Su InternetPost abbiamo già avuto modo di parlare altre volte di IA (intelligenze artificiali) e relative sottocategorie (machine learning, deep learning). IA è indubbiamente un affascinante termine in grado di stimolare l’interesse e l’immaginazione dell’essere umano, rivelandosi non a caso fonte d’ispirazione per una nutrita schiera di lavori scientifici e d’intrattenimento (romanzi, film e quant’altro). Andrew Ng, chief scientist presso Baidu (per chi non ne avesso mai sentito parlare si tratta in sintesi del “Google” cinese) si dedica naturalmente alla supervisione di attività inerenti la prima categoria spaziando dallo studio del linguaggio fino ai big data ed alla ricerca/analisi delle immagini (provider come Google e Amazon hanno presentato nell’ultimo anno servizi ad hoc svelando l’interesse dei big per tale ambito).
Il noto portale GigaOM, a meno di un mese dall’evento Gigaom AI che si terrà a metà febbraio in quel di San Francisco, ha avuto l’occasione di scambiare alcune parole con Andrew approfondendo tanto argomenti di natura ordinaria (organizzazione del lavoro e dell’attività di ricerca, progetti in via di sviluppo e futuri etc.) quanto complessa (possibilità di realizzare una AGI, artificial general intelligence; confronto tra intelligenza umana e artificiale; definizione di coscienza umana ed una riflessione sulla “creatività”, tratto caratteristico dell’essere umano).
Trattandosi di una lunga intervista, riporteremo nel prossimo paragrafo (in traduzione) alcuni dei passaggi che abbiamo ritenuto significativi ed interessanti per i lettori. Nella parte finale del post trovate il link alla versione integrale ed originale dell’articolo (in inglese).
Selezione delle domande e risposte più interessanti
GigaOM: “[è possibile definire come “ricerche base” una o più delle attività che svolgi? Ti occupi mai di determinate cose solo perchè potrebbero rivelarsi utili ma non sai ancora come potrebbero esserlo?].”
Andrew: “Lavoriamo molto in ricerche base ed à interessante come [lavori] di successo inizino come [semplici] ricerche base ma, dopo qualche tempo, si rivelino meno elementari del previsto – una volta individuato [l’ambito di utilizzo]. Ne abbiamo portate avanti diverse. Direi che qui in Baidu il nostro lavoro sul riconoscimento facciale è iniziato come una sorta di ricerca basilare ma ora questo servizio è in produzione e [messo a disposizione di] centinaia di milioni di utenti. Un nostro precedente lavoro sulla neural machine translation [ha seguito lo stesso iter].”
C’e’ qualcosa di poco noto [inerente alla tecnologia sviluppata a seguito di queste ricerche]: la neural machine translation è stata approfondita, sviluppata e messa in atto per la prima volta in Cina. Le compagnie statunitensi [sono arrivate solo successivamente], penso quindi che questo sia l’esempio di un compo di ricerca in cui i nostri team [svolgono un ruolo guida]”.
GigaOM: “[c’è un ambito applicativo che oggi definiresti arduo per le intelligenze artificiali ma che potrebbe essere risolvible entro cinque anni?[…].”
Andrew: “Dal punto di visto della ricerca, penso che il transfer learning ed il multi-task learning siano uno degli ambiti che più desidero indagare. La maggior parte del valore economico del machine learning è rappresentato attualmente dall’applied learning, ovvero l’apprendimento da ingenti quantità di dati pre-classificati per una determinata operazione che stai cercndo di risolvere, come il riconoscimento di un volto da un vasto database di volti pre-classificati. Per numerose applicazioni non disponiamo [tuttavia] di abbastanza dati per [mettere a punto i sistemi che vogliamo]. Uno dei futuri ambiti di ricerca sarà quindi quello del transfer learning, dove le macchine impareranno task differenti.
Ad esempio l’imparare a riconoscere in generale gli oggetti. [E dopo aver appreso come farlo, capire quali delle conoscenze acquisite siano utili per la specifica task di riconoscimento dei volti]. […] Il motivo per cui siamo entusiasti del transfer learning è che il moderno deep learning si è dimostrato incredibilmente prezioso per [risolvere situazioni nelle quali si dispone di parecchi dati]. […] Ma vi sono problemi per i quali non disponiamo [di altrettanti dati]. Parliamo ad esempio del riconoscimento del linguaggio.
