Intelligenza artificiale: l'immaginazione di Google Deep Mind

Da Google: la prima generazione di intelligenze artificiali capaci di pianificare azioni future senza essere vincolate da istruzioni umane.

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Robot con immaginazione, sogno visionario o incubo apocalittico?|20th Century Fox

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 (vedi): pelle di seta, sapienti e sempre disponibili... | Michael Coghlan / Flickr

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 (vedi sotto), 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.

 

 

Il test ha messo in luce il fatto che queste nuove IA sanno gestire meglio le loro lacune, raccolgono in modo più efficace informazioni utili per le loro simulazioni e possono imparare strategie differenti da applicare in partite successive. Non è una "semplice" pianificazione anticipata: si tratta invece di qualcosa di molto simile alla pianificazione creativa e fluida.

 

Nonostante il successo, sono ancora i primi giorni di questa tecnologia e i giochi a cui viene sottoposta sono molto lontani dal rappresentare la complessità del mondo reale. Ma è un inizio promettente per lo sviluppo di un'intelligenza artificiale che non metta un bicchiere d'acqua sul bordo del tavolo.

 

Video: Deep Mind gioca a Sokoban

 

05 Agosto 2017 | Davide Lizzani