Deep Learning evoluzione dell’intelligenza artificiale

Cos’è il deep learning? Cosa intendiamo per intelligenza artificiale e che obiettivo ha il suo sviluppo?

Sono tre semplici quesiti ai quali chi si imbatte in articoli, studi o curiosità nel settore si sarà certo fatto. La tecnologia inesorabile avanza, e come per la rivoluzione industriale anche il passaggio alla meccanizzazione di alcuni lavori preoccupa gli scettici, figuriamoci a parlare di robotica e intelligenza artificiale. Il McKinsey Global institute sostiene che l’intelligenza artificiale sta contribuendo a una trasformazione della società dieci volte più veloce e trecento volte più grande con conseguenze tremila volte maggiori rispetto alla rivoluzione industriale del 1800.

Eppure gli investimenti in questo ambito di ricerca tecnologica si fanno sempre più sostanziosi così come diventano sempre più proficui i risultati che i ricercatori e scienziati si portano a casa. Nata nel 1956 è stata seriamente presa in considerazione solo nel 2012 grazie a ImageNet Challenge, un concorso per catalogare e taggare correttamente più immagini possibili che ha visto le macchine AI (artificial Intelligence) ottenere risultati corretti pari all’85% e nell’edizione del 2015 la tecnologia ha superato l’uomo raggiungendo il 96% di immagini taggate correttamente. Il successo è dovuto all’uso della tecnica deep learning, che per spiegarla in modo semplice significa apprendimento profondo e perchè questo apprendimento avvenga le macchine vanno programmate e istruite. Questa tecnica che usa enormi quantità di dati si ispira alle reti neurali umane con l’intento di crearne e riprodurne di artificiali. Da qui deriva “intelligenza artificiale” perchè così come apprende la mente umana anche i “robot” potranno non più solo eseguire delle azioni ma “pensare” e soprattutto fare esperienza e quindi “imparare”.

I migliori supporti per il deep learning e l’intelligenza artificiale è il microchip utilizzato per lo sviluppo grafico dei pc, Microsoft ha costruito una rete neurale artificiale di 152 strati.

Google usa il deep learning e l’intelligenza artificiale per migliorare i suoi risultati di ricerca, tradurre le pagine web, suggerire risposte automatiche alle email, migliorare l’efficacia della automobile che si guida da sola.

Altri sistemi di deep learning vengono usati per la sicurezza come individuare tentativi di frode, e poi ricordiamo l’esempio che tutti ricordano di AlphaGo della Deep Mind che ha battuto per 4 a 1 Lee Sedol uno dei migliori giocatori di Go al mondo, esempio passato alla storia di come un computer ha battuto l’uomo.

Se pensiamo che questo sia ancora irrilevante o di poco conto è giusto sapere che non mancano sostenitori illustri di preoccupazione di fronte all’avanzare di questa superintelligenza. Se i computer diventeranno capaci di pensare e fare delle scelte il rischio potrebbe essere quello di una rivolta e per tenere questa possibilità remota personaggi come Elon Musk della Tesla, Stephen Hawking e Martin Rees ex presidente Royal Society hanno firmato una lettera aperta in cui chiedono ai ricercatori di intelligenza artificiale che i risultati siano robusti e benefici. E se questo non bastasse a farci dormire sonni tranquilli è nata anche OpenAi, società di ricerca, fondata anche da Musk, per vigilare sui risultati delle ricerche e rendere pubblici i risultati.

Per onestà di cronaca ci sono anche degli scenari positivi in merito a come l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare la nostra vista:

1- le automobili senza conducente potrebbero migliorare il traffico e la vivibilità delle città e potendone chiamare una al bisogno non sarebbe più necessario possedere un’auto. Da qui l’inquinamento potrebbe ridursi.

2- come già accade con alcune app le macchine potrebbero tradurre simultaneamente persone che parlano diverse lingue e permettere che comunichino tra loro senza barriere, oppure comunicare con tutti i propri oggetti compresa la casa e l’azienda.

3- permettere sviluppi impensati nel campo della salute e della ricerca

 

Forse la cosa più importante è preparasi e quindi arrivare pronti a questo grande cambiamento, a questa nuova rivoluzione in modo da essere capaci, una volta collaudate, di gestirle al meglio e non correre il rischio invece, come in qualche film di Star Trek o di Kubrik di esserne vittime.

 

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Articolo Originale_The Economist

 

Fonte: The Economist di Tom Standage