Intelligenza e immaginazione…

Il team del laboratorio di Google DeepMind sta elaborando modelli per emulare la capacità di immaginare le conseguenze di un’azione prima di intraprenderla: sta in pratica cercando di capire che cosa siano l’intelligenza e l’immaginazione per convertirle in agenti, algoritmi e software.

È un passaggio cruciale per il futuro dell’intelligenza artificiale: i “sistemi” sapranno e potranno adattarsi a condizioni mutevoli e non specificamente programmate?

«Quando mettiamo un bicchiere sul bordo del tavolo probabilmente consideriamo la possibilità che cada», scrivono i ricercatori: «sulla base di un evento immaginato potremmo decidere di spostare il bicchiere. Per ottenere risultati simili i nostri algoritmi devono avere la capacità di immaginare e di ragionare sul futuro, e di fare dei piani che utilizzino questa capacità.»

PENSA, PRIMA DI FARE! Abbiamo già visto un’anteprima di intelligenza artificiale di “classe Deep Thought”, i computer scacchisti di IBM il cui nome è un tributo a Pensiero Profondo (vedi la Guida Galattica per gli autostoppisti). DeepMind ha sfidato e vinto i campioni mondiali di Go: a differenza degli scacchi, il gioco del Go ha un numero di mosse possibili troppo elevato per essere computato e ogni mossa porta a un numero di scenari possibili che, si dice, è più grande del numero di atomi nell’universo conosciuto.

Un robot per amante : pelle di seta, sapienti e sempre disponibili… 

Nel Go l’IA è perciò obbligata a “giocare di intuito”. Ma le regole del mondo reale sono ancora più varie e complesse di quelle del Go e il team di Google sta infatti lavorando a un sistema che opera su un altro livello.

Combinato diversi approcci, tra cui l’apprendimento mediante prova ed errore (apprendimento di rinforzo) e l’apprendimento profondo (attraverso l’elaborazione di grandi quantità di dati, in modo analogo al cervello umano), cercano di unire il metodo per tentativi con la capacità di simulazione: in questo modo – affermano i ricercatori – la nuova intelligenza artificiale dovrebbe arrivare a valutare l’ambiente e a pensare prima di agire.

 

GIOCANDO S’IMPARA. Il metodo è stato messo alla prova con Sokoban , un videogioco anni ’80 relativamente semplice che propone un labirinto con percorsi che cambiano spostando degli ostacoli. Alcune mosse possono però renderlo irrisolvibile, per cui è necessaria una pianificazione avanzata, ma a Deep Mind non sono state date le regole del gioco in anticipo: l’IA con immaginazione ha risolto l’85% dei livelli, un notevole passo avanti rispetto al 60% ottenuto in precedenza con approcci ordinari.

Fonte FOCUS

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