C’è un nuovo bambino prodigio nel mondo della tecnologia, ma è un solitario dalle vedute ristrette. L’ultima creazione di Google in materia di intelligenza artificiale può battere tutti, che siano macchine o esseri umani, al gioco più difficile del mondo, e lo ha imparato giocando unicamente contro sé stesso.
Il suo creatore dice che questa macchina «non è più costretta dai limiti della conoscenza umana», ma non dobbiamo temere che i computer imparino presto da sé come detronizzare i loro padroni umani: nonostante dimostri un’abilità strategica che supera quella degli uomini, l’intelletto di questa macchina è adatto a svolgere un unico compito circoscritto.
L’anno scorso, la prima versione di AlphaGo, il software sviluppato da DeepMind, ha battuto il miglior giocatore al mondo di quello che viene comunemente considerato il più difficile gioco conosciuto: l’antico gioco cinese del Go. Il computer ha vinto quattro delle cinque partite disputate contro Lee Se-dol, vincitore di 18 titoli mondiali, famoso per la sua creatività e ampiamente riconosciuto come il più grande giocatore dell’ultimo decennio.
La maestria tattica di AlphaGo non è stata programmata dagli uomini; la macchina ha ‘appreso’ come giocare e ha sviluppato la sua competenza strategica imparando esclusivamente dall’analisi delle mosse di giocatori più o meno esperti.
In seguito, il colosso tecnologico californiano ha iniziato a sviluppare un aggiornamento, una nuova macchina chiamata AlphaGo Zero, che ha una caratteristica speciale: non ha studiato le mosse di giocatori umani, ma ha imparato esclusivamente giocando contro sé stessa. Dopo soli tre giorni di auto-apprendimento è stato in grado di sconfiggere la precedente versione AlphaGo, che aveva battuto il miglior giocatore al mondo, vincendo ciascuna delle cento partite disputate.
AlphaGo è stato costruito da DeepMind, una divisione di Alphabet, la compagnia proprietaria di Google, che ha pubblicato i risultati di questa ricerca sulla rivista Nature il 19 ottobre scorso. Stranamente, AlphaGo usa in realtà un potere di calcolo molto inferiore rispetto al suo predecessore.
«Tutte le versioni precedenti di AlphaGo hanno iniziato apprendendo dati umani», ha spiegato il professor David Silver in un video pubblicato sul sito di DeepMind. «È stato detto loro: “In questa particolare posizione questo esperto umano ha giocato questa specifica mossa. E in quest’altra posizione questo esperto umano ha giocato così”».
AlphaGo Zero non usa invece nessun dato umano, ha appreso come giocare esclusivamente giocando contro sé stesso. Grazie a questo approccio, può competere sempre contro il miglior avversario possibile, creando in questo modo algoritmi molto più efficaci.
Silver ha anche spiegato: «Le persone tendono a ritenere che l’apprendimento di una macchina implichi una grande quantità di dati e un’enorme mole di calcoli. In realtà abbiamo constatato che gli algoritmi sono molto più rilevanti rispetto ai dati o alla potenza di calcolo». E infatti gli algoritmi di AlphaGo Zero sono così validi che usa un numero di computazioni dieci volte più basso rispetto alla precedente versione di AlphaGo. Sono stati sufficienti tre giorni e 4,9 milioni di partite per battere la versione precedente, che aveva sviluppato le capacità strategiche nel corso di vari mesi e giocando 30 milioni di partite.
Come scritto da Silver e dall’amministratore delegato di DeepMind Demis Hassabis nel blog della compagnia, AlphaGo «non è più costretto dai limiti della conoscenza umana». Ma l’abilità di imparare senza input umano non significa che sia l’inizio della fine per il genere umano: «Come per tutti gli altri progetti di Intelligenza Artificiale che hanno avuto successo, quello che può sapere e fare è molto limitato, se paragonato agli esseri umani o persino agli animali».
Anders Sandberg, del Future of Humanity Institute dell’Università di Oxford, ha detto ad Afp che c’è un’importante differenza tra «l’intelligenza multi-funzionale degli umani e l’intelligenza specializzata» di un software. «Le ricerche condotte da DeepMind nell’ultimo anno, hanno dimostrato che è possibile creare software che riescono a diventare esperti in una particolare materia […] ma non potranno mai diventare ‘intelligenti’ in senso generale».
Articolo inglese: Google ‘Go’ Computer Outsmarts Previous Tech—Without Human Input
Traduzione di Veronica Melelli
