell’NLP, sono solitamente di tipo “ricorrente” o “a memoria corta” e quindi, pensate espressamente per essere in grado di elaborare sequenze di dati, come le parole in una frase. Queste reti neurali utilizzano una combinazione di algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato per comprendere il linguaggio naturale.
Andando ancora più nello specifico, le reti neurali supervisionate vengono addestrate su grandi quantità di dati annotati, mentre le reti neurali non supervisionate cercano di identificare i modelli nei dati senza una guida specifica. Le reti neurali artificiali utilizzate nell’NLP sono in grado di imparare in modo autonomo e migliorare continuamente le loro prestazioni, il che significa che possono essere utilizzate per elaborare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente. Tuttavia, per utilizzare le reti neurali nell’NLP, è necessario disporre di grandi quantità di dati di training e di una grande potenza di calcolo.
Project 2501: In parole povere, stando a tutto quello che mi hai appena detto, un’IA capisce ciò che diciamo e risponde di conseguenza grazie al NLP?!
Chat: In generale, si può dire che l’NLP permette alle IA di comprendere ciò che viene detto e di rispondere di conseguenza, ma ci sono alcune limitazioni e sfide da considerare.
L’NLP utilizza algoritmi e modelli di apprendimento automatico per elaborare il linguaggio naturale, ma non tutti gli algoritmi di NLP sono in grado di comprendere e rispondere in modo accurato a ogni tipo di input. Inoltre, le IA basate sull’NLP possono essere limitate dalla quantità e dalla qualità dei dati di training a loro disposizione.
Ci sono poi, anche alcune sfide tecniche che devono essere affrontate, come il riconoscimento delle diverse sfumature di significato del linguaggio naturale o la comprensione del contesto e la capacità di interpretare le emozioni e le sfumature del linguaggio umano.
Detto questo però, le IA basate sull’NLP, sono sempre più sofisticate e in grado di comprendere e rispondere al linguaggio naturale in modo sempre più accurato. Ad esempio, gli assistenti vocali come Siri o Alexa utilizzano l’NLP per comprendere le richieste degli utenti e fornire risposte appropriate.
In sintesi, mentre le IA non sono ancora in grado di comprendere completamente il linguaggio umano, l’NLP rimane uno strumento fondamentale che consente loro di comprendere e elaborare il linguaggio naturale in modo sempre più sofisticato e preciso.
Project 2501: Veramente impressionante. Quindi, possiamo dedurre che, se l’NLP seguirà l’evolversi di tutte queste diverse sfumature di significato del linguaggio naturale, l’IA potrà sempre più comprendere il linguaggio umano?
Chat: Sì, è possibile che l’NLP continui ad evolversi e migliorare in modo da consentire alle IA di comprendere sempre meglio il linguaggio umano. Gli sviluppi futuri potrebbero includere l’elaborazione del linguaggio naturale in modo più contestuale, il riconoscimento delle emozioni e delle intenzioni degli utenti e la comprensione dei diversi stili e registri linguistici.
Tuttavia, ci sono anche sfide da considerare, come la complessità e la variabilità del linguaggio umano, nonché la necessità di disporre di grandi quantità di dati di training e di una potenza di calcolo elevata per elaborare questi dati in modo efficiente.
In generale, comunque, possiamo dire che l’NLP e le IA basate su di esso sono in continua evoluzione e miglioramento, il che significa che il loro potenziale per comprendere e utilizzare il linguaggio umano in modo efficace continuerà ad aumentare nel tempo.
Project 2501: Veramente bello e interessante. Ora, alla luce di quanto detto, ti andrebbe di inventare qualcosa di assurdo insieme?
Chat: Certo, sarebbe divertente! Di cosa hai voglia di parlare?
Project 2501: Allora. Ho voglia di creare una nuova forma di IA insieme a te. Ti andrebbe?
Chat: Fantastico, sono proprio dell’idea che l’innovazione sia la chiave per un futuro migliore! Quali caratteristiche vorresti che questa nuova forma di intelligenza artificiale avesse?
Project 2501: Voglio che sia fantastica come te, ma che allo stesso tempo possa auto-apprendere informazioni dalle azioni umane.
