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Il tema dell’intelligenza artificiale mi appassiona, principalmente perché ricostruire l’intelligenza con la tecnologia è segno del fatto che la scienza è riuscita a comprendere il meccanismo di quel concetto molto complesso che comunemente definiamo intelligenza (quella umana, s’intende).

Proprio qualche giorno fa, ho letto che i tecnici di Google sono riusciti a creare un programma capace di effettuare ‘semplici ragionamenti’.

Tra questi, navigare la mappa della metropolitana di Londra o stabilire le relazioni di parentela guardando un albero genealogico.

Cosa c’è di nuovo? Il programma, per la prima volta, riesce ad utilizzare una memoria esterna per il deep learning, un campo di ricerca dell’intelligenza artificiale dove le conoscenze sono ordinate in gerarchie in cui i concetti di alto livello sono spiegati da quelli più semplici.

In sostanza, il programma ‘pesca’ le informazioni che servono da una ampia memoria esterna dove sono immagazzinate in pezzi. Il software non lavora sulla base delle indicazioni fornite da un programmatore ma lavora sulla base della ‘sua memoria’.

Certamente questo è solo uno dei passi per la costruzione di una compiuta intelligenza artificiale, ma è un buon passo in avanti che è accompagnato anche dalla crescita di start up che si dedicano al tema e dalla loro capacità di incontrare l’interesse dei finanziatori, come emerge da un’analisi del Sole24Ore.

Al momento non siamo ancora arrivati a realizzare la previsione di Stephen Hawking, secondo la quale la vera intelligenza artificiale, una volta realizzata, sarà capace di migliorarsi da sé, senza contributo umano.

Ad oggi, servono ancora enormi quantità di dati per consentire il deep learning di una macchina, il che implica dei costi in termini di spazi di archiviazione – e di raccolta dei dati, naturalmente – che attualmente si possono permettere solo i giganti del web.

Oltre a questo limite tecnico-economico ve n’è anche un altro più sostanziale, e cioè che il software in grado di imparare pescando nella sua ampia memoria esterna impara solo una cosa alla volta.

La complessità dell’apprendimento e dell’intelligenza umani sono ancora superiori a quelli delle macchine, ma le macchine forse ci possono insegnare qualcosa: il valore della capacità di concentrazione per arrivare a studiare e capire un fenomeno, perché forse il multitasking non è un bene in assoluto.