Non avremo mai una vera IA senza prima aver compreso il cervello

Patrick T Powers

La ricerca dell'IA ha sempre riguardato il tentativo di costruire macchine che pensano, almeno in un certo senso. Ma la questione di quanto dovrebbero essere simili l'intelligenza artificiale e quella biologica ha diviso l'opinione per decenni. I primi sforzi per costruire l'IA hanno coinvolto processi decisionali e sistemi di archiviazione delle informazioni che erano vagamente ispirati dal modo in cui sembravano pensare gli esseri umani. E quello di oggi reti neurali profonde sono vagamente ispirati dal modo in cui i neuroni interconnessi si attivano nel cervello. Ma l'ispirazione libera è in genere il massimo.

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Una macchina in grado di pensare come una persona è stata la visione guida della ricerca sull'IA sin dai primi giorni e rimane la sua idea più divisiva.

La maggior parte delle persone nell'IA non si preoccupa troppo dei dettagli, afferma Jeff Hawkins, neuroscienziato e imprenditore tecnologico. Vuole cambiarlo. Hawkins ha cavalcato i due mondi della neuroscienza e dell'IA per quasi 40 anni. Nel 1986, dopo alcuni anni come ingegnere del software presso Intel, si presentò all'Università della California, a Berkeley, per iniziare un dottorato di ricerca in neuroscienze, sperando di capire come funzionasse l'intelligenza. Ma la sua ambizione ha colpito un muro quando gli è stato detto che non c'era nessuno lì ad aiutarlo con un progetto così grande. Frustrato, ha scambiato Berkeley con la Silicon Valley e nel 1992 ha fondato Palm Computing, che ha sviluppato il PalmPilot, un precursore degli smartphone di oggi.

Ma il suo fascino per il cervello non è mai scomparso. Quindici anni dopo, tornò alle neuroscienze e fondò il Redwood Center for Theoretical Neuroscience (ora a Berkeley). Oggi corre Numenta , una società di ricerca in neuroscienze con sede nella Silicon Valley. Lì lui e il suo team studiano la neocorteccia, la parte del cervello responsabile di tutto ciò che associamo all'intelligenza. A seguito di una serie di scoperte negli ultimi anni Numenta ha spostato il suo focus dal cervello all'IA, applicando alle macchine quanto appreso sull'intelligenza biologica.

Le idee di Hawkins hanno ispirato grandi nomi dell'IA, tra cui Andrew Ng, e ottenuto riconoscimenti da artisti del calibro di Richard Dawkins, che ha scritto una prefazione entusiasta al nuovo libro di Hawkins Mille cervelli: una nuova teoria dell'intelligenza , pubblicato il 2 marzo.

Ho parlato a lungo con Hawkins su Zoom su cosa significhi la sua ricerca sui cervelli umani per l'intelligenza artificiale. Non è il primo imprenditore della Silicon Valley a pensare di avere tutte le risposte, ed è probabile che non tutti siano d'accordo con le sue conclusioni. Ma le sue idee potrebbero scuotere l'IA.

La nostra conversazione è stata modificata per lunghezza e chiarezza.

Perché pensi che l'IA stia andando nella direzione sbagliata in questo momento?

Questa è una domanda complicata. Ehi, non sono un critico dell'IA di oggi. Penso sia grandioso; è utile. Semplicemente non penso che sia intelligente.

Il mio interesse principale sono i cervelli. Mi sono innamorato del cervello decenni fa. Ho avuto questo atteggiamento per molto tempo che prima di creare l'IA, dobbiamo prima capire cosa sia effettivamente l'intelligenza e il modo migliore per farlo è studiare i cervelli.

Nel 1980, o qualcosa del genere, sentivo che gli approcci all'IA non avrebbero portato alla vera intelligenza. E mi sono sentito lo stesso in tutte le diverse fasi dell'IA: non è una cosa nuova per me.

Guardo ai progressi che sono stati fatti di recente con il deep learning ed è drammatico, è piuttosto impressionante, ma ciò non toglie il fatto che è fondamentalmente carente. Penso di sapere cos'è l'intelligenza; Penso di sapere come fanno i cervelli. E l'IA non sta facendo quello che fanno i cervelli.

Stai dicendo che per costruire un'IA dobbiamo in qualche modo ricreare un cervello?

No, non credo che costruiremo copie dirette dei cervelli. Non mi piace affatto l'emulazione cerebrale. Ma avremo bisogno di costruire macchine che funzionino secondo principi simili. Gli unici esempi che abbiamo di sistemi intelligenti sono i sistemi biologici. Perché non dovresti studiarlo?

È come se ti avessi mostrato un computer per la prima volta e tu dicessi: È fantastico! Costruirò qualcosa del genere. Ma invece di guardarlo, cercare di capire come funziona, te ne vai e inizi a provare a creare qualcosa da zero.

