Per quanto avanzate le intelligenze artificiali presentano ancora grandi difficoltà a capire e percepire i problemi e i bisogni dell'uomo, ecco perché è necessario fornire loro gli strumenti, i modelli di apprendimento e gli esempi su cui basare la loro evoluzione. Permettendo dunque un miglioramento delle capacità di aiutare le persone nel corso della vita quotidiana.

All'interno della divisione Google UX è nato un progetto dedicato appunto a questo, ovvero all'human-centered machine learning. Questa ricerca è stata possibile grazie alle Google Clips ovvero delle telecamere intelligenti progettate per catturare i momenti di vita di una famiglia.

Tali telecamere si focalizzavano in particolare sui momenti in cui le persone si divertono insieme e sulle loro emozioni così che gli algoritmi apprendano i momenti giusti per scattare foto e video clip intelligenti.

Gli ingegneri Google hanno dunque affrontato il problema dello sviluppo delle AI da una nuova prospettiva: se non ci si allinea ai bisogni umani si rischia di costruire un sistema molto potente per affrontare un problema molto piccolo, o forse inesistente. L'obbiettivo finale è dunque implementare una forma di apprendimento automatico con previsioni basate su schemi e relazioni individuate automaticamente nei dati registrati dalle telecamere.

Ovviamente, per consentire alle AI di apprendere e gestire una tale mole di dati, e dunque per elaborarli con criterio per risolvere alcuni problemi dell'uomo, è necessario fornire loro dei modelli di apprendimento simili a quelli dell'uomo. Quindi non bisognerebbe partire fin da subito con informazioni e problemi enormi, ma iniziare gradualmente d problemi piccoli e poi sempre più rilevanti, un po' come come accadrebbe per l'apprendimento di una lingua straniera.

Via Google

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