Intelligenza artificiale: copiare la biologia per migliorare?

Intelligenza artificiale: copiare la biologia per migliorare

Intelligenza artificiale: copiare la biologia per migliorare.

Uno dei problemi dell’intelligenza artificiale, per esempio dei sistemi per il riconoscimento delle immagini, è che gli algoritmi che li fanno funzionare non sanno distinguere tra ciò che è immagine e ciò che è “rumore di fondo”.

Nel riconoscimento dei testi, per fare un altro esempio, “sotto” il testo visibile c’è molto codice che non serve a codificare propriamente il testo (può trattarsi per esempio di una lettera che serve a dire al computer “qui c’è uno spazio bianco”) ma che viene letto per intero dalla rete neurale e la manda in confusione.

 

Per ovviare a questo problema, gli scienziati stanno ora pensando di imitare la natura. Sempre facendo il caso delle immagini, i nostri occhi non “vedono” perfettamente tutto ciò che hanno davanti, ma solo quello che ricade nel campo di visione centrale, quello che corrisponde alla “fovea”, una piccola depressione della cornea dietro alla pupilla, il resto rimane indistinto.

Per noi umani questo sistema, che si è evoluto in qualche milione di anni, funziona benissimo. Per riconoscere gli oggetti non abbiamo bisogno di immagazzinare immagini definite in tutta la loro estensione, ma solo che sia sufficientemente definita l’area centrale del nostro campo visivo.

Addestramento agli attacchi con rumore di fondo

Un approccio al miglioramento delle capacità dell’intelligenza artificiale può essere quello di addestrare le reti neurali artificiali a riconoscere il “rumore” e a scartarlo, fornendo loro degli esempi sui quali apprendere.

Sfortunatamente, però, il problema di questo addestramento “avversariale” è che funziona solo con codice che la macchina ha già visto, inoltre è molto costoso in termini di capacità di calcolo.

Imitare la natura

Ma siccome noi umani capita molto di rado che siamo ingannati dal rumore di fondo, può essere un’idea imitare il funzionamento delle nostre percezioni, della vista innanzitutto.

Per dire, noi possiamo seguire una macchina davanti a noi anche in mezzo al traffico, con luci che ci abbagliano, pedoni che si muovono, biciclette che attraversano, distanze che cambiano, rumori improvvisi e quant’altro. Per un’intelligenza artificiale è un po’ più complicato, diciamo.

L’idea, in altre parole, è alimentare il computer con delle immagini (o comunque dei dati) che siano definiti solo nella misura sufficiente a garantire una risposta corretta, evitando quindi di appesantire l’input con dati superflui.

In altri termini, si tratta di imitare la natura. Per ora i risultati sono incoraggianti (o terrorizzanti, dipende dal punto di vista), ma c’è ancora molta strada da fare.

 

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