L’intelligenza artificiale è ormai giunta ad un livello insperato. Le macchine hanno raggiunto una certa maturità e grazie ai progressi del machine e deep learning la loro evoluzione è destinata a non placarsi. L’ultima dimostrazione arriva da AlphaGo Zero , una versione “potenziata” di quell’AlphaGo progettato da DeepMind che in più occasioni ha sconfitto il campione mondiale in carne ed ossa del gioco Go. A differenza del passato la macchina è in grado non solo di studiare le mosse del concorrente e rispondere di conseguenza, ma effettuare approfonditi calcoli in tempo reale considerando il contesto e seguendo strategie in alcuni casi non convenzionali.
DeepMind racconta che i miglioramenti sono resi possibili grazie al reinforcement learning : “il sistema inizia con una rete neurale che non sa nulla del gioco Go. Successivamente gioca contro di sé, combinando questa rete neurale con un potente algoritmo di ricerca. Mentre gioca, la rete neurale viene sintonizzata e aggiornata per prevedere le mosse, nonché l’eventuale vincitore della partita. Questa rete neurale aggiornata viene poi ricombinata con l’algoritmo di ricerca per creare una nuova versione più forte di AlphaGo Zero e il processo ricomincia. In ogni iterazione, le prestazioni del sistema aumentano di poco e la qualità delle partite di auto-gioco aumenta, portando a reti neurali sempre più accurate e versioni sempre più forti di AlphaGo Zero”. La macchina quindi ora apprende via via nuove strategie e migliori risposte dal suo stesso gioco e non più basandosi sulle mosse della persona in carne ed ossa che sta sfidando , ma in assoluta autonomia (su The Nature è stata pubblicato un articolo di approfondimento sull’evoluzione).
Questa fondamentale modifica tecnica si traduce sulla possibilità di superare completamente i limiti umani , permettendo così alla macchina un’evoluzione più veloce e profonda (“non usando dati umani o esperienza umana sotto ogni profilo, abbiamo rimosso i limiti della conoscenza umana” – ha detto David Silver capo programmatore di AlphaGo, alla conferenza stampa).
Tra le altre differenze rispetto alla precedente versione di AlphaGo spiccano anche l’uso di una sola rete neuronale anziché due, il pieno automatismo di tutte le azioni, e la continua valutazione delle posizioni delle pedine in gioco grazie all’alta qualità della rete neuronale. Potenza ed efficienza sono le due caratteristiche che più si fanno apprezzare nella nuova versione.
“Dopo appena tre giorni di allenamento di auto-gioco, AlphaGo Zero ha sconfitto con forza il campione del mondo di 18 anni Lee Sedol con 100 partite a 0. Dopo 40 giorni di allenamento, AlphaGo Zero è diventato ancora più forte, superando la versione di AlphaGo conosciuta come “Master”, che ha sconfitto i migliori giocatori al mondo e il numero uno del mondo Ke Jie” – esulta il team di DeepMind impegnato nella progettazione. Gli ingegneri all’opera hanno voluto pubblicare online gli schemi di gioco lasciandoli a disposizione del pubblico. Da notare che l’allenamento della macchina in grado di sconfiggere il 100 per cento delle volte il campione umano è durata solo tre giorni (chissà se Sedol avrà voglia ancora di chiedere la rivincita ).
La crescita esponenziale dell’intelligenza artificiale di AlphaGo lascia ben sperare circa i suoi impieghi nel settore medico, nel risparmio energetico, nella scoperta di nuovi materiali, con forti ripercussioni sulla società . “Per noi, AlphaGo non è solo vincere alle partite di Go”. “È anche un grande passo verso la costruzione di algoritmi da impiegare diversamente” ha confermato Demis Hassabis, CEO di DeepMind.
Ma danno spazio anche a scenari apocalittici. Più le macchine diventano indipendenti e potenti più l’uomo potrebbe diventarne succube. Elon Musk di Tesla è soltanto uno dei tanti “visionari” che prospettano un futuro in cui l’intelligenza artificiale potrebbe mettere a repentaglio gli umani (recentemente ha definito il tema come “un rischio fondamentale per l’esistenza della civilizzazione”), esponendoli a gravi rischi per l’incolumità potendo persino provocare una guerra cibernetica . Quest’estate gli stessi ingegneri di Facebook, all’opera su nuovi bot intelligenti , hanno preferito sospendere alcuni test in quanto i software avevano iniziato a comunicare tra loro in un linguaggio incomprensibile all’uomo; anche se si trattava di un comportamento non insolito, come dichiarato da gli stessi sviluppatori, in molti si erano allarmati paventando una potenziale Skynet. I robot intelligenti inoltre hanno cominciato ormai da tempo ad attirarsi le antipatie dei lavoratori che temono di essere rimpiazzati definitivamente dalle macchine. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale sembra quindi destinata a correre su due binari, uno tecnologico e uno sociale, per nulla paralleli. Solo la considerazione di quest’ultimo aspetto potrà decretarne un reale successo.
Mirko Zago
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20 ott 2017