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  • Cosa riservano i prossimi 20 anni all'intelligenza artificiale?

    Yolanda Gil, un direttore di ricerca presso l'USC Viterbi Information Sciences Institute (ISI), è stato coautore di una nuova roadmap di 20 anni per l'intelligenza artificiale. Credito:USC Viterbi.

    Yolanda Gil, presidente dell'Associazione per il progresso dell'intelligenza artificiale (AAAI), discute ciò che sarà necessario per far avanzare l'IA senza spostare indietro la sicurezza.

    L'anno è il 2031. Un focolaio di un virus altamente contagioso trasmesso dalle zanzare negli Stati Uniti si è diffuso rapidamente nelle principali città di tutto il mondo. È tutto pronto per fermare la diffusione della malattia, e questo include l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale (AI), che setacciano le notizie online e i social media alla ricerca di dati e modelli pertinenti.

    Lavorando con questi risultati, e dati raccolti da numerosi ospedali in tutto il mondo, gli scienziati scoprono un legame interessante con una rara condizione neurologica e viene sviluppato un trattamento. In pochi giorni, la malattia è sotto controllo. Non è difficile immaginare questo scenario, ma se i futuri sistemi di intelligenza artificiale saranno abbastanza competenti da svolgere il lavoro dipende in gran parte da come affrontiamo oggi lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.

    Questo è secondo una nuova tabella di marcia per l'intelligenza artificiale di 20 anni, co-autrice di Yolanda Gil, un professore di ricerca in informatica della USC e direttore della ricerca presso l'USC Viterbi Information Sciences Institute (ISI), con esperti di informatica delle università degli Stati Uniti

    Pubblicato di recente dal Computing Community Consortium, finanziato dalla National Science Foundation, la tabella di marcia mira a identificare le sfide e le opportunità nel panorama dell'IA, e per informare le decisioni future, politiche e investimenti in questo settore.

    In qualità di presidente dell'Associazione per il progresso dell'intelligenza artificiale (AAAI), Gil ha co-presieduto la tabella di marcia con Bart Selman, un professore di informatica alla Cornell University.

    Abbiamo parlato con Gil di cosa significa l'intelligenza artificiale oggi, cosa servirà per costruire un'IA più intelligente e competente in futuro, e come garantire che l'IA operi in sicurezza mentre si avvicina agli umani nella sua intelligenza.

    L'intervista è stata condensata e modificata per chiarezza.

    Perché hai intrapreso lo sforzo di AI Roadmap con il Computing Community Consortium?

    Volevamo davvero evidenziare ciò che servirà affinché i sistemi di intelligenza artificiale diventino più intelligenti a lungo termine. Così, pensi a interfacce di conversazione come Siri e Alexa, anche oggi, hanno ancora molti limiti. Cosa ci vorrebbe per rendere i sistemi di intelligenza artificiale più consapevoli del nostro mondo? Ad esempio, per loro di capire "Cos'è una madre?" e "Perché è importante ricordarmi del compleanno di mia madre?" Questo è il tipo di domande che ci poniamo nella relazione.

    Volevamo capire quale ricerca è necessaria per i nostri sistemi di intelligenza artificiale:le interfacce conversazionali, le auto a guida autonoma, i robot, per avere capacità aggiuntive. Se non investiamo in aree di ricerca a lungo termine, potrebbe non esserci una prossima generazione di sistemi in grado di capire di cosa tratta il nostro mondo, che sarà più bravo a conoscere i loro compiti, e sarà più competente.

    Cosa significa per te la frase intelligenza artificiale nel 2019?

    L'intelligenza artificiale riguarda davvero lo studio e la creazione di capacità che in genere associamo a comportamenti intelligenti. Questi tendono ad essere legati alla mente, intelligenza e pensiero, rispetto a comportamenti reattivi su piccola scala.

    Di solito pensiamo all'intelligenza in termini di capacità che implicano il pensiero, ragionamento, apprendimento; in termini di gestione di informazioni e compiti complessi che riguardano il mondo che ci circonda. Cose come, puoi imparare quando hai vissuto molte esperienze? O esempi? Puoi imparare osservando qualcuno che svolge un compito? Puoi imparare dai tuoi stessi errori? Puoi imparare da quando ti viene spiegato come funziona qualcosa?

