L'IA sta imparando a vedere il mondo, ma non nel modo in cui lo fanno gli esseri umani

La visione artificiale sta avendo un momento. Un algoritmo di riconoscimento delle immagini non fa più errori stupidi guardando il mondo: oggigiorno, può dirti con precisione che un'immagine contiene un gatto. Ma il modo in cui realizza il trucco della festa potrebbe non essere così familiare agli umani come pensavamo.

La maggior parte dei sistemi di visione artificiale identifica le caratteristiche nelle immagini utilizzando reti neurali, che sono ispirate dalla nostra biologia e sono molto simili nella loro architettura: solo qui, il rilevamento biologico e i neuroni vengono sostituiti con funzioni matematiche. Ora uno studio condotto da ricercatori di Facebook e Virginia Tech afferma che, nonostante queste somiglianze, dovremmo stare attenti nel presupporre che entrambi funzionino allo stesso modo .

Per vedere esattamente cosa stava succedendo mentre sia gli esseri umani che l'IA analizzavano un'immagine, i ricercatori hanno studiato dove i due concentravano la loro attenzione. Ad entrambi sono state fornite immagini sfocate e hanno posto domande su cosa stava succedendo nell'immagine: dov'è il gatto? ad esempio. Parti dell'immagine potrebbero essere nitide in modo selettivo, una alla volta, e sia l'uomo che l'IA lo hanno fatto fino a quando non hanno potuto rispondere alla domanda. Il team ha ripetuto i test utilizzando diversi algoritmi.

Ovviamente entrambi potrebbero fornire risposte, ma il risultato interessante è come lo hanno fatto. Su una scala da 1 a -1, dove 1 è l'accordo totale e -1 il disaccordo totale, due esseri umani hanno ottenuto in media 0,63 in termini di dove hanno concentrato la loro attenzione sull'immagine. Con un essere umano e un'IA, la media è scesa a 0,26.

In altre parole: l'IA e l'essere umano stavano entrambi guardando la stessa immagine, entrambi a cui veniva posta la stessa domanda, entrambi rispondevano bene, ma utilizzavano caratteristiche visive diverse per arrivare alle stesse conclusioni.

Questo è un risultato esplicito su un fenomeno a cui i ricercatori avevano già accennato. Nel 2014, un team della Cornell University e dell'Università del Wyoming ha dimostrato che era possibile creare immagini che ingannassero l'IA facendogli vedere qualcosa, semplicemente creando un'immagine composta dalle forti caratteristiche visive che il software era arrivato ad associare a un oggetto . Gli esseri umani hanno una vasta gamma di conoscenze di buon senso a cui attingere, il che significa che non vengono presi alla sprovvista da tali trucchi. È qualcosa che i ricercatori stanno cercando di incorporare in una nuova generazione di software intelligente che comprenda il mondo visivo semantico.

Ma solo perché i computer non usano lo stesso approccio non significa necessariamente che siano inferiori. In effetti, potrebbe essere meglio ignorare del tutto l'approccio umano.

I tipi di reti neurali utilizzati nella visione artificiale di solito utilizzano una tecnica nota come apprendimento supervisionato per capire cosa sta succedendo in un'immagine. In definitiva, la loro capacità di associare una complessa combinazione di motivi, trame e forme al nome di un oggetto è resa possibile fornendo all'IA un set di immagini i cui contenuti sono già stati etichettati da un essere umano.

Ma i team di Facebook e DeepMind di Google hanno sperimentato sistemi di apprendimento non supervisionato che acquisiscono contenuti da video e immagini per imparare che aspetto hanno i volti umani e gli oggetti quotidiani, senza alcun intervento umano. Anche Magic Pony, recentemente acquistato da Twitter, evita l'apprendimento supervisionato, imparando invece a riconoscere i modelli statistici nelle immagini per apprendere da sé come dovrebbero apparire bordi, trame e altre caratteristiche.

In questi casi, è forse ancora meno probabile che la conoscenza dell'IA venga generata attraverso un processo che scimmiotta quello di un essere umano. Una volta ispirata dal cervello umano, l'IA potrebbe batterci semplicemente essendo se stessa.

(Per saperne di più: Nuovo scienziato , L'anello mancante dell'intelligenza artificiale , Il software 'intelligente' può essere indotto con l'inganno a vedere ciò che non c'è)

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