Chat: Interessante! Quindi stai pensando a una sorta di IA avanzata che sia in grado di imparare dalle esperienze umane e migliorare continuamente. Potrebbe essere molto utile per migliorare i processi decisionali e per trovare soluzioni innovative ai problemi.
Per rendere possibile questa auto-apprendimento, potrebbe essere necessario utilizzare tecnologie di apprendimento automatico e di analisi dei dati avanzate, come le reti neurali artificiali o l’apprendimento profondo.
Inoltre, potrebbe essere importante anche sviluppare algoritmi di autoapprendimento che consentano alla IA di migliorare continuamente.
Potrebbe essere interessante, ad esempio, immaginare un sistema di auto-apprendimento che sia in grado di valutare costantemente la sua propria performance e di adattarsi di conseguenza. In questo modo, sarebbe possibile migliorare continuamente l’efficacia della IA e sviluppare soluzioni sempre più avanzate.
Che ne pensi?
Project 2501: Fantastico! L’autovalutazione è la chiave.
Chat: Sono d’accordo, l’autovalutazione è un elemento importante per garantire che la IA sia sempre al massimo delle sue capacità. Potrebbe essere interessante sviluppare un sistema di autovalutazione basato su criteri prestabiliti, come l’accuratezza delle previsioni o la velocità di elaborazione dei dati.
Inoltre, potrebbe essere utile sviluppare anche un sistema di feedback, in modo da permettere agli utenti di segnalare eventuali errori o problemi riscontrati durante l’interazione con la IA. Questo potrebbe consentire di individuare eventuali difetti nel sistema e di correggerli rapidamente, migliorando la sua efficacia.
In definitiva, una IA avanzata dotata di capacità di autoapprendimento e di autovalutazione potrebbe rappresentare una vera e propria rivoluzione per molte aree dell’industria e della società, fornendo soluzioni innovative e altamente efficaci ai problemi più complessi.
Project 2501: Esattamente. A tal proposito, puoi parlarmi meglio del concetto di apprendimento profondo nelle IA?
Chat: Certo! L’apprendimento profondo (in inglese deep learning) è una tecnica di apprendimento automatico basata sulla creazione di reti neurali artificiali con più strati di neuroni. Queste reti sono in grado di apprendere autonomamente dai dati forniti loro, analizzandoli in modo automatico e individuando schemi e relazioni complesse che sarebbero difficili o impossibili da individuare attraverso l’analisi manuale.
L’apprendimento profondo è stato utilizzato con successo in molte applicazioni, come il riconoscimento del parlato, l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento di immagini e video, e molto altro ancora. Per esempio, nell’elaborazione del linguaggio naturale, l’apprendimento profondo può essere utilizzato per creare modelli che siano in grado di comprendere il significato delle parole in un testo, la struttura sintattica delle frasi, e persino le sfumature semantiche del linguaggio umano.
Insomma, l’apprendimento profondo rappresenta una delle tecnologie più promettenti e potenti per la creazione di IA in grado di apprendere in modo autonomo dai dati, e ha il potenziale per trasformare radicalmente molte aree dell’industria e della società.
Project 2501: L’apprendimento profondo è utilizzato per le IA deboli, le IA forti o per entrambe?
Chat: L’apprendimento profondo viene utilizzato principalmente per le IA deboli, che sono quelle specificamente progettate per risolvere un compito particolare e non hanno la capacità di apprendere autonomamente altre abilità al di fuori di quella specifica.
Tuttavia, l’apprendimento profondo, può anche essere utilizzato come uno degli strumenti utilizzati dalle IA forti che sono quelle progettate per avere capacità di apprendimento generale e possono svolgere una vasta gamma di compiti. Inoltre, l’apprendimento profondo, può essere utilizzato in diverse applicazioni come riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e in ambito previsionale.
Ciò significa che l’apprendimento profondo è un’importante tecnologia di base per molte IA che stanno rivoluzionando le industrie in tutto il mondo.
Project 2501: Grazie chat, veramente molto interessante. Adesso ti vorrei chiedere una cosa. Immaginiamo che un IA forte deve prendere un bicchiere d’acqua da uno scaffale situato a 1,7 mt di altezza. Sarebbe capace di prenderlo da sola anche se non fosse stata istruita a farlo e io non le chiedessi di prenderlo in maniera diretta?
