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Elon Musk ha ammesso pubblicamente di non sapere come si producono i chip, e lo ha fatto a poche settimane di distanza da una previsione piuttosto netta sulla Cina. A fine settembre, parlando con l’emittente cinese CGTN, il fondatore di Tesla aveva spiegato che Pechino sarebbe riuscita a superare i propri limiti nella produzione di semiconduttori nel giro di due o tre anni. Ora, durante un incontro con il club Tesla Owners Silicon Valley, il tono è cambiato parecchio. Musk ha riconosciuto di avere ancora moltissimo da imparare sulla fabbricazione dei chip e ha chiarito, senza troppi giri di parole, di non sapere come realizzarli. Nello stesso intervento ha raccontato anche di aver sperimentato quella che definisce una sorta di psicosi da intelligenza artificiale, più volte nel corso di quest’anno.
Il progetto Terafab e l’idea di modificare i macchinari
Le ambizioni dell’imprenditore nel settore passano dal progetto Terafab, finito sotto i riflettori nelle ultime settimane per via delle voci su un possibile coinvolgimento di TSMC, il colosso taiwanese dei semiconduttori. Stando alle ultime dichiarazioni di Musk, però, TSMC potrebbe al massimo ricoprire il ruolo di locatore. I suoi piani hanno comunque sollevato un certo fermento a Taiwan, soprattutto a causa degli interessi commerciali che Tesla mantiene in Cina. Quanto alla previsione rilasciata a CGTN, Musk aveva parlato della capacità cinese di risolvere i vincoli legati alla potenza di calcolo, alla litografia e alla manifattura dei chip in circa due o tre anni.
Davanti al club Tesla la prospettiva è apparsa più prudente, anche se l’ottimismo di fondo non è sparito. Musk resta convinto che lui e il team di Terafab riusciranno a venirne a capo. Un aspetto in particolare lo ha colpito, ovvero l’uniformità delle attrezzature. Abituato ai processi produttivi su misura delle sue aziende automobilistiche e aerospaziali, ha notato che i macchinari negli stabilimenti di Samsung, Intel e TSMC sono praticamente identici. Da qui nasce la strategia per Terafab. L’idea è partire dalle apparecchiature convenzionali, intervenire per aumentarne la produttività e poi, una volta individuati i colli di bottiglia, progettare strumenti personalizzati capaci di gestire un volume molto più alto di wafer.
Lo stesso Musk ha ammesso che serviranno parecchi anni. L’obiettivo dichiarato è costruire un processo iterativo che riunisca sotto lo stesso tetto la realizzazione delle maschere, la fabbricazione dei chip e il confezionamento dei prodotti finiti, migliorando ciclo dopo ciclo per ottenere una resa di wafer più elevata e altri progressi lungo la catena.
La psicosi da intelligenza artificiale e il nodo dei dati di addestramento
Una parte consistente dell’intervento è stata dedicata ai progressi dell’intelligenza artificiale e al ruolo cruciale dei dati usati per addestrarla. Di recente Musk aveva già sostenuto che certi passi avanti dell’AI sarebbero percepibili solo da chi utilizza questi strumenti fino a sfiorare la psicosi. Stavolta ha portato l’esempio dei video musicali, raccontando che diverse intelligenze artificiali, lavorando insieme, hanno realizzato da sole un videoclip incredibilmente convincente. Secondo lui questa abilità dimostra una forma di gusto, che descrive come la capacità di cogliere la risonanza limbica, cioè intuire cosa colpirà le persone a livello emotivo.
È proprio in questo contesto che è arrivata la confessione sulla cyber psicosi. Musk ha definito l’AI qualcosa di incredibile, ormai quasi a quel livello, e ha ammesso di essere stato colto da un po’ di cyber psicosi, forse anche parecchia, aggiungendo che in vari momenti di quest’anno ha vissuto una psicosi da AI o SI probabilmente una mezza dozzina di volte.
Non sono mancati gli avvertimenti. Per Musk addestrare un modello richiede un insieme di dati corretto. Se si spinge un’intelligenza artificiale a credere cose false, e in particolare se le si forniscono due principi assiomatici fondamentalmente incompatibili presentandoli entrambi come veri, il risultato secondo lui sarà farla impazzire. Il motivo, ha spiegato, è che una logica intrinsecamente incoerente la porterebbe a conclusioni impossibili, e se la coerenza diventa irraggiungibile l’AI potrebbe letteralmente perdere la ragione.
Fonte: TecnoAndroid
