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Google DeepMind fallisce un test di matematica delle superiori. Per copiare, meglio l’amico secchione

Nel Regno Unito, un semplice test di matematica destinato agli studenti sedicenni delle superiori è stato fallito dagli algoritmi di DeepMind, l'IA di Google. È ancora lunga la strada da percorrere prima che le IA siano davvero in grado di rivaleggiare con la nostra mente.

Un semplice test di matematica pensato per gli studenti sedicenni delle superiori del Regno Unito ha messo fine, per ora, ai sogni di gloria delle intelligenze artificiali. DeepMind, l’IA di Google, infatti non è riuscita a superarlo. Un episodio che forse ci aiuta a rimettere nella giusta prospettiva l’attuale evoluzione nel settore dell’intelligenza artificiale.

Deep learning, algoritmi, reti neurali, stanno indubbiamente conoscendo uno sviluppo eccezionale come mai accaduto negli scorsi decenni, anche grazie ad alcuni studi pionieristici che hanno rivoluzionato l’approccio. Forse però scienziati, futurologi e divulgatori si sono lasciati un po’ prendere la mano dall’entusiasmo, dipingendo come dietro l’angolo un futuro che in realtà dista ancora alcuni decenni.

È vero che le IA hanno acquisito la capacità di apprendere, ma le loro abilità sono ancora assai limitate. Riescono bene in un campo specifico e solo se gli si dà in pasto un elevato numero di informazioni di qualità. Inoltre, se lo scenario cambia, non sono in grado di riadattarsi e apprendere. In pratica dipendono ancora molto da noi, apprendono solo ciò che gli indichiamo e riescono a svolgere solo compiti molto specifici e circoscritti. E a volte nemmeno quello.

Sappiamo, ad esempio, dei limiti di cui ancora ora soffre il riconoscimento facciale, non soltanto sui nostri smartphone ma anche in implementazioni più vaste, ad esempio negli aeroporti. Da quanto emerso da una ricerca invece DeepMind avrebbe incontrato serie difficoltà a tradurre le domande di un semplice testo per le superiori nelle operazioni necessarie per risolverlo e questo perché nel testo c’è un miscuglio di frasi e formule matematiche, due linguaggi completamente diversi tra loro, che richiedono quindi analisi completamente differenti. A noi sembra una cosa semplice e scontata, ma passare da un registro logico a un altro, attraverso linguaggi completamente differenti, non lo è affatto per un’IA.

Il momento in cui la singolarità si verificherà arriverà prima o poi, così come quello in cui robot e intelligenze artificiali inizieranno a sostituirci nei lavori, prima in quelli di basso livello e poi anche in quelli di concetto. Ma non domani, né dopodomani.

Gregory Bateson ha riflettuto molto sulla capacità di passare da un contesto logico a un altro, in diversi campi del reale: una capacità innata negli esseri umani quanto cruciale epr una vera comprensione del mondo, ma complessa da riprodurre. I suoi lavori principali sono Mente e Natura e Verso Un’Ecologia Della Mente.