DeepMind Technologies Ltd, società londinese rilevata da Google all'inizio di quest'anno per la cifra di 400 milioni di dollari, realizza un computer prototipo che tenta di simulare alcune proprietà della memoria del cervello umano, un tipo di rete neurale adattata per lavorare con una memoria esterna. Il risultato è un computer che apprende ed immagazzina algoritmi e dati come ricordi e che, in seguito, è in grado di recuperare per svolgere compiti per cui non è stato programmato in precedenza. E' stata chiamata Macchina Neurale Turing, dal nome del pioniere informatico Alan Turing secondo il quale i computer sono macchine dotate di una memoria per il deposito e la ricerca di dati.
I ricercatori Alex Graves, Greg Wayne e Ivo Danihelka di DeepMind la definiscono "un'architettura di rete neurale che s'ispira sia ai modelli di memoria biologica che ai progetti dei computer digitali". Alex Graves spiega che questa macchina "è in grado di apprendere semplici algoritmi da dati di esempio usandoli per generalizzare ben al di fuori del suo regime di addestramento".
Questa nuova forma d'intelligenza artificiale s'ispira al lavoro dello psicologo cognitivo americano George Miller che, negli anni '50, è stato il primo ad avviare la ricerca nella capacità e nella funzione della memoria a breve termine. Miller eseguì uno degli esperimenti più famosi nella storia della scienza del cervello impegnandosi a misurarla.
La conclusione di Miller fu che la capacità della memoria non può essere definita dall'insieme d'informazioni in essa contenute; accumula informazioni in forma di porzioni e di queste può contenerne circa sette. Una porzione equivarrebbe ad una singola cifra come 4, ad una singola lettera come q, ad una singola parola oppure ad un piccolo gruppo di parole che insieme formano uno specifico significato. Può rappresentare qualsiasi cosa, da una minima quantità d'informazioni ad un'idea smisuratamente complessa. Nonostante la gran quantità d'informazioni che una singola porzione può rappresentare, il cervello umano può immagazzinarne soltanto sette. Questo perché il cervello umano ha difficoltà a contenere molte porzioni nella sua memoria.
Secondo Miller, il cervello umano usa il trucco di dare un senso ad argomenti complessi noto come recoding, la capacità di ricodificare che, secondo lui, è stata una delle chiavi per l'intelligenza artificiale. Miller ha creduto che, finché un computer non riesca a riprodurre questa abilità, non potrà mai competere con la performance del cervello umano.
DeepMind di Google ha dichiarato che il suo scopo è "risolvere l'intelligenza". La Macchina Neurale Turing potrà mai avvicinarsi al trucco di recoding di Miller? Per ora, l'approccio al problema della Macchina Neurale Turing è paragonabile a quello di un programmatore umano che lavora con un linguaggio di programmazione di basso livello.
Fonte: sito web technologyreview.com
