IA che apprendono: come funziona l’intelligenza artificiale?
Oggi come oggi, è impossibile non aver mai sentito parlare di intelligenza artificiale. Come dimostra il caso di AlphaGo Zero di Google, le IA sono in grado di giocare a giochi da tavolo senza l’aiuto degli esseri umani.
Per capire come funzionano, è il caso di pensare ad abilità come il movimento nello spazio messo in atto dagli animali (esseri umani compresi). Questo atto, così naturale, ha alla base un meccanismo molto complesso. I dettagli in merito sono stati scoperti nel 2005, quando un team scientifico (premiato con il Nobel) ha individuato il ruolo delle cosiddette cellule a griglia: neuroni che proiettano uno schema esagonale, fondamentale per la navigazione spaziale.
Le suddette cellule, inoltre, supportano anche la navigazione per vettori, permettendo al soggetto che si muove nello spazio di comprendere la distanza che lo separa da una determinata destinazione e la direzione da seguire per raggiungerla.
Cellule a griglia e applicazioni computazionali
Per più di 10 anni, le applicazioni computazionali di questa scoperta sono rimaste avvolte nel mistero. Le cose sono però cambiate quando è stato scoperto che rappresentazioni simili alla griglia esagonale sopra citata emergevano spontaneamente all’interno di reti virtuali. Gli algoritmi del cervello umano possono quindi rappresentare un’ottima fonte di ispirazione per le architetture di apprendimento automatico.
Intelligenza artificiale: le ultime novità
Dopo aver parlato dei fondamenti dell’apprendimento delle intelligenze artificiali, vediamo un attimo qualcosa sulle ultime novità in merito. Abbiamo già citato AlphaGo Zero, l’intelligenza artificiale di Google.
La suddetta ha imparato a giocare a Go (un gioco cinese con alle spalle millenni di storia), senza bisogno dell’aiuto degli esseri umani. La vecchia versione, all’inizio del 2017, era riuscita a battere più volte il campione umano di Go.
Quella nuova è ancora migliore. Gli scienziati del team di Big G le hanno insegnato le regole del gioco. Per il resto essa ha proceduto in maniera totalmente autodidatta. Dopo soli 3 giorni, Alpha Go Zero era già in grado di battere la sua versione precedente Alpha Go.
Alla base dell’IA di Alpha Go e Alpha Go Zero, c’è il team di ricercatori di Deep Mind: una start up acquistata da Google nel 2014. A loro dobbiamo le ricerche che hanno portato dall’applicazione degli schemi delle cellule a griglia a sistemi di apprendimento automatico.
Non c’è che dire: le frontiere dell’intelligenza artificiale sono davvero interessanti e il caso di Deep Mind e Google ce lo ricorda ancora una volta. Il team di Deep Mind, infatti, sta elaborando modelli di intelligenza artificiale con lo scopo di emulare la capacità di immaginazione umana. L’obiettivo è quello di arrivare a una IA in grado di pianificare le conseguenze di una determinata azione. Il primo passo di questo percorso è stato il progetto Alpha Go e Alpha Go Zero.
Nel millenario gioco cinese, l’IA è in qualche modo obbligata a dare spazio all’intuito. Il gioco, infatti, ha un numero di mosse troppo alto per arrivare a un’elaborazione computazionale efficace e per tenere sotto controllo tutti gli scenari possibili che andrebbero di volta in volta a crearsi.
Per ottenere risultati, i ricercatori hanno combinato diversi approcci, tra i quali spicca l’apprendimento mediante prova ed errore, così come l’apprendimento profondo. Quest’ultimo, esattamente come accade nel cervello umano, si basa sull’analisi di una grande quantità di dati.
