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

Privacy Preference Center

Tecnici

Per rilevare esclusivamente informazioni utili alla navigazione.

Cookies di navigazione di Wordpress
__cfduid,onesignal-pageview-count
AWSELB,SL_C_

Terze parti

Cookie per dati di statistica e marketing ma che non rilevano alcun dato identificativo, indirizzo IP anonimizzato, nessun servizio API utilizzato.

_ga,_gid,__gat
SL_C_

Close your account?

Your account will be closed and all data will be permanently deleted and cannot be recovered. Are you sure?

Are you sure?

By disagreeing you will no longer have access to our site and will be logged out.

Translate »