La capacità di “leggere il pensiero” degli altri è di sicuro uno dei requisiti che recano un vantaggio sostanziale nella relazione tra persone. Oggi, anche tra macchine. È rivoluzionario lo studio condotto dalla small company DeepMind di Google all’interno del progetto ToMnet guidato da Neil Rabinowitz, pubblicato di recente sulla rivista Science. Presentato a Stoccolma in occasione della Conferenza Internazionale sull’Apprendimento delle Macchine 2018, il progetto ToMnet si fonda sull’indagine e l’implementazione delle reti neurali evolute, ossia reti artificiali che “imitano” le reti neurali cerebrali umane nella loro organizzazione e veicolazione delle informazioni.

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Una delle capacità più interessanti delle reti neurali, infatti, è proprio la capacità di apprendimento dall’esperienza. Esattamente come succede nell’Uomo.

Lo studio ToMnet sulle reti neurali

Il fine della ricerca tecnologica portata avanti dal progetto ToMnet è quello di riuscire ad addestrare l’intelligenza artificiale ad essere in grado di prevedere i comportamenti di altri super-computer.

In ambito neurofisiologico e psicologico si chiama Telepatia, ossia la capacità di “leggere il pensiero” e di comunicare attraverso la mente, senza utilizzare altri sensi o altri strumenti. Il primo step di apprendimento è proprio quello di riuscire a “leggere l’altro” in maniera corretta e successivamente passare allo step successivo relativo alla vera e propria comunicazione integrata tra le due macchine, in cui avviene la lettura (eventualmente reciproca) del pensiero, l’elaborazione della risposta e la veicolazione della risposta che è l’essenza vera e propria della comunicazione.

La ricerca ToMnet: come è stata condotta

I ricercatori di ToMnet hanno escogitato un piano per l’addestramento di un intelligenza artificiale così evoluta: prendendo spunto dalle teorie psicologiche dello psicodramma, hanno elaborato un gioco virtuale di tre categorie di personaggi in movimento all’interno di una stanza intenti a raccogliere dal suolo caselline colorate di diverso colore.

I tre “tipi psicologici” junghiani, meglio traducibili come i tre “tipi di capacità d’osservazione” erano i ciechi, i miopi e i supervedenti. Sono stati analizzati i relativi comportamenti con i seguenti risultati: i virtualplayers ciechi si muovevano per lo più seguendo percorsi lungo i muri in modo da avere un solido punto di riferimento, i virtualplayers miopi si muovevano solamente verso oggetti a loro più vicini, mentre i virtualplayers dotati di supervisione avevano sviluppato la tendenza ad afferrare gli oggetti secondo una strategia e uno specifico ordine al fine di ottenere uno score superiore.

Il virtual game è stato fatto osservare al sistema ToMnet, in modo da favorire l’addestramento della macchina semplicemente osservando gli eventi del gioco. Dopo il periodo di addestramento, la macchina è riuscita ad identificare ciascuno dei tre personaggi coinvolti e, addirittura, a prevederne il comportamento specifico.

Che cos’è il Machine Learning

Il “maching learning” è un insieme organico di “metodi per l’apprendimento automatico” sviluppati a partire da inizio secolo all’interno delle più floride comunità scientifiche [VIDEO].

Il machine learning non è un metodo chiuso, ma un insieme di strutture di apprendimento declinato su varie branche e sottoaree scientifiche e diversificato su applicazioni diverse e spesso intrinsecamente collegate tra loro. Si intende “machine learning” quando si parla di data mining, pattern recognition, reti neurali artificiali, ma anche statistica computazionale, algoritmi adattivi, teoria dei sistemi e molto altro.

Che cosa sono le reti neurali

Lo studio ToMnet si concentra sulle reti neurali, un settore di ricerca particolarmente interessante per la Scienza contemporanea perché, nel campo dell’apprendimento automatico, simula le reti neurobiologiche umane. Si tratta, infatti, di un modello matematico costituito interamente da “neuroni artificiali” che mimano il comportamento di apprendimento delle reti neurali biologiche. Le reti neurali artificiali sono utilizzate, al momento, nella soluzione di problemi ingegneristici tipici della tecnologia avanzata che fa uso dell’Artificial Intelligence. L’elettronica e l’informatica, così come la moderna economia, sono settori tipi in cui le reti neurali stanno trovando largo impiego.