Intelligenza artificiale: i nuovi esperimenti di Google

I ricercatori di Google stanno investendo molto sull’intelligenza artificiale (AI) e sulle reti neurali. Alcuni possibili utilizzi, evidentemente, trovano un’immediata applicazione per migliorare le funzionalità del motore di ricerca dell’azienda di Mountain View.
Un esempio? Il meccanismo presentato da Google qualche tempo fa che è in grado di catalogare automaticamente le immagini e le foto digitali pubblicate sul web rilevando i soggetti ritratti: Un algoritmo riconosce automaticamente foto e video.

Questa volta Google ha presentato uno strumento che mostra le potenzialità delle soluzioni per l’intelligenza artificiale. I ricercatori della società hanno spiegato di aver messo a punto un algoritmo (deep Q-network, DQN) che combina una rete neurale profonda (deep neural network, DNN) con un framework studito per facilitare l’autoapprendimento da parte delle macchine.

L’esperimento di Google è stato un successo: DQN ha permesso ad una macchina di cimentarsi con i videogiochi “vecchio stile” degli anni ’80 e primi anni ’90 imparando dai suoi errori con il preciso obiettivo di ottenere il miglior punteggio possibile. L’intelligenza artificiale, messa alla prova con diversi titoli, ha ottenuto risultati migliori rispetto ad altri metodi di autoapprendimento in 43 giochi su un totale di 49. Inoltre, l’algoritmo Google ha permesso di battere anche 29 giocatori in carne ed ossa.

Le reti neurali artificiali sono modelli che fissano dei collegamenti tra costrutti matematici che cercano di imitare le proprietà dei neuroni viventi. Grazie all’utilizzo di hardware o solamente software dedicati è possibile oggi sviluppare sistemi autonomi in grado di sviluppare processi simili a quelli di apprendimento.
Dharshan Kumaran e Demis Hassabis (Google DeepMind) spiegano che l’esperimento appena condotto a termine rappresenta un eccellente traguardo: “questa tecnologia ci aiuterà a sviluppare prodotti e servizi che si riveleranno ancora più utili e versatili. S’immagini di poter presto chiedere, ad un’applicazione Google, compiti molto più complessi” (rispetto a quanto è possibile fare ad esempio, oggi, con l’assistente digitale Google Now, n.d.r.).