Quindi cosa fanno i cervelli di cruciale per l'intelligenza che pensi debba fare anche l'IA?

Ci sono quattro attributi minimi di intelligenza, una sorta di linea di base. Il primo è imparare muovendosi: non possiamo percepire tutto ciò che ci circonda in una volta. Dobbiamo muoverci per costruire un modello mentale delle cose, anche se si tratta solo di muovere gli occhi o le mani. Questo è chiamato incarnazione.

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Successivamente, questo input sensoriale viene assorbito da decine di migliaia di colonne corticali, ciascuna con un'immagine parziale del mondo. Gareggiano e si combinano via una sorta di sistema di voto per costruire un punto di vista d'insieme. Quello è il idea dei mille cervelli . In un sistema di intelligenza artificiale, ciò potrebbe comportare una macchina che controlla diversi sensori (visione, tocco, radar e così via) per ottenere un modello più completo del mondo. Anche se in genere ci saranno molte colonne corticali per ogni senso, come la vista.

Poi c'è l'apprendimento continuo, in cui impari cose nuove senza dimenticare le cose precedenti. I sistemi di intelligenza artificiale di oggi non possono farlo. E infine, strutturiamo la conoscenza usando quadri di riferimento , il che significa che la nostra conoscenza del mondo è relativa al nostro punto di vista. Se faccio scorrere il dito lungo il bordo della tazza di caffè, posso prevedere che ne sentirò il bordo, perché so dove si trova la mia mano rispetto alla tazza.

Il tuo laboratorio è recentemente passato dalle neuroscienze all'intelligenza artificiale. Corrisponde all'unione della tua teoria dei mille cervelli?

Abbastanza. Fino a due anni fa, se entravi nel nostro ufficio, era tutta neuroscienza. Poi abbiamo fatto il passaggio. Sentivamo di aver imparato abbastanza sul cervello per iniziare ad applicarlo all'IA.

Che tipo di lavoro sull'IA stai facendo?

Una delle prime cose che abbiamo visto è stata la scarsità. In qualsiasi momento, solo il 2% dei nostri neuroni si attiva; l'attività è scarsa. Abbiamo applicato questa idea alle reti di deep learning e stiamo ottenendo risultati drammatici , ad esempio accelerazioni 50 volte superiori sulle reti esistenti. La scarsità ti offre anche reti più robuste, un minor consumo energetico. Ora stiamo lavorando sull'apprendimento continuo.

È interessante includere il movimento come base per l'intelligenza. Significa che un'IA ha bisogno di un corpo? Deve essere un robot?

In futuro penso che la distinzione tra IA e robotica scomparirà. Ma in questo momento preferisco la parola incarnazione, perché quando parli di robot evoca immagini di robot simili a umani, che non è quello di cui sto parlando. La cosa fondamentale è che l'IA dovrà avere sensori ed essere in grado di spostarli rispetto a se stessa e alle cose che sta modellando. Ma potresti anche avere un'IA virtuale che si muove su Internet.

Questa idea è abbastanza diversa da molte idee popolari sull'intelligenza, su un cervello disincarnato.

Il movimento è davvero interessante. Il cervello usa gli stessi meccanismi per muovere il dito su una tazza di caffè, o muovere i miei occhi, o anche quando stai pensando a un problema concettuale. Il tuo cervello si muove attraverso quadri di riferimento per ricordare fatti che ha memorizzato in luoghi diversi.

La cosa fondamentale è che qualsiasi sistema intelligente, indipendentemente dalla sua forma fisica, apprende un modello del mondo percependo diverse parti di esso, muovendosi in esso. Questo è il fondamento; non puoi farne a meno. Che assomigli a un robot umanoide, un robot serpente, un'auto, un aeroplano o, sai, solo un computer seduto sulla tua scrivania in giro per Internet, sono tutti uguali.

Come si sente la maggior parte dei ricercatori di intelligenza artificiale riguardo a queste idee?

La stragrande maggioranza dei ricercatori di intelligenza artificiale non abbraccia davvero l'idea che il cervello sia importante. Voglio dire, sì, le persone hanno scoperto le reti neurali tempo fa e sono in qualche modo ispirate dal cervello. Ma la maggior parte delle persone non sta cercando di replicare il cervello. È semplicemente tutto ciò che funziona, funziona. E le reti neurali di oggi funzionano abbastanza bene.

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Geoff Hinton, pioniere dell'IA: il deep learning sarà in grado di fare tutto Trent'anni fa, la convinzione di Hinton nelle reti neurali era contrarian. Ora è difficile trovare qualcuno che non sia d'accordo, dice.

