- I ricercatori hanno creato un’intelligenza artificiale in grado di apprendere compiti da istruzioni testuali e quindi comunicare tale conoscenza ad altri sistemi di intelligenza artificiale. Ciò elimina la necessità di formazione individuale per ciascuna IA, semplificando lo sviluppo.
- La rete di intelligenza artificiale comprende frasi complete, imitando l’interazione umana. Questo progresso nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente all’intelligenza artificiale di collaborare in modo più efficace con gli esseri umani.
- Sebbene non sia senziente, questa comunicazione AI apre la strada a ulteriori esplorazioni. Ciò scatena discussioni sui potenziali vantaggi e svantaggi dell’intelligenza artificiale nella società, comprese le preoccupazioni sul superamento del controllo umano.
Un team di ricercatori ha sviluppato un’intelligenza artificiale in grado di comunicare tra loro. Secondo i ricercatori, questo modello innovativo è progettato per acquisire conoscenze ed eseguire compiti da direttive basate su testo, trasferendo successivamente questa conoscenza ad altri sistemi di intelligenza artificiale. I dettagli di questa svolta e dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale sono stati pubblicati sulla rivista Natura.
Come sono riusciti i ricercatori a raggiungere questo obiettivo?
Per valutarne l’efficienza, i ricercatori hanno consentito a un’intelligenza artificiale di padroneggiare un compito utilizzando le istruzioni fornite. Questa IA è stata quindi in grado di condividere le sue conoscenze con un’altra IA, chiamata IA “sorella”, consentendo a quest’ultima di completare i compiti assegnati senza la necessità di formazione o esperienza precedenti. Questo progresso segna un significativo passo avanti per le reti di intelligenza artificiale, dimostrando le immense possibilità offerte dall’integrazione dell’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) nella tecnologia di intelligenza artificiale.
I ricercatori hanno avanzato l’intelligenza artificiale esplorando agenti capaci di comunicazione diretta e apprendimento reciproco dei compiti. La svolta prevede la costruzione di una rete di intelligenza artificiale addestrata esclusivamente su istruzioni scritte, che successivamente trasmette le sue conoscenze a un’intelligenza artificiale controparte. Questa pietra miliare dipende dallo sfruttamento dell’elaborazione del linguaggio naturale, che consente alle macchine di comprendere e replicare il linguaggio umano in modo naturale. La rete di intelligenza artificiale comprende reti neurali, complessi insiemi di algoritmi di apprendimento automatico modellati sulla struttura neuronale del cervello umano.
L’obiettivo fondamentale dell’elaborazione del linguaggio naturale è imitare il linguaggio umano nei computer, consentendo a queste macchine di interpretare ed emulare testi o parole pronunciate con maggiore facilità e naturalezza. Questo concetto è sempre più pertinente dato l’impennata degli sviluppi dell’intelligenza artificiale, anche se il raggiungimento della piena fattibilità rimane un obiettivo lontano. L’avvento dell’intelligenza artificiale capace di comunicazione reciproca rappresenta un passo significativo in questo viaggio.
L’intelligenza artificiale composita, una “rete neurale sensomotoria-ricorrente (RNN)”, viene addestrata su un repertorio di compiti psicofisici, rispondendo a stimoli come la luce sulla base di istruzioni trasmesse attraverso la PNL. Nonostante la mancanza di esposizione precedente o di dati di addestramento specifici per l’attività, l’RNN raggiunge un’impressionante precisione dell’83% nell’esecuzione di attività guidate da istruzioni in linguaggio naturale. La sua comprensione di frasi scritte facilita l’esecuzione delle attività, culminando nell’articolazione dei risultati tramite istruzioni linguistiche a un’intelligenza artificiale di pari livello, consentendo l’esecuzione delle attività senza esperienza precedente.
Questa svolta semplifica il processo di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale eliminando gran parte del lavoro preliminare. Convenzionalmente, ogni modello richiede una formazione individuale per compiti specifici. Tuttavia, una rete in cui le entità IA possono condividere le conoscenze elude la necessità di una formazione iniziale così estesa.
Gli scienziati dietro questa rete hanno raggiunto un traguardo importante consentendo al modello di elaborare e reagire a frasi complete in un modo che imita più da vicino l’interazione umana naturale. Ciò rappresenta un passo avanti enorme nelle capacità dei modelli di intelligenza artificiale, migliorando il loro potenziale per collaborare in modo più fluido con gli operatori umani.
Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale che comunicano tra loro non equivalgano alla creazione di un’intelligenza artificiale con capacità di ragionamento simili a quelle umane, questo sviluppo apre la strada a nuove esplorazioni nella tecnologia dell’intelligenza artificiale. Ciò solleva sia eccitazione che apprensione, alimentando dibattiti sui potenziali impatti dell’intelligenza artificiale sulla società, comprese le preoccupazioni speculative sul fatto che l’intelligenza artificiale superi il controllo umano.
Credito immagine in primo piano: Google DeepMind/Unsplash
