Da alcuni anni il mondo della tecnologia ha fatto dei veri e propri progressi soprattutto per ciò che riguarda l’intelligenza artificiale. In questo ambito sono tanti i filoni di ricerca tra cui quello dell’apprendimento biologico. Ecco le novità.

Intelligenza artificiale: ecco lo stato attuale

Negli ultimi tempi non si fa che parlare dell’intelligenza artificiale. Parliamo di un ambito tecnologico in continua crescita, e che ha già fatto moltissimi progressi. Lo scopo finale è quello di rendere i sistemi basati sull’intelligenza artificiale sempre più efficienti. Questo potrebbe aiutare tutti noi nelle azioni quotidiane ma anche in situazioni difficili.

Avere un sistema addestrato che ha un’intelligenza propria, simile a quella umana, può fare la differenza. Uno tra i tanti ambiti in cui l’intelligenza artificiale potrebbe avere risvolti positivi è la medicina. Questo è lo scopo finale a cui lo studio sull’intelligenza artificiale si sta pian piano avvicinando. Ovviamente parliamo di progressi lenti, soprattutto se paragonati al mondo dell’Informatica sempre in cambiamento.

Ma qual è lo stato attuale? Uno dei problemi attuali a cui si sta cercando di porre rimedio riguarda l’affidabilità. Ad oggi è ancora troppo alta rendendo l’intelligenza artificiale non proprio perfetta. Ad oggi, questa poca affidabilità si deve al fatto che l’intelligenza artificiale attuale è basata su sistemi di apprendimento molto rigidi. Ovviamente parliamo di sistemi automatici ma che, per questo, sono poco efficaci nell’affrontare sfide nuove.

Quando c’è una situazione o un’informazione nuova che l’intelligenza artificiale non ha incontrato in fase di apprendimento, non produce risposta. A questo punto quello che si fa è aggiornare il sistema da zero aggiungendo questa nuova informazione a tutte le altre informazioni che il sistema aveva già appreso.

Le conseguenze di questo sistema

I sistemi di intelligenza artificiale attuali, quindi, funzionano bene ma non in modo efficiente e flessibile. Questo è uno dei motivi che rende l’intelligenza artificiale molto distante da quella umana allontanandola sempre più dallo scopo per cui è nata.

Il sistema attuale ha conseguenze ingenti sotto vari punti di vista. Prima di tutto, come già detto, questo tipo di apprendimento rende il sistema poco efficiente e flessibile. Le altre conseguenze, però, riguardano i costi che questo sistema ha a livello economico ed ambientale. Infatti, per riaggiornare il sistema da zero, ci sono veri e propri sprechi di energie con l’aumento delle emissioni di CO2.

A ciò si aggiungono altri sprechi ed emissioni. È stato studiato per che riaggiornare sistemi molto grandi, ci sono ingenti sprechi ed emissioni di anidride carbonica. Quindi, al momento, l’intelligenza artificiale appare più un lusso e uno spreco in un momento di scarsa disponibilità di risorse economiche ed energetiche.

La soluzione è l’apprendimento biologico

È per questo che la ricerca si sta occupando di trovare una soluzione così da ridurre le ingenti conseguenze dei sistemi attuali di intelligenza artificiale. A tal proposito, sono fondamentali le ricerche condotte da un gruppo internazionale di ricercatori, coordinato dal Neuromorphic AI Lab (NUAI Lab) della UTSA (University of Texas at San Antonio).

Questo gruppo, pur essendo internazionale, ha al suo interno l’italiano Vincenzo Lomonaco, ricercatore presso l’Università di Pisa. La soluzione che è stata ideata e proposta da questo gruppo è quella dell’Apprendimento Automatico Continuo. Si tratta di un tipo di apprendimento incrementale che permette al sistema di apprendere nuove nozioni in sequenza. Questo porta ad un nuovo apprendimento ma senza dimenticare quelli precedenti.

Si tratta di un modello di apprendimento molto vicino a quello umano. A livello informatico questo nuovo sistema comporta la modifica degli attuali algoritmi. È stato pensato, infatti, ad un modello basato sul co-design. In questo modello nuovo, quindi, ci sarà la progettazione contemporanea di componenti hardware e componenti software. A ciò si aggiungeranno algoritmi di nuova generazione.

E quindi sarà proprio questo nuovo progetto a permettere l’apprendimento incrementale e più efficiente. In questo modo i sistemi di intelligenza artificiale saranno sempre più umani e vicini a cambiare il mondo.