Intelligenza artificiale, reti neurali, apprendimento automatico: quella che sembra una visione distopica del futuro è già una realtà negli enormi centri dati del gigante di Internet Google. Decine di computer, collegati tra loro per formare potenti reti con un’immensa potenza di calcolo, stanno sviluppando autonomamente nuove capacità. Non c’è da spaventarsi: Le macchine non sono ancora pronte a conquistare il mondo.
Cavi collegano i server della CPU per formare sinapsi in Google Brain ( Google )
- Che cos’è Google Brain?
- Apprendimento automatico: l’intelligenza artificiale richiede tempo
- Quali applicazioni sono possibili con l’apprendimento automatico?
- Google Brain crea dettagli dal fango dei pixel
- Reti neurali nella casa intelligente
Contenuto
Che cos’è Google Brain?
Nell’ottobre 2016, una notizia ha fatto scalpore: due reti di Google erano riuscite a sigillare crittograficamente in modo indipendente le comunicazioni tra loro, rendendole così a prova di intercettazione, senza che nessuno sapesse esattamente come ci fossero riuscite. Come è possibile? La risposta è l’apprendimento automatico.
In collaborazione con l’Università di Stanford, i dipendenti della società madre di Google, Alphabet, stanno lavorando al cosiddetto Google Brain. Il cervello artificiale computerizzato è composto da un miliardo di sinapsi. Sinapsi che, nel caso del Google Brain, sono simulate da circa 1000 server CPU con un totale di 16.000 core. Si tratta di una grande potenza di calcolo per imitare le funzioni di un cervello umano. Tuttavia, non è neanche lontanamente paragonabile alla complessità del suo modello organico. L’intelligenza artificiale ha solo lo stesso numero di sinapsi del cervello di una normale ape. Il cervello umano, invece, ha oltre 100 miliardi di neuroni, ciascuno con 1000 connessioni neuronali: nessun centro di calcolo è ancora in grado di fornire una tale immensa potenza di calcolo o di tenere il passo con il nostro efficientissimo sistema di produzione di energia — il metabolismo. Il supercervello Google Brain, basato su CPU, è quindi ancora molto lontano dall’intelligenza e dalla capacità di apprendimento di un essere umano.
Intelligenza artificiale: Google Brain prende a modello il cervello umano (Google)
Apprendimento automatico: l’intelligenza artificiale richiede tempo
È la nuova parola d’ordine preferita dalla scena tecnologica: apprendimento automatico. Ma cosa significa in realtà e quali sono le sue applicazioni pratiche? L’intelligenza artificiale deve crescere nella ricerca nello stesso modo in cui l’intelligenza umana si è sviluppata nel corso degli anni. Ci si aspetta che i computer facciano molto. Il loro compito è quello di imparare da esempi entro un periodo di apprendimento definito e poi trarne conclusioni generali. Nello specifico, il cervello del computer analizza una serie di immagini, ad esempio, e alla fine identifica le somiglianze tra di esse. L’intelligenza artificiale impara, ad esempio, a distinguere in modo affidabile le immagini di cani da quelle di gatti.
Quali applicazioni sono possibili con l’apprendimento automatico?
Gli obiettivi di Google per la ricerca relativa al progetto Google Brain sono chiari: rendere le macchine intelligenti e migliorare la vita delle persone. E come dovrebbe essere esattamente? Le macchine devono diventare più intelligenti imparando le proprie funzioni e allo stesso tempo utilizzando i dati e la potenza di calcolo nel modo più efficiente possibile. A tal fine, il team di Google Brain sta mettendo a disposizione di altri sviluppatori le tecnologie di apprendimento automatico come servizio in Google Cloud.
Visione distopica del futuro o progresso scientifico? Google Brain mira a semplificare la vita delle persone (Google)
Google Brain crea dettagli dal fango dei pixel
In passato, il team di ricerca dietro Google Brain ha già fornito al pubblico informazioni sulle capacità della rete di supercomputer. All’inizio dell’anno, ad esempio, è stato presentato un nuovo software che crea visualizzazioni dettagliate a partire da minuscole immagini di partenza pixelate. Vi capita sempre di sorridere increduli quando gli attori di serie poliziesche come CSI zoomano selvaggiamente sulle foto rendendo comunque riconoscibili i minimi dettagli? Con l’aiuto di Google Brain, questa scena è diventata realtà.
Come fa Google Brain a trovare i dettagli dell’immagine in questo miscuglio di pixel? Per farlo, il software utilizza due reti neurali. La prima rete cerca di confrontare le immagini di partenza da 8×8 pixel con altre immagini ad alta risoluzione. Per farlo, le converte in 8×8 pixel. L’obiettivo della seconda rete è quindi quello di aggiungere dettagli all’immagine originale di 8×8 pixel e quindi di convertirla in una risoluzione superiore. Per farlo, utilizza le immagini di confronto della prima rete come modello. Naturalmente, il risultato di questo software non corrisponde alla realtà: Google Brain si limita a indovinare ad alto livello, per così dire.
Reti neurali nella casa intelligente
L’intelligenza artificiale è vista come il prossimo passo nello sviluppo della casa intelligente. Quasi nessun prodotto arriva oggi sul mercato senza il supporto di assistenti digitali come Siri, Alexa o l’Assistente Google integrato in Google Home. Tuttavia, la presunta intelligenza artificiale si è dimostrata finora molto limitata: reagisce solo a modelli di comunicazione fissi e difficilmente riesce a gestire le deviazioni. In realtà è molto lontana dall’apprendimento automatico e dal comportamento adattivo.
In centri dati come questo, i computer crescono insieme per formare reti neurali (Google)
Progetti come Google Brain mostrano quanto sarà difficile creare un’intelligenza artificiale di livello consumer. In un documento pubblicato nel luglio 2016 sui problemi di sicurezza associati all’intelligenza artificiale, i membri del team di ricerca di Google Brain hanno elencato le sfide specifiche:
- Le macchine potrebbero causare danni per lavorare più velocemente
- Hanno bisogno di una forma di controllo umano
- Devono imparare ad adattarsi a diversi ambienti
- Il loro processo di apprendimento deve avvenire in modo sicuro per gli esseri umani e per l’ambiente.
Tuttavia, se il tema dell’intelligenza artificiale rimane così importante nell’agenda delle grandi aziende, è lecito attendersi progressi significativi nello sviluppo. Nel settore della casa intelligente, in particolare, sarà interessante vedere quali innovazioni tecnologiche porterà la ricerca sull’apprendimento automatico.
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