Quando i ricercatori progettano sistemi di apprendimento automatico, il loro obiettivo è in genere automatizzare determinate funzioni. Invece di essere completamente autonomo, però, la maggior parte di questi sistemi lavora insieme agli umani. Per essere veramente utile, hanno bisogno di capire quali obiettivi hanno le persone.

I ricercatori del Centro finlandese per l'intelligenza artificiale (FCAI) hanno compiuto importanti passi avanti verso la progettazione di un'intelligenza artificiale che comprenda le persone.

All'inizio, i ricercatori hanno insegnato all'intelligenza artificiale a costruire un modello del suo utente, umano o macchina. Quindi, gli hanno insegnato ad adattare questo modello seguendo le azioni dell'utente. In pratica, i ricercatori hanno sviluppato metodi di apprendimento automatico che combinano le statistiche con il calcolo, e poi testato i metodi nella pratica e nelle simulazioni. Hanno testato gli algoritmi in situazioni semplici per assicurarsi di capire cosa succede esattamente in quelle situazioni e riportare accuratamente gli eventi.

Nel primo esperimento, hanno progettato un insegnante di intelligenza artificiale per l'intelligenza artificiale dell'apprendimento.

"Questo è stato difficile soprattutto perché l'intelligenza artificiale dell'apprendimento poteva decidere cosa voleva imparare, " spiega Samuel Kaski, il direttore di FCAI e professore all'Università di Aalto. I ricercatori hanno notato che lo studente con intelligenza artificiale ha ottenuto risultati di apprendimento migliori quando l'insegnante ha capito quali informazioni aveva già appreso e ha adattato il suo materiale didattico per adattarsi a questo particolare studente.

Nel secondo esperimento, agli utenti umani è stato chiesto di trovare una particolare parola target utilizzando un motore di ricerca di parole basato sull'intelligenza artificiale. Il motore presenta all'utente una parola alla volta, e l'utente quindi gli dice se la parola presentata è utile per trovare la parola di destinazione. Se l'utente sta cercando la parola "calcio, " ad esempio, è probabile che dicano che la prima parola relativa allo sport presentata è utile, se tutte le parole precedenti sono state collegate al cibo.

I risultati di questo esperimento hanno mostrato che l'IA potrebbe aiutare gli utenti a trovare le parole target più velocemente se capisse che, rispondendo alle parole presentate in un certo modo, l'utente vuole indirizzare l'IA verso le parole giuste. In altre parole, l'IA ha tenuto conto del fatto che l'utente sta cercando di insegnarlo.

Secondo il professor Kaski, questo argomento è importante, poiché l'interazione tra utente e intelligenza artificiale diventa molto più semplice quando l'intelligenza artificiale comprende gli obiettivi dell'utente. "Quindi l'utente umano non ha più bisogno di spiegare in dettaglio cosa si aspetta dall'assistente AI".

Uno degli obiettivi principali di FCAI è sviluppare un'IA che comprenda gli esseri umani e sia comprensibile. "Finora, possiamo costruire sistemi di intelligenza artificiale che capiscono gli obiettivi degli utenti solo in situazioni molto semplici, il che significa che la progettazione di assistenti AI veramente utili richiede molto lavoro aggiuntivo, " dice Kaski.