Nuovo passo dell’intelligenza artificiale per ‘pensare’ come gli esseri umani

Roma – Le reti neurali possono raggiungere una generalizzazione sistematica simile a quella umana, ovvero la capacità di apprendere nuovi concetti e combinarli con quelli esistenti. La scoperta è stata dimostrata questa settimana su Nature. La rete neurale è un metodo di intelligenza artificiale che insegna ai computer a elaborare i dati in un modo che si ispira al cervello umano. Questa ricerca sfida una concezione che perdura da 35 anni, secondo cui le reti neurali non sono modelli validi della mente umana poiché mancano della capacità di generalizzazione sistematica. L’approccio utilizzato potrebbe aprire la strada allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale che si comportano in modo più simile all’essere umano. Gli esseri umani sono in grado di apprendere nuovi concetti, come ad esempio il “salto” e di applicarli in diverse situazioni, come il “salto all’indietro” o il “salto attorno a un ostacolo”. Questa combinazione di concetti nuovi ed esistenti è nota come generalizzazione sistematica. Nel 1988, alcuni ricercatori sostenevano che le reti neurali artificiali mancassero di questa capacità e non fossero quindi modelli affidabili della cognizione umana. Nonostante i progressi significativi avvenuti nelle decadi seguenti, le reti neurali continuavano a faticare nel dimostrare una generalizzazione sistematica. Brenden Lake e Marco Baroni dell’Università di New York negli Stati Uniti forniscono prove che le reti neurali possono raggiungere una generalizzazione sistematica simile a quella umana. Per dimostrarlo, hanno utilizzato un approccio di meta-apprendimento ottimizzato per le abilità compositive (ovvero la capacità di organizzare concetti in un ordine logico), in cui il sistema può apprendere attraverso compiti in continua evoluzione, anziché ottimizzare su un dataset statico, come era l’approccio standard. Confrontando gli esseri umani e la rete neurale fianco a fianco, gli autori valutano i risultati su test di generalizzazione sistematica: l’apprendimento del significato di parole fittizie e la formulazione di ipotesi sulle relazioni grammaticali tra queste parole. La rete neurale si avvicina o talvolta supera la generalizzazione sistematica simile a quella umana. Sebbene l’approccio di meta-apprendimento non consenta alla rete neurale di generalizzare al di fuori del compito su cui è stata addestrata, gli autori suggeriscono che le loro scoperte aprano la strada allo sviluppo futuro di intelligenza artificiale che potrebbe comportarsi in modo più simile alla mente umana. (30Science.com)