AlphaGo: l’intelligenza artificiale di Google adesso impara da sola

Pubblicati sulla rivista Nature i primi risultati ottenuti dalla nuova versione di AlphaGo, il super software di Google che ha iniziato ad imparare da solo.

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Ad ogni nuova notizia della vittoria di un computer su di un essere umano le pagine analogiche e digitali si riempiono di articoli sull’imminente superamento dell’intelligenza artificiale su quella umana. Certo che battere il campione del mondo di scacchi Gary Kasparov nel 1996 fu per i ricercatori della IBM un gran bel colpo. Vuoi per la fama riconosciuta del giocatore statunitense, vuoi perché gli scacchi sono da sempre visti come il gioco di strategia per eccellenza, terreno incontrastato di menti che poco sembravano avere di umano. Dopotutto c’è chi ha già le sue belle difficoltà a battere il computer di casa ai più comuni giochi di carte, ma quella data ha rappresentato un punto di svolta nella percezione del pubblico rispetto alle risorse di cui erano in possesso le intelligenze artificiali.

A ben guardare in quel caso e nelle vittorie successive ottenute dal celebre Deep Blue, la vittoria della macchina sull’uomo risiedeva nella sua capacità di elaborare le migliaia di partite giocate dai campioni di scacchi e scegliere in base alla posizione del momento la strategia migliore. Potenza di calcolo, più esperienza, più rapidità hanno permesso a Deep Blue di ottenere un successo dietro l’altro.

I ricercatori di Google hanno impiegato lo stesso sistema da quando hanno acquistato nel 2014 la britannica Deep Mind, che con AlphaGo ha deciso di giocare la sua partita non con torri o pedoni, ma con le pietre nere e bianche del Go. Gioco di strategia di origine cinese, il Go si svolge su di una “scacchiera” detta goban divisa in una griglia di 19×19. Le regole sono semplici e l’obiettivo è quello di ottenere una superficie maggiore della scacchiera rispetto a quella dell’avversario.

L’ultimo successo in ordine di tempo è stato ottenuto da AlphaGo nel maggio scorso quando in una serie di tre match, ampiamente pubblicizzata dal colosso di Mountain View, il loro gioiello ha avuto la meglio del mondo sudcoreano Ke Jie. Il risultato è stato un tre a zero secco in favore dell’intelligenza artificiale, facendo crollare l’ultimo baluardo che ancora reggeva nel confronto tra uomo e macchina. Le precedenti versioni di software infatti non erano riuscite ad ottenere simili risultati, cedendo all’intuito e alla creatività umane. La difficoltà del Go sta nel fatto che la strategia di gioco si fonda soprattutto sulla fantasia e il pensiero laterale, qualità di cui i super computer non possono certo vantarsi.

Diversa la strategia adottata dai ricercatori canadesi dell’Università dell’Alberta che hanno sviluppato il software Cepheus, primo algoritmo al mondo che è stato in grado di battere un umano al tavolo del poker nella variante del texas hold’em. In questo caso, data la casualità stessa del gioco il team di ricerca si è dovuto concentrare non tanto sulla vittoria a oltranza, quanto piuttosto sull’ottenere il miglior risultato possibile con le carte a disposizione. Siamo ancora lontani dal creare il replicante perfetto nel gioco del poker, ma l’impiego di simili algoritmi ha messo in evidenza quanto il futuro androide alla Blade Runner possa essere vicino.

Lo stesso AlphaGo Zero, versione aggiornata del precedente AlphaGo ha messo in campo capacità nuove e inaspettate come quella di imparare da solo, senza più fare affidamento sulle partite di altri giocatori. I risultati pubblicati in anteprima sulla rivista Nature dimostrano come il computer abbia sviluppato la capacità di imparare dai propri errori correggendosi ogni volta ed arrivando a battere il suo predecessore dopo soli tre giorni di allenamento. La ricerca apre nuovi campi sull’impiego delle intelligenze artificiali, dall’Internet of Things alle auto a guida autonoma anche se siamo ancora lontani dal superamento di quella “dimenticanza catastrofica” di cui questi software soffrono. AlphaGo Zero è in grado sì di superare i limiti della sua versione precedente, ma se gli chiedessimo di giocare una partita di scacchi in base alle informazioni in suo possesso dovremmo ricominciare tutto daccapo.

La versatilità, la creatività, la capacità di imparare dalle proprie emozioni continuano ad essere prerogative umane.

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