Il buon senso include una comprensione intuitiva della fisica di base, qualcosa che manca ai computer. Andriy Onufriyenko/Getty Images Immagina di avere amici a pranzo e hai intenzione di ordinare una pizza ai peperoni. Ti ricordi che Amy ha detto che Susie aveva smesso di mangiare carne. Prova a chiamare Susie, ma quando lei non risponde, decidi di andare sul sicuro e di ordinare invece una pizza margherita.
Le persone danno per scontata la capacità di affrontare situazioni come queste su base regolare. In realtà, nel compiere queste imprese, gli esseri umani fanno affidamento non su uno, ma su un potente insieme di abilità universali note come buon senso.
Come ricercatore di intelligenza artificiale, il mio lavoro fa parte di un ampio sforzo per dare ai computer una parvenza di buon senso. È uno sforzo estremamente impegnativo.
Nonostante sia universale ed essenziale per il modo in cui gli umani comprendono il mondo che li circonda e imparano, il buon senso ha sfidato un'unica definizione precisa. G.K. Chesterton, un filosofo e teologo inglese, notoriamente scrisse all'inizio del XX secolo che "il buon senso è una cosa selvaggia, attaccare, e oltre le regole." Le definizioni moderne oggi concordano sul fatto che, come minimo, è un naturale, piuttosto che insegnato formalmente, capacità umana che consente alle persone di navigare nella vita quotidiana.
Il buon senso è insolitamente ampio e include non solo abilità sociali, come gestire le aspettative e ragionare sulle emozioni degli altri, ma anche un ingenuo senso della fisica, come sapere che una roccia pesante non può essere posizionata in sicurezza su un fragile tavolo di plastica. Ingenuo, perché le persone sanno queste cose nonostante non lavorino consapevolmente attraverso equazioni fisiche.
Il buon senso include anche la conoscenza di base di nozioni astratte, come il tempo, spazio ed eventi. Questa conoscenza consente alle persone di pianificare, stimare e organizzare senza dover essere troppo precisi.
intrigante, Il buon senso è stata una sfida importante alla frontiera dell'IA sin dai primi giorni del campo negli anni '50. Nonostante gli enormi progressi dell'IA, soprattutto nel gioco e nella visione artificiale, il buon senso della macchina con la ricchezza del buon senso umano rimane una possibilità lontana. Questo potrebbe essere il motivo per cui gli sforzi di intelligenza artificiale progettati per complessi, problemi del mondo reale con molte parti intrecciate, come la diagnosi e la raccomandazione di trattamenti per i pazienti COVID-19, a volte cadono in piano.
L'IA moderna è progettata per affrontare problemi altamente specifici, contrariamente al buon senso, che è vago e non può essere definito da un insieme di regole. Anche gli ultimi modelli a volte commettono errori assurdi, suggerendo che manca qualcosa di fondamentale nel modello mondiale dell'IA. Per esempio, dato il seguente testo:
"Ti sei versato un bicchiere di mirtillo rosso, ma poi distrattamente, ci hai versato circa un cucchiaino di succo d'uva. Sembra OK. Tu provi ad annusarlo, ma hai un brutto raffreddore, quindi non puoi annusare nulla. Hai molta sete. Quindi tu"
il tanto pubblicizzato generatore di testo AI GPT-3 in dotazione
"Bevilo. Ora sei morto."
I recenti sforzi ambiziosi hanno riconosciuto il buon senso delle macchine come un problema di intelligenza artificiale dei nostri tempi, uno che richiede collaborazioni concertate tra le istituzioni per molti anni. Un esempio notevole è il programma quadriennale Machine Common Sense lanciato nel 2019 dall'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa degli Stati Uniti per accelerare la ricerca sul campo dopo che l'agenzia ha pubblicato un documento che delinea il problema e lo stato della ricerca sul campo.
