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Auto-miglioramento ricorsivo

Recursive Self-Improvement

L'auto-miglioramento ricorsivo è lo scenario in cui un sistema di intelligenza artificiale migliora la propria capacità di migliorarsi: ogni versione progetta la successiva, un po' più abile, che a sua volta progetta quella dopo. Il risultato, in teoria, è un'accelerazione che sfugge al ritmo umano. L'idea risale a I. J. Good (1965) ed è al centro del dibattito sulla cosiddetta esplosione di intelligenza.

Definizione

Nella versione da laboratorio resta un'ipotesi. Nella versione da ufficio esiste già, in piccolo: l'agente che riscrive i propri prompt, aggiorna le proprie istruzioni, si costruisce nuove abilità e le riusa. Ogni ciclo parte da ciò che il ciclo precedente ha prodotto, e un errore entrato al primo giro si rafforza a ogni giro successivo, perché nessuno lo rilegge da fuori.

La regola operativa: ogni modifica che un sistema fa a se stesso ha bisogno di un lettore esterno al ciclo. Una versione salvata prima della modifica, un confronto con la precedente, una persona o un controllo che non abbia partecipato al cambiamento.

Termini correlati

• AI Agentica
• Allineamento
• Deriva (drift)
• Human in the loop
• Kill Switch AI

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
• Palestra quotidiana: brevi esercizi per allenare i concetti del dizionario.
• Gioco Playoff: sfida altri giocatori, a eliminazione diretta.

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