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Intelligenza artificiale: stiamo sbagliando tutto?

Oggigiorno l’intelligenza artificiale o l’etichetta “AI” viene applicata a quasi tutto ciò che è elettronico, dagli spazzolini “intelligenti” ai supercomputer per la cura del cancro. Se sei come me, sei diventato stanco della rubrica AI, rendendoti conto che siamo ancora molto lontani dalla vera intelligenza nelle macchine. E adesso cosa?

Jeff Hawkins è co-fondatore della società di machine intelligence Numenta e autore di un nuovo libro “A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence” che offre una teoria su ciò che manca nell’intelligenza artificiale attuale. Normalmente non faccio interviste agli autori, ma Jeff ha una storia di sapere dove stanno andando le cose in tecnologia, incluso, a mio parere, essere uno sviluppatore principale del moderno smartphone di Handspring e Palm.

Il libro di Hawkins si prende cura di spiegare come la neocorteccia – il grande strato esterno contorto del cervello umano – utilizza “quadri di riferimento” di percezione, migliaia dei quali creano la nostra comprensione di tutto, dalla forma di un semplice oggetto alla natura di un concetto complesso come la matematica. “Tutto ciò che impari o vedi, ogni informazione che hai è memorizzata in questi frame di riferimento, quasi come i modelli CAD”, afferma Hawkins.

Un’altra tecnica del cervello a cui Hawkins attribuisce l’intelligenza umana è “votare” attraverso questi quadri di riferimento per creare modelli che percepiscono, prevedono e, in modo critico, immaginano nuovi stati di concetti o oggetti. “La teoria delle ‘migliaia di cervelli’ è che esistono migliaia di questi modelli e sono tutti costruiti su sistemi di riferimento”, afferma Hawkins, facendo una distinzione tra la percezione umana e il calcolo più semplice della macchina. “Questa sarà la base per il modo in cui costruiremo macchine veramente intelligenti”.

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