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DeepMind ha sviluppato le intelligenze artificiali che imparano come gli esseri umani, o quasi

L’azienda di proprietà di Google ha sviluppato un software che simula l’apprendimento umano nelle intelligenze artificiali, ottenendo risultati incoraggianti.

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Poco tempo fa vi avevamo parlato di DeepMind e delle sue intelligenze artificiali competitive, in grado di allearsi o contrastarsi in base a ragionamenti di economia cognitiva volti a comprendere l’effettivo rapporto tra costi e benefici della cooperazione in base a una situazione. Ecco, le ricerche della società del gruppo aziendale di Alphabet, ovvero lo stesso di Google, proseguono a gonfie vele ed di ieri la notizia che DeepMind ha creato un software in grado di permettere alle IA di imparare in un modo comparabile a quello di un essere umano.

In sostanza, si tratta di dare a un’IA la possibilità di risolvere un dato problema sulla base dell’esperienza e delle lezioni passate, di una memoria adattiva e non meramente fisica, che l’IA in autonomia è in grado di richiamare di fronte a una situazione simile a un’altra già affrontata. Non si tratta ancora di una vera forma di intelligenza cognitiva, e non c’è, chiaramente, un uso creativo della memoria, ma si tratta comunque di un primo passo verso la realizzazione di macchine in grado di avere un’intelligenza artificiale generale analoga a quella degli esseri umani.

Quella dell’apprendimento lineare e sequenziale, secondo James Kirkpatrick, ricercatore di DeepMind, si tratta, sostanzialmente, dell’unica strada percorribile per sviluppare, in futuro, software più intelligenti e, di conseguenza, più utili.

Per giungere a a questo livello di sofisticazione, la strada percorsa dal gruppo dei ricercatori non è stata banale, visto e considerato che, se nell’uomo il processo di apprendimento e lo sviluppo della memoria sono dei fenomeni naturali dello sviluppo, per le intelligenze artificiali non è esattamente così. Il problema è il modo in cui, normalmente, un programma impara nuove nozioni: l’uso dell’esperienza, infatti, è solitamente di tipo totalmente empirico, e nasce sostanzialmente da continui tentativi falliti. Anche utilizzando le reti neurali, questo processo non cambia, e ogni IA, anche la più sofisticata, di solito usa tutta la sua capacità di apprendimento per focalizzarsi su un set di regole per volta. Insomma, se, attraverso una serie di tentativi un’IA impara a giocare a scacchi, diventerà un’ottima giocatrice, ma se, per esempio cambiamo gioco e vogliamo che impari il domino, dopo numerosi tentativi dimenticherà gli scacchi per adattarsi alla nuova attività. In sostanza, può imparare, anche bene, un solo set di regole per volta, e dimentica tutto il resto. L‘obiettivo di DeepMind, dunque, è quello di simulare il processo di sedimentazione della conoscenza su più livelli, tipico degli esseri umani e degli animali.

Per creare questa nuova generazione di IA hanno approfondito gli studi delle neuroscienze, focalizzandosi su come, di solito, gli animali imparano meccanismi di sopravvivenza e mettono insieme le diverse nozioni mantenendo sempre attive le connessioni tra i diversi neuroni. DeepMind ha, in pratica, emulato questo meccanismo riuscendo a trasferire le informazioni da un nodo all’altro della rete prima di imparare un nuovo set di regole. Un meccanismo simile a quello del rinforzo psicologico, che rende molto più difficile dimenticare ciò che è stato imparato.

Per testare il meccanismo le AI sono state sottoposte a dure sessioni videoludiche con 10 titoli classici Atari, da Space Invaders a Breakout, e quelle dotate del nuovo software dopo qualche giorno riuscivano a giocare in maniera del tutto simile a un essere umano a ben 7 giochi su 10. Le AI di vecchia generazione, invece, memorizzavano al meglio le regole di un solo gioco. Il limite, al momento, della ricerca, è la tipologia di sviluppo delle intelligenze artificiali. Sebbene imparino a giocare, non sono in grado di eccellere, perché la memoria del nuovo software non permette ancora di elaborare strategie vincenti, ma solo di immagazzinare il nuovo set di regole. La comunità scientifica, infatti, ha accolto positivamente la ricerca, ma non tutti sono convinti che sia davvero un passo verso l’emulazione dell’intelligenza umana. In DeepMind, invece, sono convinti che sia la strada giusta.

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