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Uomo e macchina
Gli ingegneri di Pinterest creano costantemente nuovi algoritmi di intelligenza artificiale per aiutare i suoi utenti a trovare ciò che stanno cercando tra miliardi di immagini di cibo, prodotti, case e altri oggetti. La corrispondenza delle query di ricerca con le immagini pertinenti è fondamentale per invogliare gli utenti a tornare. Ma fino all'anno scorso, potrebbero essere necessari giorni per testare l'efficacia di ogni nuovo algoritmo.
Per mettere a punto il suo apprendimento automatico e fornire risultati di ricerca migliori più velocemente, Pinterest si è rivolto a una fonte inaspettata: l'intelligenza umana. Ha assunto società di crowdsourcing come CrowdFlower per organizzare le persone per eseguire rapidamente micro-attività come etichettare le foto e valutare la qualità dei risultati di ricerca. In un'ora, i lavoratori collettivamente potrebbero testare centinaia di termini di ricerca per vedere se i risultati corrispondevano abbastanza bene.
Nonostante tutti i recenti progressi dell'IA, gli esseri umani rimangono più abili delle macchine nel distinguere, per esempio, un mosaico di tessere da uno schema simile su una coperta. Ci vorrà ancora molta strada prima che le macchine siano in grado di farlo, afferma il data scientist di Pinterest Mohammad Shahangian.
L'esperienza di Pinterest rivela una verità a volte dimenticata: l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico dipendono dalle persone tanto quanto dalla matematica. Il motore di ricerca e il sistema pubblicitario di Google utilizzano migliaia di valutatori umani per valutare la qualità dei suoi risultati di ricerca basati sull'intelligenza artificiale e aiutare a identificare gli annunci truffa. Il software di riconoscimento facciale di Facebook chiede alle persone di etichettare le proprie foto per migliorarne la precisione. Il deep learning, una branca dell'IA responsabile delle recenti scoperte nel riconoscimento vocale, nella traduzione linguistica e nell'analisi delle immagini, può richiedere un'ampia formazione umana su set di dati selezionati.
Come Pinterest, molte aziende assumono CrowdFlower, Mechanical Turk di Amazon o altri servizi di crowdsourcing per ripulire i dati che devono essere inseriti nella maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale al fine di insegnare loro i concetti e le relazioni che devono conoscere per compiti particolari. I lavoratori svolgono attività come l'analisi del sentimento linguistico su Twitter e l'eliminazione di foto o video offensivi generati dagli utenti.
L'esperienza di Pinterest rivela una verità a volte dimenticata: l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico dipendono dalle persone tanto quanto dalla matematica.
A volte le aziende impostano attività in modo che le persone le svolgano senza nemmeno rendersene conto. Ad esempio, digita l'importo di un assegno che stai depositando che lo sportello automatico non è in grado di leggere e stai migliorando il sistema della banca.
Ma anche se gli esseri umani attualmente possono svolgere parte di questo lavoro in modo più accurato rispetto alle macchine, sembra probabile che l'IA alla fine dovrebbe essere abbastanza intelligente da recuperare il ritardo. Questo è un imbarazzo temporaneo, afferma il ricercatore di neuroscienze Jeff Hawkins, cofondatore della società di intelligence delle macchine Numenta, anche se temporaneo potrebbe estendersi per anni o addirittura decenni, affermano gli esperti.
Alcuni ricercatori di intelligenza artificiale ritengono che il modello più utile sarà un sistema ibrido progettato all'inizio per consentire alle macchine e agli esseri umani di lavorare insieme come partner più paritari. L'organizzazione no-profit Intermountain Healthcare di Salt Lake City, ad esempio, sta conducendo un programma pilota per supportare i giovani pazienti diabetici che iniziano a vivere da soli, quando tendono a soffrire di lacune nelle cure. Un'app per smartphone fornisce consigli personalizzati in tempo reale, grazie a un sistema di cloud computing di CognitiveScale con sede ad Austin. Utilizzando dati su fattori come il comportamento e la dieta di un paziente, può determinare cosa influenza maggiormente il livello di glucosio nel sangue del paziente in un dato momento, suggerendo quando mangiare e persino fornendo recensioni di ristoranti appropriati nelle vicinanze.
Altri stanno fondendo l'intelligenza umana e l'IA in modi ancora più intimi. A differenza di Siri di Apple, l'assistente virtuale di Facebook M utilizza le persone per prendere decisioni. Dopo che l'IA ha selezionato tre ristoranti locali, ad esempio, gli addestratori umani potrebbero entrare per chiedere se una persona vuole un certo tipo di cibo o un posto vicino al finestrino, quindi prenotare il tavolo online. I formatori, le cui azioni vengono tracciate e reinserite nel sistema, aiutano l'IA a imparare a fare di più da sola.
Il sogno ultimo di molti ricercatori di intelligenza artificiale è creare macchine in grado di pensare così come le persone. Ma oggi il giudizio umano e la creatività restano indispensabili. Anche se hai un'auto elegante, osserva John Giannandrea, vicepresidente dell'ingegneria di Google, devi comunque decidere dove andare.