L'anno scorso, l'intelligenza artificiale AlphaGo ha battuto per la prima volta il campione del mondo nel gioco. Questa vittoria è stata senza precedenti e inaspettata vista l'elevata difficoltà del gioco da tavolo cinese. Sebbene la vittoria di AlphaGo sia stata decisamente impressionante, questa IA, che da allora ha battuto altri campioni del go, è ancora considerata un tipo "ristretto" di IA, che può superare gli umani solo in un campo limitato di compiti.
Quindi, anche se difficilmente saremo in grado di battere un computer in Go o negli scacchi senza ricorrere all'aiuto di un altro computer, non possiamo ancora fare affidamento su di loro per le attività di routine. L'intelligenza artificiale non ti preparerà il tè né programmerà il MOT per la tua auto.
Al contrario, l'IA è spesso descritta nella fantascienza come un'intelligenza artificiale "generale". Cioè, intelligenza artificiale con lo stesso livello e varietà di un essere umano. Anche se abbiamo già diversi tipi di intelligenza artificiale che possono fare di tutto, dalla diagnosi delle malattie alla guida delle nostre auto, non siamo ancora stati in grado di capire come integrarli a un livello più generale.
La scorsa settimana, i ricercatori di DeepMind hanno presentato diversi articoli che affermano di gettare le basi per l'intelligenza artificiale generale. Sebbene non ci siano ancora conclusioni, i primi risultati sono incoraggianti: in alcune aree, l'IA ha già superato gli umani nelle capacità.
Entrambi i lavori di DeepMind si concentrano sul ragionamento relativo, un'abilità cognitiva critica che consente alle persone di fare confronti tra diversi oggetti o idee. Ad esempio, per confrontare quale oggetto è più grande o più piccolo, quale è a sinistra e quale è a destra. Le persone usano ragionamenti relativi (o relazionali) ogni volta che cercano di risolvere un problema, ma gli scienziati devono ancora capire come dare all'IA questa capacità apparentemente semplice.
Gli scienziati di DeepMind hanno scelto due percorsi diversi. Alcuni hanno addestrato una rete neurale, un tipo di architettura AI modellata su un cervello umano, utilizzando un database di oggetti 3D semplici e statici chiamato CLEVR. A un'altra rete neurale è stato insegnato a capire come un oggetto bidimensionale cambia nel tempo.
In CLEVR, una rete neurale era rappresentata da un insieme di design semplici come piramidi, cubi e sfere. Gli scienziati hanno quindi posto domande sull'intelligenza artificiale in linguaggio naturale, come "un cubo è fatto dello stesso materiale di un cilindro?" Sorprendentemente, la rete neurale è stata in grado di stimare correttamente gli attributi relazionali di CLEVR nel 95,5% dei casi, superando persino un essere umano con la sua precisione del 92,6% in questo parametro.
Nel secondo test, i ricercatori di DeepMind hanno creato una rete neurale Visual Interaction Network (VIN) addestrata per prevedere gli stati futuri di un oggetto sul video, a seconda dei suoi movimenti precedenti. Per fare ciò, gli scienziati hanno prima alimentato il VIN con tre fotogrammi video consecutivi, che la rete ha tradotto in codice. In questo codice, c'era un elenco di vettori - la velocità o la posizione di un oggetto - per ogni oggetto nel fotogramma. Il VIN è stato quindi alimentato con una sequenza di altri codici, che si sono combinati per prevedere il codice per il frame successivo.
Video promozionale:
Per addestrare il VIN, gli scienziati hanno utilizzato cinque diversi tipi di sistemi fisici, in cui oggetti 2D si muovevano sullo sfondo di "immagini naturali" e si scontravano con forze diverse. Ad esempio, in un sistema fisico gli oggetti simulati interagivano tra loro secondo la legge di gravitazione di Newton. In un altro, una rete neurale è stata presentata con biliardi e fatta per prevedere la futura posizione delle palle. Secondo gli scienziati, la rete VIN ha affrontato con successo la previsione del comportamento degli oggetti nel video.
Questo lavoro rappresenta un passo importante verso l'IA generale, ma c'è ancora molto lavoro da fare prima che l'intelligenza artificiale possa conquistare il mondo. Inoltre, la prestazione sovrumana non implica un'intelligenza sovrumana.
Non ancora, comunque.
ILYA KHEL