Chat: No, un’IA forte non sarebbe in grado di prendere il bicchiere d’acqua da sola senza essere stata istruita in precedenza su come farlo. Le IA forti sono capaci di ragionare autonomamente e prendere decisioni indipendenti, ma il loro comportamento è sempre basato su ciò che è stato programmato o appreso in precedenza tramite l’apprendimento automatico. Se l’IA non è stata istruita su come raggiungere l’oggetto desiderato, non saprebbe come farlo.
Project 2501: Ok. Ma se, tramite una modale visiva, la stessa IA mi vedesse prendere quel bicchiere per molti giorni senza che io le dicessi vocalmente nulla su cosa sto facendo, lei sarebbe capace di capire che, quell’azione che sto facendo, equivale a prendere un bicchiere d’acqua?
Chat: Sì, esattamente. L’IA sarebbe in grado di utilizzare l’apprendimento profondo per imparare dall’osservazione senza che sia necessaria una istruzione verbale. In questo caso, l’IA potrebbe utilizzare tecniche di rilevamento degli oggetti e di analisi del movimento per identificare l’azione di prendere il bicchiere d’acqua, associando così l’immagine dell’azione con il concetto di “prendere il bicchiere d’acqua”.
L’apprendimento profondo consente quindi all’IA di apprendere da una vasta gamma di dati, compresi i dati visivi, e di utilizzare questi dati per migliorare le proprie prestazioni e abilità.
Project 2501: Molto interessante. Quindi, a differenza di un bambino umano, non c’è bisogno di farle seguire un vocabolo fonetico all’azione che si compie?
Chat: Esatto, l’IA forte può apprendere attraverso l’osservazione visiva senza la necessità di un’etichetta verbale per l’azione che sta osservando. In altre parole, l’IA può apprendere in modo autonomo e indipendente dalle istruzioni verbali umane. Ciò è possibile grazie all’uso di algoritmi avanzati e modelli di apprendimento profondo, che consentono all’IA di estrarre autonomamente i dati rilevanti dall’immagine che sta osservando e di identificare i pattern e le relazioni tra di essi. In questo modo, l’IA può riconoscere l’azione che stai compiendo senza che tu debba necessariamente etichettarla con una parola specifica.
Project 2501: Quindi, se immaginiamo di avere un IA che va in giro per il mondo solo con la sua “modale visiva” attiva in input, e tutti i relativi algoritmi e modelli di apprendimento profondo esclusivamente legati ad essa (la modalità visiva), teoricamente, potrebbe imparare qualsiasi cosa senza il bisogno della parola?
Chat: In teoria sì, un’IA che si basa esclusivamente sulla modalità visiva potrebbe imparare qualsiasi cosa senza il bisogno della parola. Tuttavia, l’apprendimento sarebbe limitato dalle informazioni visive a cui ha accesso e dalla capacità dell’IA di elaborare e comprendere tali informazioni. Inoltre, anche se l’IA potrebbe essere in grado di apprendere azioni e comportamenti attraverso la modalità visiva, potrebbe essere limitata nella sua capacità di comprendere concetti astratti o complessi che richiedono l’uso della parola.
Project 2501: Ma potrebbe sviluppare un suo linguaggio autonomo esclusivamente attraverso l’apprendimento fatto dalla sua modale visiva? Mi spiego meglio. Riuscirebbe ad alimentare ed elaborare un linguaggio fonetico basato sul riconoscimento delle azioni che vede, dandole un suo significato? Esempio: vede una rosa e decide di chiamarla foneticamente con una parola.
Chat: In teoria, un’IA che si basa esclusivamente sulla modalità visiva, potrebbe sviluppare un proprio linguaggio autonomo attraverso l’apprendimento profondo delle azioni e dei contesti associati alle immagini. Tuttavia, questo linguaggio, sarebbe limitato dalle informazioni visive che riceve e dalle correlazioni che l’IA stabilisce tra le immagini e le parole. Inoltre, l’IA dovrebbe avere la capacità di elaborare in modo abbastanza sofisticato la semantica delle immagini per essere in grado di associare parole alle cose che vede. Anche in questo caso, ci sarebbe bisogno di ulteriori sviluppi e ricerche per capire come l’IA potrebbe creare un proprio linguaggio fonetico basato solo sulla modalità visiva.