[Per alcune lingue disponiamo di molti dati, vedi il cinese mandarino, mentre per altri non avremo mai un adeguato archivio dati]. Sarà quindi possibile [avvantaggiarsi delle conoscenze apprese dal cinese mandarino ed applicarle ad esempio al riconoscimento di dialetti cinesi che sono parlati da un numero esiguo di persone]. […] Penso che [in futuro] i progressi in questo campo di ricerca consentiranno alle IA di [risolvere molti più problemi]”.
GigaOM: “l’intelligenza interficiale ci insegna qualcosa di utile sull’intelligenza umana? O, inversamente, quel che conosciamo dell’intelligenza umana ci aiuta [oggi] a creare IA migliori o [semplicemente sono una differente dall’altra e condividono esclusivamente la parola “intelligenza?].”
Andrew: “Le […] neuroscienze si sono rivelate marginalmente utili ai recenti progressi delle IA. Realisticamente, a fronte di secoli di studi nelle neuroscienze, penso che attualmente non abbiamo ancora la minima idea di come funzioni il cervello umano, e quel poco che conosciamo è giusto servito da ispirazione per le IA; […] realisticamente, la maggior parte dei progressi delle IA sono guidati dai principi dell’informatica.
[…]Si è scoperto che i nostri strumenti per progredire nelle ricerche sulle tecnologie IA tendono a funzionare meglio quando si tenta di automatizzare task che possono essere svolte anche dagli esseri umani, piuttosto che compiti [non alla loro portata]. [Vi sono varie spiegazioni a riguardo ma una delle ragioni principali è che, quando ci focalizziamo su task eseguibili da un qualsiasi essere umano [entrano in gioco anche le IA], abbiamo l’opportunità di indagare [in maniera approfondita] e capire come l’essere umano sia riuscito a svolgere nella maniera più rapida possibile quel compito […]”.
GigaOM: “pensi che sia possibile creare una AGI e, se si, credi che si tratti di un traguardo raggiungibile grazie ad una graduale evoluzione delle tecniche che già conosciamo […] o che [potrebbe invece richiedere la scoperta di qualcosa che al giorno d’oggi non possiamo nemmeno immaginare?].”
Andrew: “Penso che la creazione di una AGI richiederà [diverse svolte epocali nel campo di ricerca delle IA]. Si, potrebbe accadere. Sia grazie a passi da gigante nei software algoritmici [che nell’hardware]. [Trovo invece estremamente difficile prevedere se tali svolti arriveranno tra 10, 100 o 1000 anni]”.
GigaOM: “pensi che la creatività umana, come ad esempio l’abilità di scrivere una sceneggiatura o un romanzo, richieda una AGI o sia invece alla nostra portata, [grazie alle tecnologie delle quali disponiamo ora?]”.
Andrew: “Penso che [nella maggior parte dei casi la creatività sia “un qualcosa” del quale non abbiamo ben capito il processo che ha portato alla sua realizzazione]. […] Essendo stato coinvolto in vari processi creativi, [posso dire che] la creatività è [soprattutto] duro lavoro [e la risultante di un incrementale assemblamento di piccoli tasselli che vanno infine a costruire grandi cose – che [agli altri] sembrano sbucate dal nulla]. Ma se qualcuno non è in grado di notare i piccoli tasselli e capire quanto sia difficile [assemblarli durante il] processo creativo, penso che a volte la creatività appaia molto più “speciale” [all’osservatore esterno che all’essere umano che l’ha adoperata].”
GigaOM: “hai idea di cosa sia la coscienza umana? O nello specifico, pensi che la coscienza umana sia fondamentalmente computazionale?
Andrew: “Non so cosa sia la coscienza. In filosofia vi è un dibattito sul possibilità che le persone intorno a te siano realmente coscienti o semplicemente degli zombie o automi che attraverso la computazione agiscono come se avessero una coscienza. In fin dei conti, come possiamo capire se le [persone intorno a noi] sono realmente coscienti o semplici automi? Non vedo la coscienza come qualcosa di fondamentalmente irraggiungibile per i computer ma [il come ed il quando saranno in grado di possederne una non è ancora chiaro].”
Fonte: per leggere l’intervista completa clic qui.