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L'esercito americano vuole insegnare all'IA un po' di buon senso di base
MARTELLO: DAVID; TELEFONO: ANDRIWIDODO; BANANA: BEN DAVIS | Il progetto del sostantivo
Ovunque venga implementata l'intelligenza artificiale, scoprirai che ha fallito in un modo divertente. Prendi il strani errori fatto da algoritmi di traduzione che confondono avere qualcuno a cena con, beh, avere qualcuno a cena.
Ma poiché l'IA viene utilizzata in situazioni sempre più critiche, come guidare auto a guida autonoma, fare diagnosi mediche o trarre conclusioni sulla vita o la morte dalle informazioni dell'intelligence, questi fallimenti non saranno più una risata. Ecco perché DARPA , il braccio di ricerca dell'esercito americano, sta affrontando il difetto più fondamentale dell'IA: non ha buon senso.
Il buon senso è la materia oscura dell'intelligenza artificiale, afferma Oren Etzioni, CEO della Istituto Allen per l'IA , un'organizzazione no-profit di ricerca con sede a Seattle che sta esplorando i limiti della tecnologia. È un po' ineffabile, ma ne vedi gli effetti su tutto.
Il nuovo programma Machine Common Sense (MCS) della DARPA organizzerà una competizione che chiede agli algoritmi di intelligenza artificiale di dare un senso a domande come questa:
Uno studente mette due piante identiche nello stesso tipo e quantità di terreno. Dà loro la stessa quantità di acqua. Mette una di queste piante vicino a una finestra e l'altra in una stanza buia. La pianta vicino alla finestra produrrà più (A) ossigeno (B) anidride carbonica (C) acqua.
Un programma per computer ha bisogno di una certa comprensione del modo in cui funziona la fotosintesi per affrontare la questione. Alimentare semplicemente una macchina con molte domande precedenti non risolverà il problema in modo affidabile.
Questi benchmark si concentreranno sul linguaggio perché può facilmente far scattare le macchine e perché rende i test relativamente semplici. Etzioni afferma che le domande offrono un modo per misurare i progressi verso la comprensione del buon senso, che sarà cruciale.
Le aziende tecnologiche sono impegnate a commercializzare tecniche di apprendimento automatico potenti ma fondamentalmente limitate. Il deep learning, ad esempio, consente di riconoscere parole nel parlato o oggetti nelle immagini, spesso con incredibile precisione. Ma l'approccio in genere si basa sull'alimentazione di grandi quantità di dati etichettati, un segnale audio grezzo o i pixel in un'immagine, in una grande rete neurale. Il sistema può imparare a individuare schemi importanti, ma può facilmente commettere errori perché non ha il concetto del mondo più ampio.
Al contrario, i bambini umani sviluppano rapidamente una comprensione intuitiva del mondo che funge da base per la loro intelligenza.
È tutt'altro che ovvio, tuttavia, come risolvere il problema del buon senso. I precedenti tentativi di aiutare le macchine a comprendere il mondo si sono concentrati sulla creazione manuale di grandi database di conoscenze. Questo è un compito ingombrante ed essenzialmente senza fine. Lo sforzo più famoso del genere è Cic , un progetto in lavorazione da decenni .
Il problema potrebbe rivelarsi estremamente importante. La mancanza di buon senso, dopotutto, è disastrosa in alcune situazioni critiche e alla fine potrebbe frenare l'intelligenza artificiale. DARPA ha una storia di investimenti nella ricerca fondamentale sull'IA. I progetti precedenti hanno contribuito a generare le auto a guida autonoma di oggi e il più famoso assistente personale a comando vocale, Siri.
L'assenza di buon senso impedisce a un sistema intelligente di comprendere il suo mondo, comunicare in modo naturale con le persone, comportarsi in modo ragionevole in situazioni impreviste e imparare da nuove esperienze, ha affermato Dave Gunning, responsabile del programma della DARPA, in una dichiarazione rilasciata questa mattina. Questa assenza è forse la barriera più significativa tra le applicazioni di intelligenza artificiale che abbiamo oggi e le applicazioni di intelligenza artificiale più generali che vorremmo creare in futuro.