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I computer cominciano a ragionare come gli esseri umani

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fonte:visionari.org

I ricercatori di DeepMind hanno progettato un nuovo algoritmo in grado di apprendere con efficacia l’intelligenza di tipo relazionale, colmando un divario rilevante che ha caratterizzato l’intelligenza artificiale (AI).

Quanti parchi ci sono vicino alla nuova casa che pensate di acquistare? Qual è il miglior abbinamento di vini al ristorante? Per trovare le risposte a queste due domande è necessario fare leva sul ragionamento relazionale, una componente importante del pensiero superiore, difficile da padroneggiare soprattutto da parte di un’intelligenza artificiale. Almeno fino ad ora.

Recentemente, infatti, i ricercatori di DeepMind di Google hanno sviluppato un semplice algoritmo in grado gestire tale ragionamento con risultati promettenti: esso ha già battuto gli esseri umani in un test complesso di comprensione delle immagini.

Gli esseri umani sono in genere abbastanza portati per il ragionamento relazionale, e si servono della logica per creare connessioni e confronti tra luoghi, sequenze ed altre entità. Ciò nonostante, le due principali tipologie di AI, quella statistica e quella simbolica, si sono rivelate lente nello sviluppo di simili capacità. L’AI statistica, nota anche con la definizione inglese di machine learning, è molto efficace nel riconoscimento di un pattern, ma non lo è altrettanto nell’utilizzo della logica. E l’AI simbolica può spiegare i rapporti che sono alla base di regole predeterminate, ma non è grande di apprendere nuove informazioni in corso d’opera.

Il nuovo studio propone una soluzione per colmare questo divario, che consiste in una rete neurale artificiale progettata per il ragionamento relazionale. Similmente al modo in cui i neuroni sono connessi tra loro nel cervello, le reti neurali mettono assieme piccoli programmi che, collaborando tra loro, trovano assieme modelli di dati.

Tali reti possono avere architetture specializzate appositamente per elaborare immagini, analizzare il linguaggio o apprendere giochi. In questo caso, la nuova “rete relazionale” va a confrontare ogni coppia di oggetti presenti individualmente in un dato scenario.

“Stiamo esplicitamente forzando la rete a scoprire le relazioni che esistono tra gli oggetti”, afferma Timothy Lillicrap, un ricercatore informatico al DeepMind di Londra, coautore del paper scientifico.

Lui e il suo team hanno messo alla prova la loro rete relazionale affidandole diversi compiti. Il primo è consistito nel rispondere alle domande sulle relazioni tra oggetti in un’unica immagine, come cubi, sfere e cilindri.

Per citareun esempio: “Di fronte all’oggetto blu ce n’è un altro; ha la stessa forma del piccolo oggetto azzurro che si trova a destra della palla metallica grigia?”

Per questo compito, la rete relazionale è stata combinata con altri due tipi di reti neurali: una predisposta al riconoscimento degli oggetti nell’immagine e una predisposta all’interpretazione della domanda. In molte immagini e domande, altri algoritmi di machine learning hanno risposto correttamente dal 42% al 77% delle volte. Gli umani hanno raggiunto un rispettabile 92%. Il nuovo network combinato di reti relazionali ha raggiunto una precisione del 96%, un punteggio super-umano, come hanno riportato i ricercatori in un articolo pubblicato la scorsa settimana su arXiv.

Il team di DeepMind ha testato la sua rete neurale anche in un compito basato su linguaggio, raccogliendo risultati quasi paragonabili agli altri algoritmi di AI concorrenti; i risultati migliori sono stati ottenuti sulle cosiddette domande inferenziali, come ad esempio: “Lily è un cigno. Lily è bianca. Greg è un cigno. Di che colore è Greg? ” (Bianco).

Su queste domande, la rete relazionale ha risposto correttamente nel 98% dei casi, mentre altri algoritmi concorrenti hanno indovinato solo nel 45% dei casi. Infine, l’algoritmo ha analizzato animazioni in cui 10 palline rimbalzavano, alcune delle quali connesse a molle o a barre invisibili. Utilizzando solo i modelli relativi al movimento, l’algoritmo è stato in grado di identificare più del 90% dei collegamenti. Ha quindi utilizzato la stessa modalità per identificare le sembianze umane rappresentate da semplici punti in movimento.

I futuri sviluppi delle reti relazionali potranno servire nello studio delle reti sociali, performando azioni molto complesse come l’analisi dei filmati di sorveglianza o la guida autonoma di automobili in mezzo al traffico.

Per avvicinarsi alla flessibilità umana, tuttavia, questo innovativo modello di rete relazionale dovrà rispondere a domande più impegnative.

Non sarà più sufficiente accoppiare oggetti, ma considerare insiemi complessi con più di due oggetti. Il percorso è tracciato e porterà allo sviluppo di un’intelligenza artificiale relazionale più efficiente e complessa.


Tradotto in Italiano. Articolo originale: Science


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Via libera della Camera alla videoserveglianza nella Asili

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Una ottima notizia per il Codacons il via libera dell’Aula alla procedura d’urgenza per l’esame della proposta di legge sulla videosorveglianza negli asili nido e nelle strutture socio-assistenziali per anziani e disabili.

