Un percorso verso l’intelligenza artificiale simile a quella umana
JoAnn Paul ha ricevuto una sovvenzione dalla National Science Foundation per studiare i metodi per progettare un’architettura di computer che emuli il modo in cui opera il cervello umano.
L’intelligenza artificiale e quella automatica stanno cambiando il nostro modo di vivere ogni giorno di più. Robot di produzione, auto a guida autonoma e agenti di prenotazione di viaggi virtuali sono solo alcuni esempi di come queste tecnologie hanno permeato il nostro mondo.
Secondo JoAnn Paul , professore associato presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica di Bradley , anche con i notevoli progressi nell’intelligenza artificiale negli ultimi anni, abbiamo appena iniziato a scalfire la superficie.
Per continuare sulla strada della vera intelligenza artificiale, Paul ha ricevuto un premio dalla National Science Foundation per studiare i metodi per progettare un’architettura di computer che emuli il modo in cui opera il cervello umano.
Il membro della facoltà di Virginia Tech , la cui ricerca si concentra sull’architettura dei computer ispirata al cervello, è l’unico ricercatore principale del progetto da $ 400.000 e spera di contribuire a gettare le basi per quella che potrebbe essere una comprensione rivoluzionaria della vera intelligenza artificiale.
“Nella sua forma attuale, intelligenza artificiale è un termine improprio. Nessuna forma attuale di informatica è realmente intelligente”, ha affermato Paul. “Affinché la vera intelligenza artificiale possa nascere, deve mostrare buon senso e creatività, poiché sono necessari per l’intelligenza generale”.
Il cervello umano può elaborare simultaneamente diversi stimoli in entrata di diversa qualità. Un recente articolo su Nature spiega che questo livello di analisi delle informazioni è noto come elaborazione parallela, qualcosa che i ricercatori hanno cercato di emulare nell’informatica per un po’ di tempo.
La ricerca di Paul si concentra più specificamente su un’altra capacità del cervello umano: affrontare un paradosso.
Allora cos’è un paradosso? Quando si tratta di elaborazione delle informazioni nel cervello, può essere descritto come il modo in cui il cervello si adatta al conflitto ai livelli più alti. Secondo Paul, quando il cervello umano elabora informazioni contrastanti, usa il parallelismo per affrontare l’incertezza. L’incertezza e l’ambiguità forniscono le basi per la creatività nel modo in cui pensiamo.
“La creatività è il risultato di vedere le cose in modi multipli, diversi, persino contraddittori”, ha detto Paul. “Il paradosso è l’esempio per eccellenza di una contraddizione. Quindi, cercheremo soluzioni di architettura di algoritmi per problemi che producono risultati concorrenti e capiremo come possono essere adattati e anche evolversi continuamente, gettando così le basi per la creatività”.
Una delle sfide di questa ricerca consisterà nel presentare problemi fondamentali per illustrare concetti applicabili. Per questa ricerca, Paul si sta concentrando su come il cervello utilizza la compartimentazione, ma può anche accedere a più compartimenti per lo stesso insieme di input o la stessa situazione. Questa capacità può essere la chiave del modo in cui il cervello utilizza livelli così elevati di parallelismo, adattando allo stesso tempo ambiguità e conflitti.
Un esempio potrebbe essere quando due persone bilingue hanno una conversazione. Se una persona pronuncia una singola frase che contiene sia parole francesi che inglesi, la frase potrebbe essere elaborata in regioni separate del cervello, una per ogni lingua. Ciascuna regione corrispondente deve stabilire se la frase è francese o inglese. Tuttavia, la frase è in realtà entrambe le cose – e nessuna delle due, ha detto Paul.
L’ascoltatore deve decidere cosa significa effettivamente l’oratore, soprattutto se c’è ambiguità fonetica in ciò che viene detto, ha detto Paul. In tal modo, devono risolvere il conflitto e l’ambiguità, il tutto evitando che i loro centri linguistici diventino troppo grandi e inefficienti.
Comprendendo meglio il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, Paul spera di applicare quegli stessi principi all’architettura dei computer, portando a una comprensione dei meccanismi strutturali alla base della vera intelligenza artificiale.
La macchina e l’intelligenza artificiale fanno ancora molto affidamento sugli algoritmi per “prendere decisioni”, ma seguire queste regole non produce un risultato simile a quello umano. Come la maggior parte di noi ha imparato attraverso tentativi ed errori, la maggior parte dei problemi ha più di una soluzione.
Nel corso del ciclo di premi triennale, Paul e lo studente laureato Isaac Bettendorf condurranno esperimenti che presentano problemi con molteplici soluzioni algoritmiche simili a quelle che una persona potrebbe incontrare quotidianamente. Tali esperimenti contribuiranno a costituire la base di una base di alto livello per una nuova architettura in grado di accogliere alti livelli di parallelismo e risolvere i conflitti.
Bettendorf sta attualmente frequentando un Master of Science in ingegneria informatica . Gli piace la sfida di questa particolare ricerca e la nuova prospettiva che gli ha dato come ingegnere di sistemi embedded per la US Navy a Dahlgren.
“La ricerca che sto eseguendo con il Dr. Paul sta fornendo modi fondamentalmente nuovi di considerare l’informatica. È un onore lavorare con lei”, ha affermato Bettendorf. “Lo sviluppo della tecnologia per la Marina mi ha fornito una vasta gamma di opportunità. Ho sviluppato e implementato soluzioni utilizzando sia circuiti integrati che ambienti di unità a microcontrollore e ho sperimentato molti dei limiti affrontati da questa ricerca [dal Dr. Paul e da me]. In molti modi, questo mi ha motivato a fare un passo indietro per cercare di vedere il quadro più ampio e affrontare queste limitazioni da un punto di vista diverso”.
Oltre alla ricerca, Paul creerà un articolo in stile rivista per educare il pubblico senza background STEM. L’articolo si concentrerà sulle differenze tra l’architettura del computer e l’intelligenza umana descrivendo l’uso futuro degli avatar personali e come potrebbero un giorno prendere decisioni per noi, specialmente se quegli avatar sono in grado di trovare soluzioni creative ai problemi.
“Le domande fondamentali sono ciò che è più eccitante”, ha detto Paul. “Non sono così entusiasta della ricerca applicata. Per me, la vera ricerca non fornisce uno strumento o una soluzione, ma fornisce le basi e lo stimolo per vedere le cose in modo completamente diverso”.