    L'apprendimento è solo un aspetto dell'intelligenza artificiale. Ci sono anche altri aspetti che hanno a che fare con il ragionamento, pianificazione e organizzazione. E poi altre parti dell'IA relative al linguaggio naturale e alla comunicazione, e altri relativi alla robotica.

    Così, ci sono molti comportamenti intelligenti diversi che includiamo sotto l'ombrello dell'IA. Dato che abbiamo molti sistemi di intelligenza artificiale intorno a noi, una domanda chiave è:come li eleviamo per avere la prossima generazione di capacità?

    I ricercatori di intelligenza artificiale stanno davvero cercando di emulare il pensiero umano? O l'intelligenza artificiale è qualcosa di completamente diverso?

    Bene, molte ricerche considerano il comportamento umano come fonte di ispirazione per l'intelligenza artificiale, o come bersaglio, cercando di modellare l'intelligenza umana e il comportamento umano. Ma questo è solo un settore della comunità.

    Ci sono altri ricercatori, come me, che guardano al comportamento umano e lo usano come motivazione per creare o ingegnerizzare macchine che "pensano, "senza riguardo a come funziona la memoria umana, o cosa ci dicono gli esperimenti cognitivi sul pensiero umano, o la biologia umana o il cervello. Così, adottiamo più di un approccio ingegneristico.

    E a volte vedi l'intelligenza artificiale che tocca entrambi, quindi avrai sistemi cognitivi veramente ispirati all'uomo che si avvicinano ai compiti intelligenti nel modo in cui gli umani li farebbero. Per esempio, alcuni robot stanno cercando di apparire umani, ma molti altri robot faranno proprio quel compito e sai, non importa che aspetto abbiano. La ricerca sta progredendo in entrambe le aree.

    Cosa trovi particolarmente impressionante nell'attuale ricerca sull'IA?

    Vedere il successo che questi sistemi stanno avendo in applicazioni importanti come la medicina e altre aree della scienza, è molto eccitante per me. I sistemi di intelligenza artificiale sono utilizzati in medicina ormai da decenni, ma erano molto complessi e richiedevano molto tempo da costruire, e avrebbero prestazioni accettabili solo in determinate aree. Penso che ora stiamo vedendo i sistemi di intelligenza artificiale penetrare in nuove aree della medicina. Per esempio, I sistemi di intelligenza artificiale sono molto bravi a identificare i tumori o alcuni tipi di cellule sulla base di immagini patologiche.

    Quali grandi sfide pensi che debbano essere superate per spostare l'ago nell'IA?

    Il rapporto evidenzia molte sfide organizzate in tre principali aree di ricerca. Una grande sfida è l'integrazione delle capacità di intelligence. Proprio adesso, ad esempio, hai robot che aspirano, hai sistemi di intelligenza artificiale che parlano, ma è molto difficile integrare queste capacità separate per lavorare insieme.

    Il secondo è la comunicazione:in che modo l'intelligenza artificiale si connette con gli esseri umani e trasmette informazioni. Oggi, dialoghiamo con i sistemi di intelligenza artificiale, ma non ci sono interessi nella conversazione, quindi si accettano malintesi, e un risultato produttivo è desiderabile, ma non cruciale. Ma se quelle cose fossero davvero importanti?

    Il terzo è l'apprendimento consapevole, così per esempio, cosa ci vorrebbe per un'intelligenza artificiale per pensare:"Non dovrei usare quello che ho imparato perché non ho ancora visto abbastanza esempi di esso" o "dati i pochi esempi che ho visto, Dovrei analizzarli in nuovi modi per ottenere più informazioni da loro." Non abbiamo ancora sistemi in grado di farlo.

    Queste domande presentano un'agenda di ricerca molto ambiziosa ed entusiasmante per l'IA nei prossimi 20 anni.

    Cosa deve cambiare affinché la ricerca sull'IA possa fare passi da gigante?

    I risultati del rapporto indicano che, perseguire questo programma di ricerca, abbiamo bisogno di espandere gran parte dell'attuale infrastruttura universitaria per l'IA. Dobbiamo entrare in un'era in cui ci sono collaborazioni accademiche più sostanziali sui problemi dell'IA, e risorse più consistenti come hardware, risorse di dati e toolkit software aperti.

    Come ispirazione, stiamo puntando a sforzi da miliardi di dollari che hanno fatto una differenza significativa nel mondo:il Progetto Genoma Umano, che ha davvero spinto il campo della genomica; o il progetto LIGO, che ha portato all'osservazione sperimentale delle onde gravitazionali. Quello che stiamo dicendo è che a meno che non siamo a quel livello di investimento, ci vorrà molto tempo per arrivare al livello successivo delle capacità di intelligenza artificiale.

