A Melbourne stanno "educando" alcune "intelligenze artificiali" facendole giocare ai videogiochi prima di metterle alla prova nel mondo reale.
"Imparare a risolvere i videogiochi (ad esempio far superare a Mario i vari livelli di livelli del videogioco Super Mario) è molto simile all'insegnare ai robot a muoversi in una casa o in altri ambienti fisici", afferma il dottor Fabio Zambetta, professore associato presso la Scuola di informatica e IT dell'RMIT University di Melbourne.
L'approccio è simile a quello dell'usare il gioco per insegnare agli esseri umani come eseguire dei compiti - come nell'educazione dei bambini, o nell'apprendimento di uno sport.
"Pensa al tennis", dice Fabio Zambetta. "Prima di diventare un giocatore competente, un allenatore insegna - uno alla volta - come eseguire ogni singolo colpo. Dopo che ogni singolo gesto è stato appreso, gli allenatori cercano di combinare tutti i colpi assieme".
La stessa cosa viene ora fatta con l'intelligenza artificiale.
"Risolvendo dei giochi, l'intelligenza artificiale impara ogni singolo compito isolatamente. Poi noi proviamo a farla funzionare nel mondo reale combinando queste abilità tutte assieme.
Super Mario Source: Megapixel
Secondo Zambetta, videogiochi come Super Mario o i vecchi giochi di stile retrò della Atari possiedono molte proprietà simili ai problemi affrontati dalla robotica.
"È la modalità di approccio a questo tipo di problemi che assomiglia di più alla realtà, senza dover operare nel mondo fisico. Una sorta di trampolino di lancio per sviluppare tecniche per insegnare a robot, automobili a guida autonoma o droni a raggiungere obiettivi, muoversi e fare le cose giuste nel mondo reale."
Ascolta l'intervista completa con il Dott. Fabio Zambetta
Tra intelligenza artificiale e realtà aumentata
Ma quanto è intelligente l'intelligenza artificiale?
Quanto siamo vicini a creare macchine senzienti con intelligenza simile a quella degli esseri umani, visto che hanno già sviluppato l'abilità di apprendere?
"Non stiamo sviluppando gli androidi di Blade Runner." sostiene la Dottoressa Mariarosaria Taddeo, Research Fellow all'Oxford Internet Institute e vice direttrice del Digital Ethics Lab presso l'Università di Oxford.
Secondo la dottoressa Taddeo, su una scala che va da una calcolatrice tascabile da un lato, agli androidi senzienti dei film di fantascienza dall'altro, l'intelligenza artificiale attuale è significativamente più vicina alla calcolatrice.
"Stiamo sviluppando macchine che sono molto efficienti nell'eseguire un compito ma non altri", afferma.
A suo parere, il concetto di "apprendimento" per una macchina non è uguale a quello dell'essere umano.
"Non stiamo parlando di un processo evolutivo per l'apprendimento automatico: l'apprendimento da parte delle intelligenze artificiali è una forma di statistica di alto livello, ma allo stesso tempo rappresenta un livello di apprendimento molto basilare rispetto a quello umano".
Secondo Mariarosaria Taddeo, stiamo sviluppando macchine profondamente sofisticate ed efficienti, ma non forme di intelligenza simili a quella umana.
"Il tipo di intelligenza che stiamo sviluppando non è nemmeno lontanamente vicino all'intelligenza umana, al tipo di intuizioni, emozioni, desideri e aspirazioni che la mente umana possiede".
Ascolta l'intervista completa con la Dott.ssa Mariarosaria Taddeo
Intelligenza Artificiale: un pericolo per l'umanità?
Eppur imparano
"Il machine learning è solo una delle molte aree dell'intelligenza artificiale e non abbiamo visto lo stesso livello di innovazione nelle altre aree della disciplina", secondo Fabio Zambetta dell'RMIT.
E secondo Mariarosaria Taddeo, alcuni degli sviluppi più impressionanti nel settore dell'intelligenza artificiale si sono verificati applicando questi algoritmi ai giochi.
L'esempio principale è l'intelligenza artificiale denominata AlphaGo Zero, sviluppata da DeepMind Technologies (di proprietà di Google).
"AlphaGo Zero è stato in grado di apprendere autonomamente come giocare al gioco da tavolo Go e anche a sconfiggere i migliori giocatori umani al mondo" .
Chinese Go player Ke Jie reacts as he plays a match against Google's artificial intelligence program, AlphaGo.
Secondo un articolo pubblicato ad ottobre 2017 sulla rivista Nature, AlphaGo Zero ha imparato a giocare senza ricevere informzaioni di alcun tipo sul gioco in sé.
"L'algoritmo ha imparato le regole del gioco, compreso le possibili strategie e sviluppato la capacità di giocare con successo. È stata una vera svolta e in quel momento tutti hanno celebrato questo successo per l'intelligenza artificiale".