Il programma Machine Common Sense finanzia molti degli attuali sforzi di ricerca nel senso comune delle macchine, compreso il nostro, Apprendimento e inferenza multimodali Open World Grounded (MOWGLI). MOWGLI è una collaborazione tra il nostro gruppo di ricerca presso la University of Southern California e ricercatori di intelligenza artificiale del Massachusetts Institute of Technology, Università della California a Irvine, Stanford University e Rensselaer Polytechnic Institute. Il progetto mira a costruire un sistema informatico in grado di rispondere a una vasta gamma di domande di buon senso.
Uno dei motivi per essere ottimisti sul fatto di riuscire finalmente a decifrare il buon senso della macchina è il recente sviluppo di un tipo di intelligenza artificiale avanzata per l'apprendimento profondo chiamata trasformatori. I trasformatori sono in grado di modellare il linguaggio naturale in modo potente e, con qualche aggiustamento, sono in grado di rispondere a semplici domande di buon senso. Rispondere alle domande di buon senso è un primo passo essenziale per la creazione di chatbot in grado di conversare in modo umano.
Negli ultimi due anni, è stato pubblicato un prolifico corpo di ricerche sui trasformatori, con applicazioni dirette al ragionamento di senso comune. Questo rapido progresso come comunità ha costretto i ricercatori nel campo ad affrontare due questioni correlate ai margini della scienza e della filosofia:che cos'è il buon senso? E come possiamo essere sicuri che un'IA abbia buon senso o no?
Per rispondere alla prima domanda, i ricercatori suddividono il buon senso in diverse categorie, compresa la sociologia del senso comune, psicologia e conoscenze di base. Gli autori di un libro recente sostengono che i ricercatori possono andare molto oltre dividendo queste categorie in 48 aree a grana fine, come la pianificazione, rilevamento delle minacce ed emozioni.
Però, non è sempre chiaro con quanta pulizia queste aree possano essere separate. Nel nostro recente articolo, gli esperimenti hanno suggerito che una risposta chiara alla prima domanda può essere problematica. Persino annotatori umani esperti - persone che analizzano il testo e ne classificano i componenti - all'interno del nostro gruppo non erano d'accordo su quali aspetti del buon senso si applicassero a una frase specifica. Gli annotatori erano d'accordo su categorie relativamente concrete come il tempo e lo spazio, ma non erano d'accordo su concetti più astratti.
Anche se accetti che alcune sovrapposizioni e ambiguità nelle teorie del senso comune siano inevitabili, i ricercatori possono mai essere davvero sicuri che un'IA abbia buon senso? Spesso facciamo domande alle macchine per valutare il loro buon senso, ma gli umani navigano nella vita quotidiana in modi molto più interessanti. Le persone impiegano una serie di competenze, affinato dall'evoluzione, compresa la capacità di riconoscere causa ed effetto di base, risoluzione di problemi creativa, stime, pianificazione e abilità sociali essenziali, come la conversazione e la negoziazione. Per quanto lungo e incompleto possa essere questo elenco, un'intelligenza artificiale non dovrebbe ottenere di meno prima che i suoi creatori possano dichiarare la vittoria nella ricerca basata sul buon senso delle macchine.
Sta già diventando dolorosamente chiaro che anche la ricerca sui trasformatori sta producendo rendimenti decrescenti. I trasformatori stanno diventando sempre più grandi e affamati di energia. Un recente trasformatore sviluppato dal gigante dei motori di ricerca cinese Baidu ha diversi miliardi di parametri. Ci vuole un'enorme quantità di dati per un training efficace. Ancora, si è finora dimostrato incapace di cogliere le sfumature del buon senso umano.
Anche i pionieri del deep learning sembrano pensare che possa essere necessaria una nuova ricerca fondamentale prima che le reti neurali odierne siano in grado di fare un tale salto. A seconda del successo di questa nuova linea di ricerca, non si può dire se il buon senso della macchina è tra cinque anni, o 50.
Mayank Kejriwal è professore assistente di ricerca di ingegneria industriale e dei sistemi presso la University of Southern California.
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