Da asporto chiave
- Un nuovo tipo di hardware per computer potrebbe consentire all'intelligenza artificiale di apprendere continuamente come il cervello umano.
- I ricercatori della Purdue University affermano che il loro dispositivo può essere riprogrammato su richiesta tramite impulsi elettrici.
- Anche se un sistema di intelligenza artificiale che apprende completamente da solo è ancora principalmente un concetto, ci sono molti esempi che si avvicinano.
L'intelligenza artificiale (AI) potrebbe presto ottenere una spinta da un nuovo tipo di chip per computer ispirato al cervello umano.
I ricercatori della Purdue University hanno costruito un nuovo componente hardware che può essere riprogrammato su richiesta tramite impulsi elettrici. Il team afferma che questa adattabilità consentirebbe al dispositivo di assumere tutte le funzioni necessarie per costruire un computer ispirato al cervello. Fa parte di uno sforzo continuo per costruire sistemi di intelligenza artificiale in grado di apprendere continuamente.
"Quando i sistemi di intelligenza artificiale apprendono continuamente nell'ambiente, possono adattarsi a un mondo che cambia nel tempo", ha detto a Lifewire l'esperto di intelligenza artificiale dello Stevens Institute of Technology Jordan Suchow in un'intervista via e-mail. "Lo vediamo, ad esempio, quando un sistema di rilevamento delle frodi rileva uno schema di acquisti fraudolenti precedentemente non osservato o quando un sistema di riconoscimento facciale incontra una persona che non ha mai visto prima."
Studenti per tutta la vita
I ricercatori della Purdue hanno recentemente pubblicato l'articolo sulla rivista Science. Descrive come i chip dei computer potrebbero ricablare dinamicamente se stessi per acquisire nuovi dati allo stesso modo del cervello. L'approccio potrebbe aiutare l'IA a continuare ad apprendere nel tempo.
"I cervelli degli esseri viventi possono apprendere continuamente per tutta la loro vita. Ora abbiamo creato una piattaforma artificiale per consentire alle macchine di apprendere per tutta la loro vita", ha affermato uno degli autori dell'articolo, Shriram Ramanathan, in un comunicato stampa.
L'hardware ideato dal team di Ramanathan è un piccolo dispositivo rettangolare fatto di un materiale chiamato nichelato di perovskite, che è molto sensibile all'idrogeno. L'applicazione di impulsi elettrici a diverse tensioni consente al dispositivo di mescolare una concentrazione di ioni idrogeno in pochi nanosecondi, creando stati che i ricercatori hanno scoperto potrebbero essere mappati alle funzioni corrispondenti nel cervello.
Quando il dispositivo ha più idrogeno vicino al suo centro, ad esempio, può agire come un neurone, una singola cellula nervosa. Con meno idrogeno in quella posizione, il dispositivo funge da sinapsi, una connessione tra i neuroni, che è ciò che il cervello usa per immagazzinare la memoria in complessi circuiti neurali.
"Se vogliamo costruire un computer o una macchina ispirati al cervello, allora vogliamo avere la capacità di programmare, riprogrammare e cambiare continuamente il chip", ha detto Ramanathan.
Macchine per pensare?
Molti moderni sistemi di intelligenza artificiale si adattano alle nuove informazioni quando vengono riqualificati, ha affermato in un'e-mail David Kanter, direttore esecutivo di MLCommons, un consorzio di ingegneria aperto dedicato al miglioramento dell'apprendimento automatico.
"Il mondo è un luogo intrinsecamente dinamico e, in definitiva, l'apprendimento automatico e l'IA devono adattarsi a questo", ha affermato Kanter. "Ad esempio, un sistema di riconoscimento vocale nel 2022 che non "sa" di COVID-19 o coronavirus mancherebbe di un grande aspetto del mondo moderno. Allo stesso modo, un veicolo autonomo dovrebbe adattarsi ai cambiamenti nelle strade, alla chiusura dei ponti o anche le basse temperature rendono la strada ghiacciata."
Sebbene un sistema di intelligenza artificiale che apprenda completamente da solo sia ancora principalmente un concetto, molti esempi si avvicinano, ha affermato Sameer Maskey, CEO della società di intelligenza artificiale Fusemachines, in un'intervista via e-mail. Uno di questi sistemi di autoapprendimento ha fatto notizia quando un sistema di intelligenza artificiale ha battuto un essere umano a una partita di Go.
"AlphaGo è stata la prima IA di DeepMind a sconfiggere un giocatore professionista di Go", ha aggiunto Maskey. "I loro franchise di giochi sono diventati trampolini di lancio con ogni nuova aggiunta che adotta progressi verso un'IA che continua ad imparare."
I sistemi di intelligenza artificiale del futuro cercheranno le informazioni di cui hanno bisogno per prendere buone decisioni e intraprendere le azioni appropriate, ha previsto Suchow. Questi computer avanzati eviteranno costosi errori imparando dalle proprie simulazioni di esperienza, ad esempio attraverso il "gioco autonomo", in cui l'IA immagina i risultati delle interazioni che ha con le copie di se stessa.
"Questo è simile al modo in cui gli esseri umani possono imparare attraverso l'immaginazione, prevedendo un brutto risultato senza aver bisogno di sperimentarlo direttamente", ha aggiunto Suchow. "I sistemi di intelligenza artificiale impareranno strategie più efficaci per l'apprendimento, proprio nel modo in cui uno studente può dirigere il proprio tempo e la propria attenzione non solo al contenuto sostanziale di ciò che sta studiando, ma anche al processo di apprendimento stesso."
