Angeli e demoni dell’intelligenza artificiale
In un’interazione esclusiva con AIM, Yann LeCun ha elaborato la sua ultima ricerca e criticato la catena di citazioni.

La comunità di ricerca sull’IA ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, anche se si sta ancora facendo di più. Ma, spesso, parte del lavoro viene sepolto nella sabbia. Jürgen Schmidhuber sembra essere trascurato. Nel luglio di quest’anno, ha accusato Yann LeCun di rimaneggiare vecchie idee e di presentarle senza credito, dicendo: “Dobbiamo smetterla di accreditare le persone sbagliate per le invenzioni fatte da altri”.

In un’interazione esclusiva con Analytics India Magazine , Yann LeCun ha dichiarato: “Conosco Jürgen da quando era uno studente. Ha un’idea insolita su come attribuire il merito. Sembra che abbia l’idea che se qualcuno ha il germe di un’idea, dovrebbe avere tutto il merito per ciò che viene dopo. Per la maggior parte delle persone, non è così che funzionano le cose”.


Crede che avere un’idea e sperimentare problemi con i giocattoli non sia sufficiente. “Si possono usare queste idee su larga scala per farle funzionare su problemi reali, che di solito attirano l’attenzione. Quindi, è possibile distribuirli nei prodotti. Quindi, c’è un’intera catena di contributi”, ha aggiunto LeCun. 

 
“A volte, ciò che è difficile è in realtà istanziare quelle idee in cose che funzionano. È qui che inizia la parte difficile molto spesso. Posso scrivere ‘f’ di ‘x’ uguale a zero. Assolutamente ogni affermazione teorica in tutta la scienza può essere ridotta a questi dati. Se sai cosa significano “f” e “x”, potresti avere un’idea generale, ma poi devi contribuire con qualcosa di concreto e rendere operativa questa idea. Non è l’unico ad avere questo atteggiamento, ma è un po’ estremo”, ha scherzato LeCun.

Il dramma si svolge 
Schmidhuber ha avviato un’intera disputa sul riconoscimento , ma non è stato un caso solitario. In precedenza, la notizia dell’assegnazione dell’Honda Prize 2019 a Geoffrey Hinton “per la sua ricerca pionieristica nel campo dell’apprendimento profondo nell’intelligenza artificiale (AI)” avrebbe dovuto spingere la comunità dell’apprendimento automatico a brindare all’uomo. Invece, i guanti si sono tolti e ne è seguito un inaspettato rispolvero su Internet. Il motivo è: il post sul blog di 6.300 parole di Schmidhuber .

Al NIPS (ora NeurIPS) nel 2016, Schmidhuber ha interrotto un seminario molto frequentato sui GAN (Generative Adversarial Networks) di Ian Goodfellow . Ha affermato di aver svolto un lavoro molto simile in precedenza, che è stato trascurato. Ciò ha causato indignazione nei media, massicce discussioni su Reddit e Twitter e alcune persone famose si sono scambiate alcune parole serie. Tuttavia, la comunità generalmente si è schierata con Goodfellow. Solo perché Schmidhuber “ha avuto l’idea” non significa che decenni dopo gli si debba il merito del lavoro di altre persone.


Più alla storia 
La rissa con LeCun è stata il documento di ricerca ” A Path Towards Autonomous Machine Intelligence “, che è stato pubblicato all’inizio di quest’anno.

Parlando del documento di ricerca, LeCun ha affermato che si concentra sull’integrazione dei sistemi e sulla comprensione di come funziona il mondo in un’architettura cognitiva. Un’architettura che consenta alle macchine non solo di riconoscere, ma anche di ragionare, in modo gerarchico. “Ogni essere umano e molti animali possono pianificare compiti complessi scomponendoli in compiti più semplici. Tuttavia, questo sembra essere qualcosa che le macchine non sanno come fare”, ha spiegato LeCun. 

Inoltre, ha affermato, la capacità di pianificazione era un argomento di interesse significativo nell’IA classica negli anni ’70 e ’80, ma negli attuali marchi di intelligenza artificiale basata sull’apprendimento automatico, la maggior parte delle volte c’è pochissima pianificazione, tranne che in alcuni tipi di sistemi di intelligenza artificiale. per giochi come Alpha Go o scacchi in cui è necessario pianificare. Ma, anche con l’ultimo sistema come CICERO di Meta , c’è un bel po’ di pianificazione lì, ma non è una pianificazione gerarchica.

La pianificazione gerarchica è un approccio alla risoluzione dei problemi che si concentra sulla scomposizione, in cui i problemi vengono suddivisi gradualmente in problemi più piccoli finché non vengono risolti. “Gli umani lo fanno sempre; semplicemente non ce ne rendiamo conto. Essere in grado di pianificare richiede la capacità di prevedere cosa accadrà come conseguenza delle tue azioni. Ma l’intelligenza artificiale non può prevedere tutti i dettagli. Quindi, imparare come il mondo può essere influenzato dalle azioni che intraprendi è una componente essenziale dell’intelligence”, ha concluso LeCun. 

DI TASMIA ANSARI da analyticsindiamag.com

Di ihal

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