L’Intelligenza Artificiale di Google sta imparando a orientarsi usando i punti di riferimento, come fanno gli esseri umani. Basta pensare a Google Maps per comprendere come “pensa” un computer: alla rotatoria non si prosegue dritto, si “prende la seconda uscita”. Per noi è un concetto poco intuitivo, almeno le prime volte. Sarebbe più semplice dire “svolta a destra subito dopo il cinema”, o “svolta a sinistra dopo la piazza con il monumento”.

Per noi usare i punti di riferimento è semplice perché lo facciamo da tutta la vita: ci orientiamo nei corridoi dell’asilo, della scuola, troviamo la strada per il panettiere orientandoci con gli edifici. La nostra esperienza ci permette di muoverci in luoghi in cui non siamo mai stati, senza un navigatore. L’Intelligenza Artificiale no, ma dovrebbe farlo. Perché? Perché in proiezione futura, quando ci saranno i taxi a guida autonoma, non sarà raro caricare passeggeri che daranno indicazioni sul percorso, e le indicazioni saranno di “tipo umano”.

Foto: Depositphotos

 

Ecco allora che Google si sta portando avanti, e sta cercando di istruire DeepMind, l’Intelligenza Artificiale della sua omonima consociata. Finora i ricercatori hanno scoperto che è molto difficile “far ragionare” un computer. Lo sviluppo è iniziato circa un anno fa e ha chiamato in causa una tecnica per trasformare le immagini di Google Street View in un ambiente di formazione per gli algoritmi di apprendimento automatico.

Così l’Intelligenza Artificiale è stata in grado di aiutare a spostarsi dal punto “A” al punto “B” facendo scorrere le immagini fino a trovare il punto che cercava. L’ha fatto per tentativi, ossia “guidando” nell’ambiente della mappa fino a quando non ha trovato una corrispondenza. Come inizio va bene, ma se un taxi facesse così sarebbe fallimentare!

Foto: Depositphotos

 

Ecco che allora Deepmind ha messo a punto un modo per fare che l’IA possa seguire delle indicazioni per navigare in Street View. Gli esperimenti si sono tenuti in alcune aree di New York City, ma le cose non sono andate così bene come speravano i ricercatori. La relazione conclusiva riporta che “considerato il divario tra le prestazioni registrate e quelle desiderate, riconosciamo che c’è ancora molto lavoro da fare”.

Non è un insuccesso, è un primo passo verso un lavoro lungo e impegnativo, come quello che porta i bambini umani a imparare da soli la strada per la scuola. E una dimostrazione (se ce ne fosse stato bisogno) che l’essere umano è una macchina molto più complessa e versatile di un computer. Almeno per ora.

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