Il buonsenso dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale negli ultimi anni ha imparato a fare tantissime cose: riconosce gli oggetti, aiuta i medici nelle diagnosi, guida le automobili, batte i migliori campioni umani di scacchi e go. Solo per citarne alcune.

Ma questi stessi sistemi, per quanto sofisticati, non sono capaci di rispondere a domande apparentemente banali come “Se metto un oggetto in questo cassetto, domani lo troverò ancora li?”, oppure “Come posso sapere se una bottiglia è piena è vuota”?
L’intelligenza artificiale insomma è come un bambino molto piccolo che impara a bere da una bottiglia ma non sa come bere da una tazza. Non è cioè capace di astrarre il problema a partire dalla soluzione.

L'intelligenza artificiale ha acquisito la capacità di risolvere problemi complessi, ma va in tilt su questioni banali. | SHUTTERSTOCK

INTELLIGENTISSIMO? MAH!Sembra incredibile, eppure anche i più evoluti supercomputer non sono dotati di quello che viene definito comune buonsenso, cioè la capacità di rispondere a problemi banali basandosi su esperienze pregresse.

Il motivo è puramente tecnologico: insegnare queste competenze a una macchina è estremamente difficile e fino ad oggi nessuno ci è ancora riuscito.
Riuscire a risolvere il problema è però estremamente affascinante e diversi gruppi di ricercatori hanno raccolto la sfida.

QUANTO COSTA IL BUONSENSO. In prima linea nella battaglia per il buonsenso artificiale c’è l’Institute for Artificial Intelligence, il laboratorio di scienze informatiche voluto da Paul Allen, co-fondatore di Microsoft.

Allen ha investito oltre 125 milioni di dollari nel progetto Alexandria, una nuova iniziativa che ha come obiettivo quello insegnare il buon senso all’AI.

I PRECEDENTI. Chi ha già provato ad affrontare questa sfida ha utilizzato approcci diversi: Gary Marcus, fondatore della Geometric Intelligence Company, si è ispirato alle modalità di apprendimento dei bambini, mentre i ricercatori dell’Imperial College di Londra si sono focalizzati sui sistemi simbolici.

Questa tecnica prevede che l’AI, durante la fase di apprendimento, abbia a disposizione un essere umano in grado di descrivere oggetti e situazioni.
Ma fino ad oggi nessuna delle due strade ha portato a risultati apprezzabili.