Intelligenza artificiale di Google è campione di Go

AlphaGo, intelligenza artificiale sviluppata dalla divisione di Google DeepMind ha imparato da sola a giocare a Go, il gioco ideato in Cina circa 2500 anni fa, senza un aiuto umano. Il tutto nello spazio di tre giorni.

L’intelligenza artificiale ha ricevuto le regole del gioco e da qui in poi ha iniziato a cimentarsi con Go con mosse a caso tenendo conto di tutto ciò che succedeva sul tavolo da gioco. Dopo tre giorni era in grado di battere la versione precedente di AlphaGo che aveva a sua volta vinto contro il campione umano del gioco e dopo quaranta giorni ha vinto nel 90% dei casi contro una versione più elaborata dell’originale AlphaGo.

L'impresa segna una pietra miliare sulla strada verso l’intelligenza artificiale di uso generale. Visto che AlphaGo ha dimostrato di essere in grado di imparare da solo partendo da zero, il suo talento può essere orientato alla soluzione di altri problemi.

DeepMind, che ha sede a Londra, con AlphaGo Zero sta infatti realizzando studi importanti sulle proteine.

Intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale stretta e generica

Demis Hassabis, ceo di DeepMind e ricercatore del team ha sottolineato l’importanza della vittoria nelle partite di Go. La maggior parte delle Ia sono descritte come strette perché eseguono solo un singolo compito, come tradurre le lingue o riconoscere i volti, ma le versioni generiche potrebbero potenzialmente superare gli esseri umani in molti compiti diversi.

Nel prossimo decennio, Hassabis crede che i discendenti di AlphaGo lavoreranno a fianco degli esseri umani come esperti scientifici e medici. “Questa versione è più potente rispetto agli approcci precedenti perché non usando i dati umani, o le competenze umane in alcun modo, abbiamo rimosso i vincoli della conoscenza ed è lei stessa in grado di creare  conoscenza", ha dichiarato David Silver, capo ricercatore di AlphaGo.

Il programma accumula la sua abilità attraverso una procedura chiamata reinforcement learning. Al centro del programma c' è un gruppo di "neuroni" software collegati tra loro per formare una rete neurale artificiale. Per ogni turno di gioco, la rete guarda le posizioni dei pezzi sul tabellone di Go e calcola quali mosse possono essere fatte in un secondo momento e la probabilità che portino alla vittoria. Dopo ogni partita, aggiorna la sua rete neurale, rendendola più forte per il prossimo incontro. Anche se di gran lunga migliore rispetto alle versioni precedenti, AlphaGo Zero è un programma più semplice e padroneggia il gioco più velocemente nonostante la formazione su meno dati e l' esecuzione su un computer più piccolo.

Eleni Vasilaki, professore di neuroscienze computazionali all'Università di Sheffield, ha sottolineato l’importanza dell’impresa sottolineando come mentre i computer stanno battendo gli esseri umani a giochi che implicano calcoli complessi e precisione, sono ben lungi dall'essere in grado di superare gli esseri umani ad altri compiti. “L'intelligenza artificiale fallisce in compiti sorprendentemente facili per gli esseri umani. Basta guardare le prestazioni di un robot umanoide in attività quotidiane come camminare, correre e calciare una palla".

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