Tutti ormai siamo a conoscenza dei prodigi dell’intelligenza artificiale. Ma cosa succederebbe se l’AI venisse limitata da vincoli fisici in maniera predefinita? Questo è quello che si sono chiesti alcuni scienziati di Cambridge.
E il risultato è che l’intelligenza artificiale può svilupparsi delle caratteristiche proprie di un cervello complesso, come quello di un essere umano.
L’intelligenza artificiale può svilupparsi da sola, secondo uno studio di Cambridge
Gli scienziati di Cambridge hanno dimostrato che imporre vincoli fisici a un sistema dotato di intelligenza artificiale, gli consente di sviluppare caratteristiche del cervello di organismi complessi al fine di risolvere compiti.
Questo è quanto emerso dalla ricerca condotta dal Jascha Achterberg, Gates Scholar della Cognition and Brain Sciences Unit (MRC CBSU) del Medical Research Council presso l’Università di Cambridge e dal dottor Danyal Akarca, anch’egli dell’MRC CBSU.
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Pubblicata su Nature Machine Intelligence, la ricerca ha dimostrato che l’AI può seguire lo stesso funzionamento dei sistemi neurali originali. Poiché sistemi neurali come il cervello si organizzano e stabilire connessioni, devono bilanciare le richieste concorrenti, ottimizzando prestazioni e consumo energetico.
Per la loro ricerca Achterberg, Akarca e colleghi hanno creato un sistema artificiale destinato a modellare una versione molto semplificata del cervello e vincoli fisici applicati. Invece di veri neuroni, il sistema utilizzava nodi computazionali, e vi hanno applicato un metodo ‘fisico’ vincolo sul sistema.
I risultati dell’esperimento
A ogni nodo è stata assegnata una posizione specifica in uno spazio virtuale e più i due nodi erano lontani, più difficile era per loro comunicare. Questo è simile a come sono organizzati i neuroni nel cervello umano.
Per il loro esperimento i ricercatori gli hanno assegnato al sistema un semplice compito da completare. Si tratta di una versione semplificata della “navigazione nel labirinto“, l’esperimento tipicamente condotto sui topi. Inizialmente, il sistema non sa come completare l’attività e commette errori. Ma quando gli viene dato un feedback, impara gradualmente a migliorare nel compito.
Impara modificando la forza delle connessioni tra i suoi nodi, in modo simile a come cambia la forza delle connessioni tra le cellule cerebrali mentre apprendiamo. Il sistema ripete quindi l’attività più e più volte, finché alla fine non impara a eseguirla correttamente. Una specie di trial and error, ma basato sull’intelligenza artificiale.
Quando al sistema è stato chiesto di eseguire il compito rispettando questi vincoli, ha utilizzato alcuni degli stessi trucchi utilizzati dai veri cervelli umani per risolvere il compito. Addirittura, i profili di risposta dei singoli nodi stessi hanno iniziato a cambiare, sviluppando uno “schema di codifica flessibile”. Ciò significa che in momenti diversi nel tempo i nodi potrebbero attivarsi per un mix delle proprietà del labirinto.
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In pratica, lo stesso nodo potrebbe essere in grado di codificare più posizioni di un labirinto, anziché aver bisogno di nodi specializzati per codificare posizioni specifiche. Un’altra caratteristica osservata nel cervello degli organismi complessi.
Il team spera che il loro sistema di intelligenza artificiale possa iniziare a far luce su come questi vincoli modellano le differenze tra i cervelli delle persone. E contribuiscono alle differenze osservate in coloro che hanno difficoltà cognitive o di salute mentale.
È probabile che i risultati interessino anche la comunità dell’intelligenza artificiale. Perché potrebbero consentire lo sviluppo di sistemi più efficienti, in particolare in situazioni in cui è probabile che vi siano vincoli fisici.
Molte moderne soluzioni di intelligenza artificiale implicano l’utilizzo di architetture che assomigliano solo superficialmente a un cervello. I ricercatori affermano che il loro lavoro mostra che il tipo di problema che l’intelligenza artificiale sta risolvendo influenzerà quale architettura sarà la più potente da utilizzare.