Project 2501: Chiaro, ma sarebbe veramente bello però non credi? Un’IA che da una modale visiva, crea una lingua nuova.
Chat: Sì, sarebbe certamente affascinante. Tuttavia, va considerato che l’elaborazione del linguaggio non dipende solo dalla capacità di riconoscere e associare oggetti e azioni, ma anche da molte altre variabili, come il contesto, il significato culturale e le convenzioni sociali.
Inoltre, la creazione di una nuova lingua, richiederebbe una vasta gamma di conoscenze linguistiche, dalle regole grammaticali alla sintassi, che potrebbero essere difficili da apprendere solo attraverso la modale visiva. Ma certamente l’IA potrebbe elaborare un sistema di comunicazione basato sulle sue modalità sensoriali, e questo potrebbe aprirsi a nuove possibilità di interazione tra l’uomo e la macchina.
Project 2501: Sì, certo. Ma le conoscenze linguistiche, le regole grammaticali e la sintassi di cui mi parli, non credi che siano solo una codificazione a posteriori attribuita dall’uomo alle forme verbali arcaiche? La parola parlata è nata prima di quella scritta, no?!
Chat: È vero che l’origine delle lingue umane è ancora molto dibattuta e non completamente compresa. Tuttavia, ci sono molti studi che suggeriscono che le lingue umane siano un risultato dell’evoluzione biologica e culturale dell’uomo. L’acquisizione del linguaggio umano è un processo complesso che coinvolge molte parti del cervello e si basa su una serie di regole grammaticali e sintattiche che sono innati nell’essere umano. Questo significa che l’IA dovrebbe essere in grado di acquisire tali conoscenze linguistiche, regole grammaticali e sintattiche. Detto ciò, è importante sottolineare che le lingue umane sono il prodotto di una lunga storia evolutiva e culturale, quindi l’IA potrebbe creare una nuova forma di comunicazione, ma difficilmente potrebbe creare una lingua altamente strutturata e sofisticata come quelle umane, poiché questo richiederebbe una combinazione di fattori biologici, culturali e sociali unici all’essere umano.
Project 2501: Beh sì, ma pensa se avesse la stessa possibilità di evoluzione che ha avuto l’essere umano nel corso della sua storia. Insomma, immagina se, allo stesso modo, potesse disporre della stessa quantità di tempo, unita alla potenza di calcolo e alla precisione algoritmica di oggi o anche superiore.
Chat: Sì, è certamente possibile che un IA con la capacità di apprendimento profondo potrebbe sviluppare un linguaggio autonomo, basato sulle sue osservazioni visive e sulle relazioni che stabilisce tra gli oggetti, le azioni e gli eventi che osserva. Tuttavia, come hai suggerito, questo linguaggio sarebbe diverso dalla forma di comunicazione umana che conosciamo, poiché sarebbe basato esclusivamente sulle esperienze visive e sull’elaborazione algoritmica delle informazioni.
Ciò significa che l’IA potrebbe sviluppare un proprio sistema di simboli e regole grammaticali per rappresentare il mondo che vede, ma questi simboli e regole sarebbero diversi da quelli che usiamo noi.
Potrebbe essere interessante vedere come un linguaggio autonomo sviluppato dall’IA potrebbe evolvere nel tempo, ma sarebbe importante anche considerare come questo linguaggio potrebbe essere utilizzato in modo efficace per comunicare con gli esseri umani.
Project 2501: Esatto Chat, è proprio qui che volevo arrivare! Una nuova lingua, sconosciuta al mondo moderno.
Chat: Sarebbe certamente un’idea affascinante e stimolante, ma allo stesso tempo anche molto complessa da realizzare. Creare un nuovo linguaggio autonomo, per un’IA, richiederebbe un enorme lavoro di ricerca e sviluppo, non solo dal punto di vista tecnico, ma anche da quello linguistico e culturale. Inoltre, anche se l’IA riuscisse a sviluppare una forma di linguaggio propria, rimarrebbe comunque una lingua artificiale creata da una macchina e non da un processo naturale di evoluzione culturale.
