È quasi qui SkyNet? Spiegazione della rete neurale di Google

Le macchine che apprendono non sono affatto una novità. Digita alcune istruzioni in un file batch e puoi istruire il tuo computer a fare praticamente qualsiasi cosa con i programmi che esegui. Prendi una webcam e un software di riconoscimento facciale e puoi chiaramente vedere che il tuo computer è in grado di riconoscere il tuo volto. Tuttavia, tutte le cose descritte qui non sono il risultato dei “pensieri” del computer. Al massimo, l’attuale computer domestico medio può emulare il pensiero. Ma ci sono persone là fuori, in team in tutto il mondo, che sviluppano modi per riprodurre il pensiero umano nelle macchine, combinando anche il meglio di entrambi i mondi, per creare una nuova forma di apprendimento che imita il modo intuitivo in cui catturiamo il mondo che ci circonda.

Sebbene molti di noi temano le implicazioni dell’intelligenza artificiale, non c’è dubbio che tutti la considerino con rispetto come il culmine dell’evoluzione della macchina. Quanto lontano siamo arrivati nella nostra ricerca di creare macchine che possano avvicinarsi all’intuizione umana e al pensiero astratto? Daremo un’occhiata a cosa sta facendo il team di Google Brain e a come le reti neurali artificiali potrebbero influenzare il modo in cui la tecnologia interagisce con noi quotidianamente nel prossimo futuro.

Cos’è una rete neurale artificiale?

Una rete neurale artificiale, in parole semplici, è un sistema che utilizza un algoritmo ispirato al modo in cui gli esseri umani apprendono. Attualmente, i computer personali sono macchine abitudinarie. Seguiranno rigorosamente una singola linea fino a raggiungere la fine, indipendentemente dal fatto che i risultati abbiano senso. Ad esempio, un sistema informatico che analizza il comportamento dei consumatori su un sito web potrebbe mostrare che un gran numero di visitatori clicca su un link nell’angolo in alto a destra di ogni pagina, ma non può spiegare perché accade. Non può adattare i suoi metodi per scavare più a fondo ed estrapolare significato dai dati grezzi che sta elaborando.

Una rete neurale artificiale “perfetta” sarà in grado di adattare il modo in cui elabora le informazioni per adattarsi ai dati con cui è confrontata. Questo è particolarmente utile nell’elaborazione audiovisiva, dove la programmazione basata su regole è molto inefficiente. Mentre un americano avrà poche difficoltà a comprendere un accento australiano in poco tempo, i computer potrebbero avere molte più difficoltà a fare lo stesso compito. Le reti neurali artificiali sono progettate in modo tale che un computer possa interpretare le differenze nel modo in cui gli australiani parlano nello stesso modo in cui facciamo noi: cogliendo le fluttuazioni nel tono e nella pronuncia, costruendo un contesto e colmando eventuali lacune con altre informazioni trasmesse nella frase. Farlo con una programmazione semplice è molto più difficile di quanto sembri.

Cos’è Google Brain?

Google Brain è un progetto che si concentra sull’apprendimento profondo su larga scala. Il progetto coinvolge una quantità colossale di macchinari, con 16.000 core CPU nei loro data center che lavorano all’unisono per creare una macchina che possa “apprendere” e “comprendere” le cose in modo efficace. L’immagine sopra è in realtà un “disegno” che la rete ha realizzato. Non ha “copia” il design da nessuna parte; lo ha semplicemente costruito in modo astratto come farebbe qualsiasi pittore.

Uno dei risultati più notevoli di questo progetto è la capacità della rete di rilevare i gatti. I computer moderni possono facilmente riprodurre un video con un gatto per il tuo intrattenimento, ma non possono capire cosa ti stanno mostrando. Nessuno si aspetta che i propri computer sappiano cosa è un gatto. Eppure mostrano video di queste piccole creature pelose milioni di volte al giorno in tutto il mondo, completamente ignari della loro esistenza. Il computer da cui stai leggendo questo è probabilmente non più di una glorificata televisione interattiva. Google è riuscita a creare un sistema che poteva individuare il gatto in un’immagine fissa (senza istruzioni precedenti su cosa sia un gatto). Questo è un risultato senza precedenti che potrebbe portarci tutti un passo avanti nell’era dell’informazione.

Applicazioni per le reti neurali

Immagina di avere un robot con te che non solo può portarti al lavoro, ma può anche fungere da medico quando sei ferito. Solo il semplice fatto che un computer possa distinguere cosa sia un gatto quando è circondato da altri oggetti ha grandi implicazioni. Potresti dover aspettare un po’ (16.000 core CPU è molto difficile da adattare in questo momento in uno spazio ridotto), ma distinguere una ferita dalla pelle circostante (e identificare il tipo di ferita) significa che un “modulo medico” su un robot potrebbe aiutarlo a fare suture sul tuo corpo. Una volta che prendi un po’ di tempo per pensarci, le reti neurali artificiali potrebbero portare a imprese tecnologiche che non avremmo mai pensato di vedere nella nostra vita. Forse un giorno non troppo lontano porteremo i robot con noi come compagni di bicicletta e giocheremo a calcio con loro, tutto grazie al modo in cui possono adattarsi e apprendere proprio come noi.

Cosa ne pensi? È eccessivamente ottimista pensare che possiamo passare da “rilevatore di gatti” a “medico robot” in un certo momento della nostra vita? Facci sapere qui sotto in un commento!