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Simone Favaro - International Temporary Manager Posts

Cosa si intende veramente con Intelligenza Artificiale Generale

Tra i grandi padri dell’Intelligenza Artificiale vi è la convinzione che tra 50 anni circa assisteremo all’avvento dell’Intelligenza Artificiale Generale. Ma cosa si intende con questo termine? Nell’immaginario comune una Intelligenza Artificiale Generale (Artificial General Intelligence o AGI) ha le caratteristiche di DAVID, il bambino robot del film “Artificial Intelligence” : ragiona come un essere umano, sente e agisce come un umano. E’ in grado di “simulare” un essere umano in tutto e per tutto al punto da rendersi indistinguibile dagli uomini, diventa “umana”. Ma è veramente così? La risposta banale, ma non scontata è: assolutamente no. Come abbiamo già avuto modo di dire tempo addietro (Vedi: Introduzione all’intelligenza artificiale per comuni mortali), una AGI è un sistema il cui scopo non è quello di emulare l’uomo, bensì, attraverso l’emulazione della mente umana, di adattarsi al contesto in cui si trova senza la necessità di essere pre-programmata. Questo permetterebbe ad una macchina di essere completamente autonoma, di apprendere in continuazione e di migliorarsi attraverso l’esperienza. Nella letteratura scientifica, infatti, si fa sempre riferimento a “humanlike” (simile all’uomo) e non semplicemente “human” (umano). L’utilizzo del suffisso “like” (simile) è voluto, non casuale. Nessun ricercatore, ad oggi, si sogna di ricreare la mente umana in formato digitale. Ciò che si sta studiando è, da un lato, l’utilizzo delle attuali conoscenze sulla mente umana per rendere maggiormente autonome le macchine; dall’altro, attraverso il tentativo di simulare il funzionamento, di capire come funziona la nostra mente. Quindi come si farà a capire quando sarà raggiunto il livello AGI ? In realtà nessuno lo sa con precisione per due ordini di motivi:  non si è raggiunto un accordo sulla definizione di intelligenza;  le misurazioni sono fatte sulle prestazioni dell’applicazione ed in particolare sulla precisione. Ad esempio si misura quante volte un algoritmo fa previsioni corrette (accuratezza); si misura il costo di elaborazione in termini di tempo e risorse. Si applicano, in generale, parametri funzionali. Ancora oggi si fa riferimento al Test di Turing, nelle sue svariate forme, per misurare l’evoluzione delle macchine. Tuttavia per molti studiosi non è sufficientemente preciso poiché, per sua stessa natura, il test misura solo la capacità della macchina di sembrare umana, ma non effettivamente la capacità di ragionare ed elaborare un proprio pensiero. Per fare un esempio. Un chatbot potrebbe essere in grado di rispondere a tono alle nostre domande ma queste risposte, molto spesso, si baserebbero solo su un calcolo delle probabilità e sulla selezione della struttura sintattica più appropriata sulla base della domanda posta. Apparirebbe “umano”, ma probabilmente non avrebbe capito di cosa stiamo parlando. Diversa è, invece, la capacità di comprensione del significato e la possibilità di applicare quella conoscenza ad altri contesti. Significa che la macchina deve essere in…

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The Rise of Machine Intelligence

It’s a change of the game rules. We are no more searching to clone our mind. We are going to create a new form of mind. From this point of view, what we are going to face in the next future is the rising of “machine intelligence”, an intelligence that will not follow the rules of our mind but able to perform even better than the human one.

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Embers, tra sicurezza e totalitarismo

EMBERS è l’acronimo di Early Model Based Event Recognition Project using Surrogates, ovvero “Progetto di individuazione preventiva di eventi basato su modelli attraverso surrogati”. In parole semplici: prevedere luogo, data e portata di un evento sociale quali, a titolo di esempio, proteste civili, malattie, risultati di elezioni, sommosse, proteste.

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