Reti neurali, intelligenza artificiale, machine learning. Si parla spesso della “stupidità” dei computer, semplici esecutori di istruzioni, ma la realtà è fatta di macchine che imparano e che hanno sempre meno bisogno dell’uomo per farlo. Fortunatamente, lo fanno perlopiù in settori di utilità pratica, o sotto forma di esperimenti divertenti come quello di cui vi parliamo qui.

Avete mai sentito parlare di AlphaGo? Si tratta di un software sviluppato da Google Deepmind che sfruttando due reti neurali, è diventato capace di battere sistematicamente tutti i suoi avversari umani in partite di Go, indipendentemente da quanto fossero abili. L’unico problema di AlphaGo era quello di dipendere parzialmente da piccoli interventi umani per potere apprendere dalle sue partite. Google ha quindi deciso di realizzarne una versione più avanzata in grado non solo di apprendere in autonomia, ma anche di battere altre IA: nasce così AlphaGo Zero.

Google ha creato due sistemi di reti neurali AlphaGo Zero, istruendoli soltanto con le regole di base del gioco, ed ha lasciato che si sfidassero per vedere cosa succedeva. Ebbene, i sistemi hanno cominciato ad utilizzare strategie via via più raffinate, e dopo 3 giorni consecutivi di addestramento, uno dei due ha battuto senza difficoltà una versione potenziata del precedente AlphaGo per 100 match a 0. Nei 40 giorni successivi, AlphaGo Zero ha battuto senza difficoltà altre IA ed avversari umani.

Il successo di AlphaZero riguarda un compito molto specializzato, di conseguenza non può lontanamente far pensare alle IA senzienti che popolano il mondo della fantascienza. Tuttavia è incoraggiante sapere che sistemi del genere possono aiutarci in settori della vita umana ben più importanti, come ad esempio quello della diagnostica medica. Dal canto loro, i grandi maestri del Go la prendono con filosofia: sono entusiasti che i ricercatori siano riusciti a creare un nuovo Gran Maestro, e analizzando le sue partite, confidano di potere imparare a loro volta nuove strategie di gioco.

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