Siri e l’Assistente Google potrebbero essere in grado di programmare riunioni su richiesta, ma non hanno ancora la comprensione sociale per stabilire autonomamente la priorità degli appuntamenti. Secondo i ricercatori con sede in Cina, l’intelligenza artificiale (AI) può essere intelligente, ma è ostacolata dalla mancanza di abilità sociali.
Hanno pubblicato la loro revisione dello stato attuale e chiedono direzioni future il 10 marzo su CAAI Artificial Intelligence Research.
“L’intelligenza artificiale ha cambiato la nostra società e la nostra vita quotidiana”, ha affermato il primo autore Lifeng Fan, National Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence (BIGAI). “Qual è la prossima importante sfida per l’IA in futuro? Sosteniamo che l’Intelligenza Sociale Artificiale (ASI) sia la prossima grande frontiera”.
L’ASI, hanno affermato i ricercatori, comprende più sottocampi isolati, tra cui la percezione sociale, la teoria della mente – la comprensione che gli altri pensano dal proprio punto di vista – e l’interazione sociale. Utilizzando la scienza cognitiva e la modellazione computazionale per identificare il divario tra i sistemi di intelligenza artificiale e l’intelligenza sociale umana, nonché i problemi attuali e le direzioni future, Fan ha affermato che il campo sarà meglio attrezzato per avanzare.
“ASI è distinta e stimolante rispetto alla nostra comprensione fisica del lavoro; è altamente dipendente dal contesto”, ha detto Fan. “Qui, il contesto potrebbe essere grande quanto la cultura e il buon senso o quanto l’esperienza condivisa di due amici. Questa sfida unica impedisce agli algoritmi standard di affrontare i problemi ASI in ambienti del mondo reale, che sono spesso complessi, ambigui, dinamici, stocastici, parzialmente osservabili e multi-agente.
Pertanto, ha affermato Fan, l’ASI richiede un approccio globale, poiché il miglioramento di componenti specifici di un sistema ASI potrebbe non comportare sempre un miglioramento delle prestazioni, a differenza dei sistemi di intelligenza artificiale contemporanei. Piuttosto, l’ASI richiede la capacità di interpretare segnali sociali latenti, come alzare gli occhi o sbadigliare, per comprendere gli stati mentali di altri agenti, come credenze e intenti, e per cooperare in un compito condiviso.
“La ricerca multidisciplinare informa e ispira lo studio dell’ASI: lo studio dell’intelligenza sociale umana fornisce informazioni sulle fondamenta, sul curriculum, sui punti di confronto e sui parametri di riferimento necessari per sviluppare l’ASI con caratteristiche simili a quelle umane”, ha affermato Fan. “Ci concentriamo sui tre aspetti più importanti e indissolubilmente legati dell’intelligenza sociale: percezione sociale, teoria della mente e interazione sociale, perché sono fondati su teorie di scienze cognitive ben consolidate e sono strumenti prontamente disponibili per lo sviluppo di modelli computazionali in queste aree. “
Secondo Fan, l’approccio migliore è quello più olistico, imitando il modo in cui gli esseri umani si interfacciano tra loro e con il mondo che li circonda. Ciò richiede un ambiente aperto e interattivo, nonché considerazioni su come introdurre migliori pregiudizi di tipo umano nei modelli ASI.
“Per accelerare il progresso futuro dell’ASI, raccomandiamo di adottare un approccio più olistico proprio come fanno gli esseri umani, per utilizzare diversi metodi di apprendimento come l’apprendimento permanente, l’apprendimento multi-task, l’apprendimento one-/few-shot, il meta-learning, ecc. “, ha detto Fan. “Dobbiamo definire nuovi problemi, creare nuovi ambienti e set di dati, impostare nuovi protocolli di valutazione e costruire nuovi modelli computazionali. L’obiettivo finale è dotare l’IA di ASI di alto livello e migliorare il benessere umano con l’aiuto dell’Intelligenza Sociale Artificiale”.
Altri collaboratori includono Manjie Xu, Zhihao Cao e Song-Chun Zhu, con BIGAI; e Yixin Zhu, l’Istituto per l’Intelligenza Artificiale dell’Università di Pechino. Xu è anche affiliato con la School of Computer Science and Technology del Beijing Institute of Technology; Cao e Zhu con il Dipartimento di Automazione della Tsinghua University; e Zhu con l’Institute for Artificial Intelligence dell’Università di Pechino.