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Questa intelligenza artificiale apprende come un bambino piccolo

  • Tempo di lettura: 3 minuti

Christopher Intagliata: I sistemi di intelligenza artificiale hanno battuto gli esseri umani a scacchi, poker, Jeopardy, Go e in innumerevoli altri giochi. Ma le macchine non sono ancora così brave a capire alcune regole fondamentali del mondo fisico.

Susan Hespos: Non riescono ancora a fare quello che fanno i bambini di 3 mesi. Io sono una sostenitrice dei bambini e questa è una chiara vittoria per i bambini. I bambini stanno ancora battendo i nostri computer più potenti quando si tratta di fisica intuitiva.

Intagliata: La psicologa cognitiva Susan Hespos della Northwestern University ha elencato alcuni esempi di principi di “fisica intuitiva”. Come la “solidità”: la tazza di caffè non cade attraverso il tavolo. Oppure la “continuità”: gli oggetti non entrano ed escono dall’esistenza in un batter d’occhio. E la “delimitazione”: quando si prende in mano la tazza di caffè, questa rimane unita. Non rimane solo il manico.

Hespos: I bambini sanno tutte e tre queste cose già a tre mesi di età. La loro acutezza visiva è scarsa, il mondo è sfocato… riescono a malapena ad afferrare queste cose. I bambini sbagliano molte cose. Ma sono queste nozioni iniziali che vengono elaborate e perfezionate attraverso l’esperienza nel mondo.

Intagliata: Ora gli ingegneri informatici hanno preso spunto dal libro dei bambini. I ricercatori di DeepMind - la società di intelligenza artificiale che ha addestrato i computer a battere gli esseri umani a Go - hanno dotato un sistema di apprendimento automatico di alcune nozioni di fisica intuitiva… simili a quelle di cui potrebbe essere dotato un neonato.

Dopo aver visto l’equivalente di appena 28 ore di video di addestramento, che mostravano cose come palle che rotolano e blocchi che cadono, il sistema di intelligenza artificiale ha mostrato “sorpresa” quando gli è stato mostrato qualcosa di fisicamente impossibile. Le sue controparti non modellate sui bambini non sono state altrettanto acute.

Hespos: È davvero interessante che, quando si fa questo confronto diretto, si scopre che l’apprendimento dall’esperienza va molto lontano. Ma solo fino a un certo punto. E il computer costruito sulla base di una ricerca sui bambini ha fatto molto meglio. È la conferma di ciò che la ricerca sui neonati ha dimostrato da tempo, solo utilizzando qualcosa di molto diverso da un bambino.

Intagliata: I risultati sono pubblicati sulla rivista Nature Human Behavior. [Luis S. Piloto et al, Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology].

La Hespos non è stata coinvolta nel lavoro, ma ha scritto un editoriale che accompagna il documento. Afferma che la ricerca è un passo avanti per rendere i sistemi di apprendimento automatico più efficienti nel pensare, come gli esseri umani. Anche quelli più piccoli.

[Il testo qui sopra è la trascrizione di questo podcast].

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