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Riesci sempre a metterti nei panni di un’altra persona?

Che tu abbia risposto sì o no, non è importante…

Perché esiste un test velocissimo per verificarlo, e lo vediamo tra un paio di righe.

“Questo test c’entra qualcosa con l’Intelligenza Artificiale applicata al business?”.

Certo. Molto. Ma ci arriviamo.

Ora, il test è molto semplice…

“Ci sono due bambine, Sally e Annie.

Sally ha un cesto, Annie ha una scatola.

Sally ha una pallina. La mette nel cesto e se ne va.

Annie prende la pallina dal cesto di Sally, e la mette nella propria scatola. E se ne va.

Sally torna per recuperare la sua pallina.

Dove andrà a cercarla?”

Se hai risposto “nel cesto”, allora sì, sai metterti nei panni degli altri.

Ecco, questo è il cosiddetto Test della Falsa Credenza.

Serve per verificare se una persona, tendenzialmente un bambino, riesce a comprendere lo stato mentale di un’altra persona.

Ora, perché questa cosa è importante per l’Intelligenza Artificiale?

Perché un team di scienziati della Columbia Engineering si è fatto questa domanda…

Un modello di Intelligenza Artificiale può comprendere gli stati mentali?

Cioè, un’Intelligenza Artificiale avrebbe potuto rispondere che Sally avrebbe cercato la pallina nel cesto?

Vediamo di rispondere in questo articolo.

L’esperimento dell’empatia dell’Intelligenza Artificiale

Ecco ciò che hanno fatto gli studiosi della Columbia Engineering per verificare che l’Intelligenza Artificiale riesca a provare empatia…

Hanno messo un robot su una tavola bianca su cui sono disegnati due pallini verdi, e su cui è posizionato un cubo rosso.

Il robot è stato programmato per raggiungere il puntino verde più vicino, ovviamente se visibile.

Almeno a 50 centimetri dalla tavola è stata posizionata una telecamera, altrimenti detta Osservatore, che aveva uno scopo solo…

Cioè prevedere e ‘disegnare’ la traiettoria che avrebbe dovuto fare il robot per raggiungere il cerchio verde più vicino.

Ora, se mastichi un po’ di Intelligenza Artificiale, tutto questo sembra piuttosto banale…

Cioè, è una telecamera che deve prevedere la traiettoria di un robot attraverso un algoritmo di analisi predittiva.

Quindi, che cosa c’entra con l’empatia con l’Intelligenza Artificiale?

Beh, questo studio ha una particolarità…

A differenza di un comune algoritmo di Analisi Predittiva…

L’Osservatore non sa assolutamente niente di quello che c’è sulla tavola.

Lui osserva e basta.

Più precisamente: l’Osservatore è stato messo in alto ma nel suo training nessuno degli elementi sulla tavola è stato etichettato.

L’unica cosa che fa è osservare e costruire la traiettoria prevista.

Ora, naturalmente, per riuscire a verificare la tesi, i ricercatori hanno fatto dei training, ma usando solo delle immagini.

I due training dell’Osservatore.

Il primo training è stato fatto dandogli 2400 immagini di input (metà della traiettoria) e output (la traiettoria completa).

Il secondo training è stato fatto con 6000 immagini di input (primo frame della traiettoria, con il robot fermo) e di output (la traiettoria completa).

Sono stati fatti diversi test – non spiegheremo tutto lo studio – e il risultato è stato il seguente…

L’Osservatore è riuscito a prevedere la traiettoria del robot verso il pallino verde più vicino con un livello di precisione del 99,1%.

C’è da dire che il test è stato eseguito anche modificando i vari elementi – il cubo di un altro colore, oppure ridotto di dimensioni o anche il cerchio ridotto di dimensioni – i risultati cambiavano.

Per essere ancora più precisi, con questi cambiamenti, i risultati crollavano del 58%.

Questo significa che l’esperimento è fallito?

Assolutamente no.

Questo esperimento è costruito in modo da far notare una potenziale capacità dell’Intelligenza Artificiale, non ogni suo funzionamento.

È naturale che questi studi rappresentino solo l’inizio…

Staremo a vedere per il futuro.

Il test di Sally ed Annie potrebbe dimostrare che l’Intelligenza Artificiale può provare empatia?

Così come tu hai compreso che Sally avrebbe cercato la pallina nel cesto, così l’Osservatore è riuscito a prevedere un particolare comportamento del robot, molto simile.

Durante l’esperimento poteva venire a crearsi questa situazione: 

Falsa credenza?
  1. Il robot vede il cerchio verde più vicino.
  2. L’Osservatore calcola che in realtà il cerchio verde più vicino è dietro il cubo rosso.
  3. Ma l’Osservatore prevede che il robot andrà verso l’unico cerchio verde da lui visibile.

Il robot non sa che dietro il cubo rosso c’è il cerchio verde più vicino e di conseguenza, – così come Sally che cerca la pallina nel cesto – va per forza verso l’altro cerchio.

Significa che l’Intelligenza Artificiale prova empatia e ha compreso lo stato mentale del robot?

Meglio essere chiari su questo…

La risposta è: no, l’Osservatore non ha compreso lo stato mentale del Robot.

Ma ha fatto un’altra cosa molto più semplice…

L’Osservatore ha analizzato un numero elevatissimo di situazioni e ha indicato quella più probabile.

Semplicemente ha imparato le “abitudini” del Robot.

Ha visto che statisticamente il Robot si avvicina sempre al cerchio verde più vicino.

L’algoritmo è stato comunque trainato da delle immagini e il percorso era almeno in parte chiaro.

Perciò dire che “riconosce lo stato mentale” è un’affermazione abbastanza grossa.

Come abbiamo sempre detto: è semplicemente una questione di matematica.

Perché questo studio è importante per il mondo del business?

Questo tipo di studio dimostra la capacità dell’Intelligenza Artificiale di potersi adattare a tal punto da poter prevedere le azioni umane o di altri robot.

Oggi di fatto molte aziende hanno implementato i cobot – i robot collaborativi – che sono delle forme di robot che collaborano molto vicini agli esseri umani…

I cobot stanno diventando sempre più intelligenti, sempre più in grado di lavorare in autonomia, e presto o tardi toglieranno i lavori usuranti all’uomo…

Da qui ci sarà domani e quanto questi cobot diventeranno intelligenti per capire e comprendere le situazioni, siamo ancora molto lontani…

In poche parole, collaboreremo sempre di più con le macchine.

E con quest’ultimo studio faremo un passaggio ulteriore…

Stiamo parlando di tagliare buona parte del lavoro di implementazione di un sistema di Intelligenza Artificiale…

Che è un po’ quello che abbiamo detto nello scorso articolo quando si parlava del less-than-one-shot-learning…

Se sei un imprenditore, è meglio implementare il prima possibile una soluzione di Intelligenza Artificiale perché in futuro il risultato potrà solo migliorare.

I dati aumentano sia di quantità che di qualità, l’hardware diventerà più potente, l’algoritmo migliorerà e il sistema potrà essere reso più efficiente e più veloce.

Perciò, la cosa più importante in questo momento è essere pienamente aggiornati e conoscere bene il mondo dell’Intelligenza Artificiale.

Per questo abbiamo creato la Mail Class di Bluetensor, dove riceverai direttamente nella tua casella e-mail tutte le informazioni più importanti provenienti dal mondo dell’Intelligenza Artificiale.

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Ci vediamo nella tua casella!