E la maggior parte delle persone nell'IA ha pochissima comprensione delle neuroscienze. Non è sorprendente, perché è davvero difficile. Non è qualcosa su cui ti siedi e passi un paio di giorni a leggere. La stessa neuroscienza ha lottato per capire cosa diavolo sta succedendo nel cervello.

Ma uno dei grandi obiettivi della scrittura di questo libro è stato quello di avviare una conversazione sull'intelligenza che non abbiamo. Voglio dire, il mio sogno ideale è che ogni laboratorio di intelligenza artificiale nel mondo legga questo libro e inizi a discutere di queste idee. Li accettiamo? Non siamo d'accordo? Non è stato davvero possibile prima. Voglio dire, questa ricerca sul cervello ha meno di cinque anni. Spero sia una vera svolta.

Come vedi queste conversazioni che cambiano la ricerca sull'IA?

Come campo, l'IA non ha una definizione di cosa sia l'intelligenza. Sai, il test di Turing è una delle cose peggiori che siano mai successe, secondo me. Ancora oggi, ci concentriamo ancora così tanto su benchmark e trucchi intelligenti. Non sto cercando di dire che non è utile. Un'intelligenza artificiale in grado di rilevare le cellule tumorali è eccezionale. Ma è intelligenza? No. Nel libro uso l'esempio dei robot su Marte che costruiscono un habitat per gli umani. Prova a immaginare che tipo di intelligenza artificiale è necessaria per farlo. È possibile? È totalmente possibile. Penso che alla fine del secolo avremo macchine del genere. La domanda è come possiamo allontanarci da, tipo, ecco un altro trucco per i fondamenti necessari per costruire il futuro.

Cosa ha sbagliato Turing quando ha iniziato la conversazione sull'intelligenza artificiale?

Voglio solo dire che se torni indietro e leggi il suo lavoro originale, stava fondamentalmente cercando di convincere le persone a smettere di litigare con lui sulla possibilità di costruire una macchina intelligente. Era tipo, ecco alcune cose a cui pensare, smettila di infastidirmi. Ma il problema è che è focalizzato su un compito. Una macchina può fare qualcosa che un essere umano può fare? E questo è stato esteso a tutti gli obiettivi che ci siamo prefissati per l'IA. Quindi giocare a Go è stato un grande risultato per l'IA. Veramente? [ ride ] Voglio dire, va bene.

Il problema con tutte le metriche basate sulle prestazioni, e il test di Turing è uno di questi, è che evita semplicemente la conversazione o la grande domanda su cosa sia un sistema intelligente. Se riesci a ingannare qualcuno, se riesci a risolvere un compito con una sorta di ingegneria intelligente, allora hai raggiunto quel punto di riferimento, ma non hai necessariamente fatto progressi verso una comprensione più profonda di cosa significa essere intelligenti.

Anche l'attenzione per la realizzazione umana è un problema?

Penso che in futuro molte macchine intelligenti non faranno nulla di quello che fanno gli umani. Molti saranno molto semplici e piccoli, sai, proprio come un topo o un gatto. Quindi concentrarsi sul linguaggio, sull'esperienza umana e su tutta questa roba per superare il test di Turing è in qualche modo irrilevante per costruire una macchina intelligente. È importante se vuoi costruire una macchina simile a quella umana, ma non credo che lo vogliamo sempre fare.

Nel libro racconti una storia sulla presentazione di computer palmari a un capo di Intel che non poteva vedere a cosa servivano. Quindi cosa faranno queste future IA?

Non lo so. Nessuno sa. Ma non ho dubbi che troveremo un miliardo di cose utili da fare per le macchine intelligenti, proprio come abbiamo fatto per telefoni e computer. Nessuno prevedeva negli anni Quaranta o Cinquanta cosa avrebbero fatto i computer. Sarà lo stesso con l'IA. Andrà bene. Alcuni cattivi, ma soprattutto buoni.

Ma preferisco pensare a questo a lungo termine. Invece di chiedersi a cosa serve costruire macchine intelligenti? Chiedo Qual è lo scopo della vita? Viviamo in un universo enorme in cui siamo piccoli puntini di nulla. Ho questo punto interrogativo in testa sin da quando ero un ragazzino. Perché ci importa di qualcosa? Perché stiamo facendo tutto questo? Quale dovrebbe essere il nostro obiettivo come specie?

Penso che non si tratti di preservare il pool genetico: si tratta di preservare la conoscenza. E se la pensi in questo modo, le macchine intelligenti sono essenziali per questo. Non saremo in giro per sempre, ma le nostre macchine potrebbero esserlo.

Lo trovo stimolante. Voglio uno scopo per la mia vita. Penso che l'IA, l'IA per come la vedo io, non l'IA di oggi, sia un modo per preservare essenzialmente noi stessi per un tempo e un luogo che non conosciamo ancora.

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