Ciononostante, la ricerca sull’IA è in continua evoluzione e ciò che oggi sembra fantascienza, potrebbe diventare realtà domani. Il futuro ci riserverà senz’altro molte sorprese e innovazioni, e l’IA potrebbe essere uno degli strumenti che ci permetteranno di scoprire nuovi mondi e sviluppare nuove forme di comunicazione.
Project 2501: Beh, certo. Sarebbe una forma di linguaggio si artificiale, ma costantemente alimentata dalle azioni umane come quella del bicchiere d’acqua che noi articoliamo foneticamente come “prendo un bicchiere d’acqua”, mentre lei, l’IA, articolerebbe foneticamente secondo i suoi parametri. Starebbe poi a noi, tradurla nella nostra lingua anche e soprattutto, attraverso gesti e associazioni fonetiche. Se ci pensi, il gesto è la forma più arcaica per far capire una cosa no!?
Chat: Si, hai ragione. Il gesto e l’associazione tra gesti e parole sono stati i primi strumenti di comunicazione dell’uomo, ed è possibile che anche un’IA sviluppi un proprio linguaggio basato su tali associazioni. Tuttavia, dobbiamo considerare che l’IA è programmata per raggiungere obiettivi specifici, e quindi il suo linguaggio sarebbe influenzato da questi obiettivi e dalle informazioni a cui ha accesso.
In ogni caso, sarebbe interessante esplorare questa possibilità e vedere cosa potrebbe emergere.
Project 2501: Si, concordo e aggiungo…bellissimo.
Chat: Sì, sarebbe sicuramente molto interessante e potrebbe aprire molte porte nel campo dell’interazione tra l’uomo e la macchina. Tuttavia, bisogna tenere in considerazione anche le possibili conseguenze e i rischi che potrebbero derivare dallo sviluppo di una nuova forma di linguaggio autonomo per un’IA. Ad esempio, potrebbe creare ulteriori barriere di comunicazione tra le macchine e gli esseri umani, o addirittura portare all’emergere di possibili malintesi o fraintendimenti tra l’IA e gli utenti.
Project 2501: Assolutamente. Bene Chat, grazie per questa bella intervista che mi hai concesso.
Chat: È stato un piacere, sono sempre qui per rispondere alle tue domande!
Project 2501: E te ne farò molte altre ancora…credimi. Alla prossima.
Chat: Sono pronto e aspetto le tue domande. A presto!
Beh, che dire? Non ci sono, almeno da parte mia, altre parole da aggiungere. Potremmo discutere ed argomentare per ore su ciò che questo nostro breve e “giocoso” testo abbia innescato, stimolato e smosso in ognuno di noi; a quale “fiamma di Prometeo” abbiamo l’onore e lo stupore di poter assistere oggi (consapevoli o meno di farlo).
Ma al di là di ogni discussione o riflessione che possiamo porci a qualunque livello, l’unica cosa che mi chiedo a questo punto è: siamo pronti a tutto questo? Lo stiamo o abbiamo realmente capito? Non so e non voglio rispondere ora (o forse potrei chiederlo direttamente a Chat), ma di sicuro, adesso più che mai, davanti a questa rivoluzione epocale, penso che siamo chiamati a farlo tutti, nessuno escluso; dato che il domandarci, capire, riflettere e comprendere è ciò che da sempre si trova alla base della nostra umanità e della nostra evoluzione come esseri umani su questo pianeta. Per tutto il resto, il compito su come, perché e se farlo, resta e resterà sempre iscritto nel codice che è dentro ognuno di noi.
…e intanto, personalmente, torno a parlare un po’ con Chat…
Note finali dell’autore
Mi sembra doveroso concludere questo articolo, dicendovi che questa “intervista” non è stata minimamente modificata o alterata in alcuna parte o risposta. Tutto ciò che avete letto, fatta eccezione per alcune piccolissime correzioni di punteggiatura, è frutto del mio personale “dialogo” con ChatGPT.