“Da più di dieci anni ci battiamo affinché vengano introdotte telecamere negli asili e nelle scuole, e presso le strutture sanitarie, perché si tratta dell’unica misura realmente utile per combattere violenza e maltrattamenti a danno dei più deboli – afferma il presidente Carlo Rienzi – In Italia sono infatti aumentati a dismisura i casi di bambini malmenati dalle maestre o di disabili e anziani abusati presso cliniche e strutture sanitarie, casi portati all’attenzione pubblica solo grazie ai sistemi di videosorveglianza installati per ordine della magistratura”.

“Invitiamo Governo e Parlamento a non cedere alle pressioni della lobby dei sindacati che, specie nel settore scolastico, si sono schierati contro la presenza delle telecamere, che al contrario potrebbero tutelare anche gli insegnanti contro episodi di bullismo” – conclude Rienzi.

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Ferrovie: Federconsumatori esposto a Trenitalia sui tempi di percorrenza delle tratte regionali

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La “traccia orario” è il tempo assegnato ad un treno per percorrere una certa relazione.

Il tempo impiegato dovrebbe ricavarsi dalla formula t=S/v; dalla quale risulta evidente come il tempo necessario è in rapporto sia allo spazio da percorrere, sia alla velocità.

In realtà in ferrovia non bastano questi elementi per determinare la “traccia orario”, se ne aggiungono alcuni (spesso motivati), e altri di cui nessuno capisce la motivazione.

Solo Trenitalia e Rete Ferroviaria Italiana sono in grado di capire perché per percorrere la relazione Pescara-Montesilvano con treni regionali (ma ci sono centinaia di casi analoghi in Italia) a volte bastano 4 minuti altre volte ne occorrono 17. Eppure, nel caso considerato, i treni viaggiano a velocità simile, non ci sono fermate intermedie e la distanza tra le stazioni è sempre la stessa; ma i tempi assegnati ai treni per percorrere la stessa distanza sono diversissimi.

Un problema che non va sottovalutato, dal momento che ogni minuto di percorrenza di un treno costa alla collettività circa 10 euro.Questo vuol dire che, se al treno Montesilvano-Pescara si assegnano 13 minuti più del dovuto, la comunità pagherà in più 130 euro al giorno; quasi 50.000 euro ogni anno, solo per quel treno! (E questo vale per tutte le altre tratte interessate!

Se il risultato dei vari algoritmi utilizzati per calcolare il prezzo dei servizi da pagare conserva l’apparenza della neutralità, la traccia oraria è chiaramente determinata dagli interessi delle Ferrovie, senza che nessuno possa eccepire alcunché.

Eppure dalle tracce orario dipendono: 1) i costi sostenuti dalle regioni per pagare i corrispettivi a Trenitalia per l’offerta del servizio regionale; 2) la possibilità di applicare o meno le sanzioni a Trenitalia in caso di ritardo; 3) la qualità del servizio ferroviario regionale ;4) la concreta possibilità di apertura del mercato ferroviario.

Per evidenziare un abuso di posizione dominante da parte delle Ferrovie italiane nel mercato ferroviario, la Federconsumatori ha presentato un esposto all’Autorità Garante della Concorrenza e del Mercato. Lo stesso esposto è stato inviato all’Autorità di Regolazione dei Trasporti e, per conoscenza, anche al Ministro dei Trasporti (con due precedenti esposti della nostra Associazione al Garante, sono state comminate due diverse sanzioni: la prima da un milione di euro nel 2014, la seconda da cinque milioni di euro nel 2017).

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Paghereste un caffè l’80% in più della media? La polemica su Starbucks a Milano

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Starbucks, il colosso del caffè americano sbarca in Italia con il primo mega store a Milano: per il nostro Paese si tratta di una piccola rivoluzione culturale che da una parte, sicuramente, amplia la concorrenza tra bar e caffeterie, dall’altra suscita qualche perplessità sui costi, davvero molto alti. Pagare un caffè espresso 1,80 è davvero esagerato, senza contare i 3,50 euro del caffè americano, per poi salire di prezzo per caffè più sofisticati: è l’80% in più rispetto alla media milanese!

Secondo gli ultimi dati ufficiali disponibili dell’Osservatorio prezzi e tariffe del ministero dello Sviluppo economico, infatti, che utilizza i prezzi ufficiali rilevati dagli Uffici comunali di statistica nell’ambito della rilevazione mensile dell’Istat, in media il caffè espresso a Milano costa 1 euro, 1,10 euro la quotazione massima. Da Starbucks, quindi, si paga l’espresso, mediamente, 80 centesimi più rispetto al resto della città, 70 centesimi di differenza considerando i bar più cari. Considerato che per molti il caffè al bar è un’abitudine giornaliera irrinunciabile, diventa quasi un lusso!

Ma quanto costa, invece, il caffè fatto in casa? In generale utilizzando 7 grammi di miscela,  il caffè casalingo costa mediamente 12 centesimi, quindi andare da Starbucks ci costa il 2471% in più della tazzina di caffè home made.

Non tutti sanno però che il costo del caffè di casa dipende anche dallo strumento utilizzato: una tazzina di caffè con la tradizionale moka costa infatti circa 0,12 centesimi, mentre con la macchinetta a capsule 0,41 centesimi; per sapere qual è la macchinetta per il caffè più adatta alle diverse esigenze e confrontare i prezzi del caffè fatto con moka, macchinetta automatica, a capsule o a cialde, leggi la nostra indagine Quanto ci costa un caffè espresso fatto in casa

Autore: Unione Nazionale Consumatori

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