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Come rendere le AI davvero intelligenti

Come rendere le AI davvero intelligenti

Il passo necessario affinché l’intelligenza artificiale diventi davvero intelligente? Imparare il nesso di causalità tra gli eventi, non limitandosi più a individuare correlazioni. Sarà soprattutto questo il compito degli esperti del settore nel futuro prossimo: insegnare una nuova cruciale capacità all’AI che le consenta di comprendere il rapporto causa-effetto tra due eventi.

Tra i pionieri di questa materia c’è sicuramente Yoshua Bengio, insignito nel 2018 del Premio Turing, paragonabile a un ipotetico Nobel per l’Informatica. Bengio ha finora trascorso tutta la sua carriera concentrandosi sullo sviluppo del deep learning, una tecnologia che può però imparare un solo compito per volta, come riconoscere il volto di una persona o l’immagine di un animale.

Ma se l’obiettivo è quello di replicare l’intelligenza umana è necessario un passo in avanti. Comprendere il rapporto causa-effetto servirebbe a rendere l’AI più intelligente ed efficiente. In questo modo, un algoritmo potrebbe per esempio capire che la caduta dall’alto di un oggetto provoca la sua rottura, senza doverle somministrare centinaia di immagini di oggetti prima interi in aria e poi a pezzi per terra.

A questo scopo, Bengio ha lavorato a un algoritmo di deep learning che utilizza un dataset in cui diversi fenomeni sono collegati tra loro, dando una probabilità al fatto che uno provochi l’altro. In questo modo l’algoritmo può formulare nuove ipotesi sulla causalità, andando a valutare se variabili diverse possono essere legate da un nesso causa-effetto.

Allo stesso obiettivo sta anche lavorando un altro premio Turing, Judea Pearl, non a caso autore di un libro intitolato “The Book of Why”. Pearl usa l’esempio della febbre e della malaria: se si riuscisse a insegnare che la prima è causata dalla seconda (e non viceversa), le macchine potrebbero prevedere come un intervento diretto dall’esterno cambia i fenomeni da loro analizzati.