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INTELLIGENZA ARTIFICIALE

on 15/03/2020

L’IA (Intelligenza Artificiale) è stata fin dall’inizio obiettivo degli scienziati. Gli umani hanno sempre desiderato costruire un’entità intelligente –artificiale- che:

• non si stancherà

• non si lamenterà

• sarà accurata

• sarà in grado di lavorare in modo continuo e rapido

• ed altro, che probabilmente mi sfugge adesso

Ma iniziamo un po’ diversamente. Che cos’è l’IA? Secondo l’approccio scientifico, il termine “Intelligenza Artificiale” si riferisce al settore informatico che si occupa della progettazione e dell’implementazione di sistemi informatici, che imitano elementi del comportamento umano, e che implicano almeno un’intelligenza elementare: apprendimento, adattabilità, inferenza, problem solving, ecc. John McCarthy (informatico statunitense, vincitore del Premio Turing) ha definito questo campo come “la scienza e la metodologia della creazione di macchine intelligenti”.

Secondo me, IA è tutto ciò che può prendere una decisione. Anche il relè di sicurezza a casa nostra può essere considerata una IA (per non parlare di un software complicato). L’ IA esiste a livello di software ed anche di hardware, ma le cose diventano ancora più interessanti quando discutiamo della combinazione dei due.

Al giorno d’oggi, quasi tutti noi siamo circondati di IA; con il suo contributo progettiamo, acceleriamo il nostro lavoro, semplifichiamo la nostra vita e persino ci divertiamo. Sono stati necessari molti anni di studio per progettare il software, e questo perché con il software le cose sono multi-fattoriali. Vari fattori contribuiscono alla creazione dell’IA, dominata dalle reti neurali. La creazione di una rete neurale ha le sue radici nella comprensione del funzionamento del cervello umano. Man mano che l’uomo cresce ed impara, crea delle sinapsi neuronali, del tipo:

“sono su una strada dove passano delle auto. Se si fermano, allora cammino, altrimenti aspetto”.

Si potrebbe dire che si tratta di una semplice rete neurale con un nodo decisionale che esamina se le auto passano o meno. Quando la strada risulta libera, il nodo dà un segnale elettrico ai nostri piedi per camminare, altrimenti no. Questo è esattamente ciò che imita l’IA, e oggi giorno abbiamo modelli matematici composti da BDT (Boosted Decision Trees) o, MLP più semplici (Multi Layer Perceptron), in modo da ottenere risultati estremamente precisi.

Restiamo un po’ qui. C’è una rete neurale adatta a qualsiasi cosa? Chiaramente no. Questo perché l’implementazione matematica della rete neurale deve corrispondere ad un modello o, in generale, descrivere un particolare stato / comportamento. Gli scienziati hanno notato questo problema relativamente presto, e da allora le ricerche si sono focalizzate su reti neurali di algoritmi genetici. Come si capisce dal nome, queste reti neurali si stanno evolvendo, non sono statiche. Ricreano sinapsi, modificano quelle esistenti sinapsi e stanno essenzialmente cercando di “imparare” dall’ambiente in cui sono esposti.

Un’altra parte difficile è il rigore del processo decisionale. Senza entrare nei dettagli, sappiamo che quando effettuiamo una misurazione, questa misurazione è seguita da un errore. Nell’esempio precedente, in cui avevamo la domanda “quando attraversare la strada”, se misuriamo le macchine in modo sbagliato, la risposta sarà sbagliata. Facciamo un passo avanti. Supponiamo di non contare le macchine, ma le mosche. Perché mosche? Perché sono piccole ed hanno bisogno di strumenti migliori per essere rilevati. Mi permettereste un ulteriore passo avanti? Diciamo che non ho visto (come essere umano) tutte le mosche, ma mi sento sicuro e decido di passare! Che cosa farà l’IA? Come definirà il pensiero “ho visto tutte le mosche”? In sostanza, la domanda riguarda la sua tolleranza. All’inizio, l’IA non aveva tolleranza del tutto. Era principalmente guidata da una funzione passo a passo ed era bianco o nero. Questo problema è stato risolto con gli algoritmi genetici.

Quindi, gli scienziati hanno capito quanto era importante per una rete neurale di evolversi liberamente. Pertanto, solo il suo stato primitivo (come dice l’algoritmo originale) dovrebbe essere sufficiente, e tutto il resto sarà implementato solo in tempo.

C’è una differenza qui. Torniamo indietro al problema originale con un nodo decisionale. Nella mente umana, un nodo accoppia due, o più stati, ed in base al collegamento, la decisione viene presa usando stimoli, ormoni, ecc. Chiaramente, questo nel software è impossibile. Gli esseri umani hanno delle emozioni, e sono questi a distinguerci dall’IA e dai robot.
Sono i sentimenti che ci fanno sentire stanchi, che non ci permettono di agire in modo deterministico. I sentimenti sono assenti dall’intelligenza artificiale e per quanto vogliamo lasciarla libera, non è possibile, dato che siamo noi, esseri umani, a costruirla (e non degli Dei).
Ad esempio, guarda i robot di Microsoft e di Google che hanno sviluppato il sentimento nazista. Le compagnie cessarono subito le loro operazioni. Ma, nel bene o nel male, questa è un’interferenza (perché in una società tutti esistono).
Potrebbero riportarli in vita, spiegare i mali del nazismo e poi cambiare il loro comportamento?

Si vedrà in futuro.

Di Empedocle

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Le opinioni, credenze e punti di vista espressi in questo articolo appartengono solamente all’ autore, e non riflettono ne rappresentano quelli di Delirium Station.


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