Chi è più intelligente? L’uomo o il computer?”. In un mondo in cui la ricerca e la sperimentazione sull’intelligenza artificiale procedono a passi da elefante, l’ultima creazione del MIT Lincoln Laboratory pone le basi per nuovi grandi interrogativi. Un team di ricercatori del gruppo Intelligence e Decision Technologies ha sviluppato una rete neurale che ragiona seguendo le stesse dinamiche del ragionamento umano per risolvere dei problemi. 

 

Le reti neuronali

Le reti neurali sono sistemi di intelligenza artificiale ispirati al cervello, programmate per replicare il modo in cui gli umani apprendono. Come noi impariamo a interpretare il mondo attraverso la ragione, così fa il computer. Come un bambino impara a riconoscere il cerchio giallo, procedendo per esclusione tra una serie di forme differenti dai colori differenti, così fa la rete neurale.

Il modello creato al MIT si chiama Transparency by Design Network (TbD-net) ed esplicita attraverso delle formule il suo processo di pensiero mentre risolve i problemi, permettendo agli analisti umani di interpretare il suo processo decisionale. È il cosiddetto “modello di ragionamento trasparente”.

Comprendere come una rete neuronale giunge alle sue decisioni è stata una sfida di lunga data per i ricercatori di intelligenza artificiale. È importante sapere, ad esempio, che cosa esattamente pensa una rete neurale utilizzata nelle auto a guida autonoma quando distingue un pedone da un segnale di stop, e in quale momento lungo la sua catena di ragionamenti vede questa differenza.

Queste informazioni consentono ai ricercatori di insegnare alla rete neurale a correggere eventuali ipotesi errate. Ma gli sviluppatori di TbD-net affermano che le migliori reti neurali ancora mancano di un meccanismo efficace per consentire agli esseri umani di comprendere fino in fondo il loro processo di ragionamento.

 

Chi è più intelligente?

Ed è per questo che chiedersi oggi chi sia più intelligente tra l’uomo e il computer non è più una questione tanto scontata. Alcune reti neurali profonde sono diventate così complesse che è praticamente impossibile seguire il loro processo di apprendimento e di trasformazione dei dati.

Sempre al MIT, un gruppo di scienziati ha messo a punto Norman, un sistema di apprendimento automatico che vuole dimostrare come non siano tanto gli algoritmi, quanto i dati che a essi vengono dati "in pasto", a influenzare le risposte che questi programmi ci restituiscono. Norman è stato istruito con una serie di informazioni oscure e conturbanti pescate da un canale internet dedito alla documentazione e all'osservazione dell'inquietante realtà della morte. Quel che ne è uscito è un'intelligenza artificiale che sembrerebbe, in base ai test a cui è stata sottoposta, manifestare disturbi mentali tipici della psicopatia come la carenza di empatia, l'inganno e la paranoia.

La dimostrazione che l’uomo fornisce i dati di apprendimento, ma è il computer che poi decide da solo come comportarsi. Proprio come quando genitori e insegnanti insegnano nozioni ai bambini, ma poi sono loro a decidere come applicare quello che hanno imparato. Una volta era l’uomo più intelligente del computer, oggi è il caso di dire che l’allievo ha superato il maestro?

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