L’intelligenza artificiale adesso “prevede” il futuro

“Quando si posiziona un bicchiere su un tavolo gli esseri umani ragionano per un attimo per capire quanto sia stabile e se possa cadere – spiegano i ricercatori del gruppo di Demis Hassabis in un post sul blog ufficiale – sulla base delle conseguenze immaginate possiamo sistemare meglio quel bicchiere”. Bene, l’obiettivo è dotare gli algoritmi in fase di sviluppo delle medesime capacità, fornendo loro l’abilità di capire cosa potrebbe avvenire e dunque proiettarsi di fatto nel futuro, sebbene estremamente prossimo. Non è poi detto che, “al di là di questo, non possano diventare abili a effettuare piani usando quelle conoscenze”.

Quando l’intelligenza artificiale vuole imparare

Sono molti i ricercatori che negli ultimi anni si sono impegnati nella creazione di un’intelligenza artificiale che vuole imparare e migliorare se stessa. Si tratta di una possibilità in grado di rivoluzionare tutti i settori in cui verrà applicata. Già oggi, in realtà, l’intelligenza artificiale (anche quella che apprende senza essere programmata specificatamente) occupa una parte della nostra vita, ma spesso non ne siamo consapevoli. Per esempio, i software che riconoscono le foto pubblicate sui social network: le associano a determinate persone e situazioni e, utilizzando proprio le funzioni di apprendimento automatico, propongono suggerimenti mirati.

DeepMind ha dato prova di grande efficacia, basti ricordare le partite di Go vinte nei mesi scorsi contro i  più grandi campioni internazionali. Ma le regole di un gioco, pur complesso, non sono quelle della vita reale, estremamente più varie, imprevedibili e intricate. Per questo il gruppo ha messo il turbo per far fare alle intelligenze artificiali un salto di qualità. Il metodo è combinare capacità di simulazione con approcci composti da tentativi ed errori, in modo da “insegnare” il contesto e l’ambiente ai bot prima che questi agiscano. Curioso che queste capacità di pianificazione siano state addestrate anche attraverso un vecchio puzzle game degli anni Ottanta, Sokoban, del quale a questi sistemi non erano state fornite le regole. E anche con un altro gioco di navigazione spaziale.

I risultati: i loro algoritmi hanno risolto l’85% dei livelli dei videogioco rispetto al 60% delle intelligenze artificiali per così dire meno immaginative. Le prime, infatti, “imparano con meno esperienza e sono in grado di gestire le imperfezioni in cui si imbattono nell’ambiente” si legge nel post. E sono anche brave a variare strategia per arrivare all’obiettivo. Ma anche in questo caso, un videogioco non è la vita vera e ci vorrà molto tempo per sviluppare queste soluzioni.