Arriverà un momento in cui le macchine non avranno più bisogno degli esseri umani per imparare a svolgere dei compiti? Probabilmente è già qui. Senza alcun intervento da parte umana, una versione aggiornata di AlphaGo, l’intelligenza artificiale della divisione DeepMind di Google, ha imparato da sola a giocare a “Go”, il famoso (e complicatissimo) gioco strategico ideato in Cina più di 2500 anni fa, scoprendo in poche decine di giorni strategie del gioco da tavolo che erano state sperimentate e perfezionate in millenni. Gli scienziati dietro al programma hanno descritto il tutto in una ricerca pubblicata su “Nature”.”Uno degli obiettivi dell’intelligenza artificiale è quella di creare un algoritmo che riesca ad imparare, partendo da una tabula rasa, quelle abilità ‘sovraumane’ da mettere in pratica in settori ricchi di sfide – si legge nell’abstract dello studio -. Recentemente, AlphaGo è diventato il primo programma in grado di battere il campione mondiale del gioco Go”. La versione aggiornata, chiamata AlphaGo Zero e al centro della ricerca, è risultata essere più abile della sua versione precedente, che aveva avuto bisogno della spinta dell’essere umano per imparare alcuni compiti.Per capire l’importanza di un simile risultato, è necessario partire da una domanda: perché si ricorre ai giochi da tavolo? Solitamente quest’ultimi sono utilizzati per sperimentare i sistemi di intelligenza artificiale perché hanno regole chiare e che non cambiano nel tempo e quindi si prestano bene alle simulazioni. Per imparare a giocare a Go, la versione originale di AlphaGo era stata istruita dal team di DeepMind che le aveva fornito una serie di dati, basati su 100mila partite diverse. Lo stesso background non è stato però fornito ad AlphaGo Zero, che è invece stata programmata con le sole regole del gioco e che ha poi imparato autonomamente cosa fare. AlphaGo Zero si è quindi comportata come un qualsiasi essere umano che inizi a cimentarsi in un nuovo gioco: impara le regole base, poi, pian piano, fa esperienza, mette in pratica trucchi e strategie. Allenandosi contro se stessa, AlphaGo Zero ha iniziato a produrre mosse a caso sulla scacchiera, registrando gli esiti dei movimenti e le eventuali vittorie, delle quali ha tenuto nota imparando qualcosa di nuovo ogni volta. Ha ripetuto il processo di continuo, per milioni e milioni di volte, diventando sempre più abile.Dopo soli tre giorni da autodidatta, AlphaGo Zero era in grado di battere la sua precedente versione. Dopo 40 giorni, aveva raggiunto un livello tale da far dire ai ricercatori di DeepMind di avere creato il giocatore più forte a Go di tutto i tempi. Un risultato impressionante, considerando che l’AI aveva ricevuto anche meno dati di partenza.Ma quali sono i possibili impieghi di una simile macchina? Sebbene sia ancora lontana dal pensare autonomamente, questo genere di intelligenza artificiale, proprio grazie alla sua flessibilità, potrebbe essere riprogrammata per svolgere compiti più complessi e per cercare soluzioni a problemi che oggi ci sembrano impossibili. Potrebbe, ad esempio, essere lanciata alla scoperta di un nuovo farmaco o programmata in modo tale da prevedere gli effetti del cambiamento climatico.

Sorgente: “Non abbiamo più bisogno degli esseri umani”: la macchina intelligente di Google batte l’uomo in un gioco da tavolo

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