Ispirato al funzionamento del cervello umano e basato su un meccanismo biologico chiamato neuromodulazione, consente agli agenti intelligenti di adattarsi a situazioni sconosciute

L'intelligenza artificiale (AI) ha consentito lo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico ad alte prestazioni negli ultimi anni. Però, queste tecniche sono spesso applicate compito per compito, il che implica che un agente intelligente addestrato per un compito svolgerà male su altri compiti, anche molto simili. Per superare questo problema, i ricercatori dell'Università di Liegi (ULiège) hanno sviluppato un nuovo algoritmo basato su un meccanismo biologico chiamato neuromodulazione. Questo algoritmo consente di creare agenti intelligenti in grado di eseguire attività non riscontrate durante l'addestramento. Questo risultato inedito ed eccezionale viene presentato questa settimana sulla rivista PLOS UNO .

Nonostante gli enormi progressi nel campo dell'IA negli ultimi anni, siamo ancora molto lontani dall'intelligenza umana. Infatti, se le attuali tecniche di intelligenza artificiale consentono di addestrare gli agenti informatici a svolgere determinati compiti meglio degli umani quando sono addestrati appositamente per loro, le prestazioni di questi stessi agenti sono spesso molto deludenti quando vengono messi in condizioni (anche leggermente) diverse da quelle vissute durante gli allenamenti.

L'essere umano è in grado di adattarsi alle nuove situazioni in modo molto efficace utilizzando le competenze che ha acquisito nel corso della sua vita. Per esempio, un bambino che ha imparato a camminare in un soggiorno imparerà presto a camminare anche in un giardino. In tale contesto, imparare a camminare è associato alla plasticità sinaptica, che modifica le connessioni tra i neuroni, mentre il rapido adattamento delle abilità di deambulazione apprese in soggiorno a quelle necessarie per camminare in giardino è associato alla neuromodulazione. La neuromodulazione modifica le proprietà input-output dei neuroni stessi tramite neuromodulatori chimici.

La plasticità sinaptica è alla base di tutti gli ultimi progressi dell'IA. Però, nessun lavoro scientifico ha finora proposto un modo per introdurre un meccanismo di neuromodulazione nelle reti neurali artificiali. Questo risultato del tutto eccezionale, descritto questa settimana sul giornale PLOS UNO , è il risultato di una collaborazione estremamente fruttuosa tra neuroscienziati e ricercatori di intelligenza artificiale dell'Università di Liegi che sviluppano algoritmi intelligenti:due dottorati di ricerca. studenti, Nicolas Vecoven e Antoine Wehenkel, oltre a due professori, Damien Ernst (specialista in intelligenza artificiale) e Guillaume Drion (neuroscienziato).

Questi ricercatori di ULiège hanno sviluppato un'architettura di rete neurale artificiale completamente originale, introducendo un'interazione tra due sottoreti. La prima tiene conto di tutte le informazioni contestuali relative al compito da risolvere e, sulla base di queste informazioni, neuromodulo la seconda sottorete alla maniera dei neuromodulatori chimici del cervello. Grazie alla neuromodulazione, questa seconda sottorete, che determina le azioni che l'agente intelligente deve compiere, può quindi essere adattato molto rapidamente al compito attuale. Ciò consente all'agente di risolvere in modo efficiente nuove attività.

Questa architettura innovativa è stata testata con successo su classi di problemi di navigazione per i quali è necessario un adattamento. In particolare, agenti addestrati a muoversi verso un obiettivo, evitando gli ostacoli, sono stati in grado di adattarsi a situazioni in cui il loro movimento è stato interrotto da direzioni del vento estremamente variabili.

Il prof. Damien Ernst dice, "La novità di questa ricerca è che, per la prima volta, i meccanismi cognitivi identificati nelle neuroscienze stanno trovando applicazioni algoritmiche in un contesto multi-tasking. Questa ricerca apre prospettive nello sfruttamento in IA della neuromodulazione, un meccanismo chiave nel funzionamento del cervello umano."