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Ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di apprendere in modo simile ai bambini

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La “fisica intuitiva”, quell’insieme di regole di buon senso sul funzionamento del mondo, dei suoi oggetti, anche i più piccoli lo sanno, a modo loro. Ora, un team di ingegneri ha ottenuto a sistema di intelligenza artificiale in grado di apprendere queste regole come farebbe un bambino.

Dietro questo sistema, chiamato Piattoc’è la società DeepMind e, secondo i responsabili, il lavoro ha implicazioni sia per l’andamento della intelligenza artificiale (IA) quanto all’istruttoria del cognizione umana. La loro descrizione è pubblicata su Nature Human Behaviour.

I ricercatori, guidati da Luis Piloto, presentano a sistema di apprendimento profondo che può imparare la fisica intuitiva e che è ispirato dal ricerca su come i bambini acquisiscono conoscenza.

Ed è quello, ricordano gli autori, anche i bambini più piccoli conoscono la fisica intuitiva; per esempio, bambini di appena cinque mesi sperimentano il lancio di oggetti sul pavimento o sono sorpresi se gli viene mostrata una situazione che coinvolge un evento fisicamente impossibile, come la scomparsa improvvisa di un giocattolo.

Apprendimento difficile per algoritmi

Tuttavia, l’apprendimento della fisica intuitiva si è dimostrato difficile per gli algoritmi di apprendimento automatico: Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale “impallidiscono” nella loro comprensione della fisica intuitiva rispetto ai bambini più piccoli, affermano gli esperti.

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Per affrontare questo divario tra gli esseri umani – con a evoluzione di migliaia di anni in cui hanno incorporato le regole del mondo in cui si evolvono, le macchine, le attrezzature rivolto al campo della psicologia dello sviluppoche studia il modo in cui gli individui vivono le loro trasformazioni nel corso della loro vita.

Nello specifico, Platone adotta la tesi che obietta svolgono un ruolo centrale nella rappresentazione e la previsione del mondo fisico che ci circonda.

Gli autori hanno addestrato il sistema mostrandogli dei video tante scene semplici, come palline che cadono a terra, palline che rotolano dietro altri oggetti e riappaiono e palline che rimbalzano l’una sull’altra. Dopo l’allenamento, Platone è stato messo alla prova mostrandogli video che a volte contenevano scene impossibili.

Proprio come un bambino, il sistema ha mostrato “sorpresa” quando è stato insegnato qualcosa che non aveva senso, come oggetti che si muovevano l’uno intorno all’altro senza interagire. Secondo i ricercatori, questi effetti di apprendimento sono stati visti dopo aver visto solo 28 ore di video.

“Mostriamo che il nostro modello può imparare una serie diversificata di concetti fisiciche si basa in modo critico su rappresentazioni a livello di oggetto, coerenti con i risultati della psicologia dello sviluppo”, riassumono gli esperti di DeepMind nel loro articolo.

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Conclusioni dello studio

Questi risultati hanno implicazioni, aggiungono, sia per l’intelligenza artificiale che ricerca sulla cognizione umana: “Platone potrebbe offrire un potente strumento per indagare su come gli esseri umani apprendono la fisica intuitiva e suggerisce l’importanza delle rappresentazioni degli oggetti nella nostra comprensione del mondo”.

In un articolo d’opinione separato, i ricercatori Susan Hespos e Apoorva Shivaram osservano che il team guidato da Piloto dimostra che un sistema di deep learning basato sulla cognizione infantile supera i sistemi più tradizionali di “imparare da zero”.

Questo potrebbe servire come aopportunità sinergicatra intelligenza artificiale e scienze dello sviluppo.

I risultati, secondo i suddetti ricercatori, suggeriscono che il matematico Alan Turing avrebbe potuto avere ragione; nel 1950 scrisse che invece di provare a produrre un programma che simuli la mente adulta, perché no prova a farne uno che simuli quello dei bambini.

Secondo Turing, un computer può essere fatto “pensare” come un adulto partendo dalla mente di un bambino e dandogli le esperienze appropriate.

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