Jürgen Schmidhuber. cyborg umani e le future AI

Redazione

fonte (e photo) TV SVIZZERA-estratto

In un futuro prossimo la persona convenzionale come noi oggi la conosciamo non giocherà più un ruolo importante", sostiene Jürgen Schmidhuber. 
(ankarb/123RF) 
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Uno dei contributi più importanti della sua squadra alla scoperta dell'intelligenza artificiale sono le cosiddette reti neuronali ricorrenti, tra cui la "memoria a breve termine" (Long Short Term Memory - LSTM). Può spiegare brevemente questa tecnologia ad un profano?
La LSTM si ispira al cervello umano che conta circa 100 miliardi di neuroni. Ogni neurone è collegato ad altri 10'000 neuroni. Ogni collegamento ha una certa forza che racconta quanto i neuroni collegati si influenzino fortemente l'un l'altro. All'inizio, tutte le connessioni sono casuali; quindi ciò che inizialmente la rete produce non ha senso. Utilizzando un algoritmo intelligente di apprendimento, tuttavia, l'LSTM è in grado di ottimizzare nel tempo la forza di queste connessioni in modo tale che il sistema, ad esempio, possa riconoscere le lingue. Oggi, l'LSTM funziona su tre miliardi di smartphone e le cinque aziende più importanti al mondo - Apple, Google, Microsoft, Facebook e Amazon - utilizzano l'LSTM miliardi di volte al giorno per la traduzione di testi, il riconoscimento vocale e la produzione di lingue. Tuttavia, l'LSTM non è l'invenzione più importante fatta nei nostri laboratori.

Cioè?

La LSTM è un puro riconoscimento di modelli, cioè un'osservazione passiva dei dati. Lavoriamo invece da molto tempo su sistemi in grado di elaborare autonomamente i dati in entrata, proprio come facciamo da sempre noi esseri umani. Per esempio, nessuno ha bisogno di insegnare ai bambini quando e come devono muovere i muscoli per mangiare qualcosa. Lo imparano da soli, attraverso l'esercizio e l'esperienza. La vera intelligenza artificiale impara anche dall'interazione con il mondo. Si tratta di una percezione e di un'azione continua, unita alla necessità di raggiungere determinati obiettivi
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