    Negli Stati Uniti, abbiamo molti ricercatori fantastici e le migliori università. Penso che dobbiamo continuare a sostenere i singoli progetti di ricerca come abbiamo fatto in passato, ma dobbiamo aggiungere un nuovo livello significativo di sforzi molto più grandi. Ecco perché la relazione raccomanda la creazione di multi-decennali, centri di ricerca multiuniversitari che si occuperanno di grandi questioni e grandi organizzazioni dedicate a problemi specifici.

    Di cosa sei più entusiasta nei prossimi 20 anni nell'IA?

    Penso che l'applicazione dell'IA per la ricerca e la scoperta scientifica abbia il potenziale per cambiare davvero il mondo, e questo è il fulcro della mia ricerca. Ci sono molte sfide in termini di rappresentazione della conoscenza scientifica in un modo leggibile dalla macchina, integrare i sistemi di intelligenza artificiale come parte del processo di ricerca. Così, fornire agli scienziati strumenti migliori è un'area davvero entusiasmante per me. Il mio sogno è che tra 20 anni, uno scienziato entrerà in ufficio la mattina e il loro sistema di intelligenza artificiale gli parlerà di risultati interessanti su cui ha lavorato durante la notte. Saremo in grado di fare scoperte a un ritmo più veloce, dalla ricerca di cure per le malattie a una migliore gestione delle risorse naturali, come l'acqua.

    La strada da percorrere sembra eccitante, per non dire altro, ma come possiamo garantire che le persone non vengano escluse man mano che l'intelligenza artificiale avanza?

    Dobbiamo garantire che ci siano eque opportunità per tutti di accedere a questa tecnologia. Dobbiamo spingere l'IA al livello della scuola materna, dare ai bambini l'opportunità di capire come questa tecnologia può avere un impatto sulle loro vite, fino al college.

    Nella relazione, raccomandiamo carriere per ingegneri AI non solo a livello di dottorato, ma a tutti i livelli, compresi i diplomi di laurea e persino i diplomi di scuola superiore in AI. Abbiamo bisogno di tecnici per riparare i robot, per preparare i dati per i sistemi di intelligenza artificiale, e utilizzare strumenti di intelligenza artificiale in nuove aree di applicazione.

    Le persone sono giustificate nelle loro preoccupazioni sull'intelligenza artificiale?

    Penso che dobbiamo essere consapevoli che quando l'IA viene impiegata nella vita reale in particolari settori, crea nuove sfide per la sicurezza, fiducia, ed etica. La mia prima preoccupazione sono gli umani che implementano e gestiscono i sistemi di intelligenza artificiale, piuttosto che il sistema di intelligenza artificiale stesso:ecco perché vorrei vedere un maggiore coinvolgimento nelle politiche e negli usi etici dell'intelligenza artificiale.

    Oggi, molte implementazioni dell'IA non stanno attraversando una fase di ingegneria della sicurezza e pensiero etico su quel particolare uso della tecnologia. Così, Penso che dovremmo investire molto di più in questo. Nella relazione, raccomandiamo la creazione di nuove lauree e percorsi di carriera esplicitamente sull'etica e la sicurezza dell'IA nell'ingegneria dell'IA.

    È anche importante notare che questi problemi non sono solo il problema dei ricercatori di intelligenza artificiale. La ricerca sull'intelligenza artificiale ha così tante ramificazioni e così tante connessioni con ogni disciplina. I ricercatori di intelligenza artificiale sono davvero entusiasti di interagire con altre comunità. Ci auguriamo che il rapporto aiuti a promuovere questo dialogo tra le discipline e le comunità, all'USC e oltre.

    Quale pensi sia il più grande mito sull'intelligenza artificiale?

    Penso che gli umani attribuiscano l'intelligenza all'IA in modo molto generoso. Interagiamo con un sistema di intelligenza artificiale, e iniziamo a immaginare che ci stia davvero capendo, solo perché ha detto "ciao". Ma in realtà, non ha capito proprio niente. I sistemi di intelligenza artificiale sono spesso percepiti come più capaci di quanto non siano in realtà. Così, quando utilizzi o interagisci con un sistema di intelligenza artificiale, usa un pensiero critico su ciò di cui è veramente capace in questo momento.


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