I ricercatori dell'Università di Oxford hanno recentemente cercato di ricreare i modelli di pensiero umano nelle macchine, utilizzando una rete di immaginazione guidata dal linguaggio (LGI). Il loro metodo, delineato in un documento pre-pubblicato su arXiv, potrebbe informare lo sviluppo di un'intelligenza artificiale in grado di pensare in modo simile all'uomo, che implica un flusso di idee mentali guidato dal linguaggio.

Il pensiero umano generalmente richiede che il cervello comprenda una particolare espressione linguistica e la usi per organizzare il flusso delle idee nella mente. Ad esempio, se una persona che esce di casa si accorge che piove, lei potrebbe dire internamente, "Se prendo un ombrello, potrei evitare di bagnarmi, " e poi decide di prendere un ombrello mentre esce. Mentre questo pensiero le passa per la mente, però, saprà automaticamente cosa significa l'input visivo (cioè le gocce di pioggia) che osserva, e come tenere un ombrello potrebbe evitare di bagnarsi, magari anche immaginando la sensazione di tenere in mano l'ombrello o di bagnarsi sotto la pioggia.

Sebbene alcune macchine ora possano riconoscere le immagini, elaborare il linguaggio o persino percepire le gocce di pioggia, non hanno ancora acquisito questa capacità di pensiero unica e immaginativa. Gli esseri umani possono raggiungere tale "pensiero continuo" perché sono in grado di generare immagini mentali guidate dal linguaggio ed estrarre rappresentazioni linguistiche da situazioni reali o immaginate.

Negli ultimi anni, i ricercatori hanno sviluppato strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in grado di rispondere alle domande in modo simile a quello umano. Però, questi sono solo modelli probabilistici, e quindi non sono in grado di comprendere il linguaggio allo stesso modo e con la stessa profondità degli umani. Questo perché gli esseri umani hanno un'innata capacità di apprendimento cumulativo che li accompagna mentre il loro cervello si sviluppa. È stato scoperto che questo "sistema di pensiero umano" è associato a particolari substrati neurali nel cervello, il più importante dei quali è la corteccia prefrontale (PFC).

Il PFC è la regione del cervello responsabile della memoria di lavoro (cioè, processi di memoria che avvengono mentre le persone svolgono un determinato compito), compreso il mantenimento e la manipolazione delle informazioni nella mente. Nel tentativo di riprodurre modelli di pensiero simili a quelli umani nelle macchine, Feng Qi e Wenchuan Wu, i due ricercatori che hanno condotto il recente studio, ha creato una rete neurale artificiale ispirata al PFC umano.

"Abbiamo proposto una rete di immaginazione guidata dal linguaggio (LGI) per apprendere in modo incrementale il significato e l'uso di numerose parole e sintassi, con l'obiettivo di formare un processo di pensiero macchina simile all'uomo, " hanno spiegato i ricercatori nel loro articolo.

La rete LGI sviluppata da Qi e Wu ha tre componenti chiave:un sistema di visione, un sistema linguistico e un PFC artificiale. Il sistema di visione è composto da un encoder che districa gli input ricevuti dalla rete o scenari immaginati in rappresentazioni astratte della popolazione, così come un decodificatore dell'immaginazione che ricostruisce scenari immaginati da rappresentazioni di livello superiore.

Il secondo sottosistema, il sistema linguistico, include un binarizer che trasferisce i testi dei simboli in vettori binari, un sistema che imita la funzione del solco intraparietale umano (IPS) estraendo informazioni sulla quantità dai testi di input e un textizer che converte i vettori binari in simboli di testo. Il componente finale della loro rete LGI imita il PFC umano, combinando input di entrambe le rappresentazioni linguistiche e visive per prevedere simboli di testo e immagini manipolate.

Qi e Wu hanno valutato la loro rete LGI in una serie di esperimenti e hanno scoperto che ha acquisito con successo otto diverse sintassi o compiti in modo cumulativo. La loro tecnica ha anche formato il primo "ciclo di pensiero macchina, " mostrando un'interazione tra immagini immaginate e testi linguistici. In futuro, la rete LGI sviluppata dai ricercatori potrebbe aiutare lo sviluppo di un'IA più avanzata, capace di strategie di pensiero simili a quelle umane, come la visualizzazione e l'immaginazione.

"LGI ha appreso in modo incrementale otto diverse sintassi (o attività), con cui è stato formato e convalidato un ciclo di pensiero macchina dalla corretta interazione tra linguaggio e sistema di visione, " hanno scritto i ricercatori. "Il nostro documento fornisce una nuova architettura per consentire alla macchina di apprendere, comprendere e utilizzare il linguaggio in un modo simile a quello umano che potrebbe in definitiva consentire a una macchina di costruire scenari mentali fittizi e possedere intelligenza".

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