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    Le IA potrebbero imparare a socializzare grazie a un algoritmo che imita i nostri istinti tribali

    Una intelligenza artificiale in grado di comprendere i rapporti fra le persone e determinare le ragioni delle loro interazioni potrebbe offrire servizi migliori nella nostra vita di tutti i giorni.

    di Karen Hao

    Gli esseri umani sono creature tribali istintive. Osservando le interazioni delle persone intorno a noi, possiamo intuitivamente identificare quelle più compatibili con noi e quelle che andrebbero evitate.

    Potrà sembrare una sorta di istinto negativo, ma in realtà è ciò che rende possibile il lavoro di squadra.

    Ricercatori del MIT credono che questa skill possa rappresentare un prerequisito importante per creare sistemi di intelligenza artificiale socievoli e in grado di cooperare con noi nella nostra vita di tutti i giorni.

    L’idea di instillare una consapevolezza sociale nelle macchine non è del tutto nuova. Persino le IA programmate per competere nei giochi da tavolo come nei videogame necessitano di una comprensione generica degli scenari relazionali per identificare le persone con cui cooperare e quelle con cui competere. Queste strutture relazionali vengono però impostate esplicitamente dalle regole del gioco, mentre gli esseri umani possono coglierle rapidamente anche in situazioni più ambigue.

    Traendo ispirazione da questa naturale abilità, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo algoritmo di apprendimento automatico per determinare la tipologia di rapporto che definisce molteplici agenti con un numero limitato di osservazioni.

    Il team ha condotto due esperimenti per valutare le prestazioni dell’algoritmo. Nel primo, il sistema doveva identificare le alleanze strette dai giocatori all’interno di un videogioco osservando diverse sequenze di una partita. Nel secondo caso, l’algoritmo doveva prevedere le azioni dei giocatori per dimostrare di aver compreso correttamente le motivazioni di ciascuno di essi; il tutto senza aver ricevuto alcun addestramento precedente per questo genere di incarico.

    In entrambi gli esperimenti, le interpretazioni e previsioni dell’algoritmo si sono avvicinate molto a quelle fornite dal giudizio umano, dimostrando la capacità del sistema di cogliere rapidamente le strutture sociali partendo da un quantitativo ridotto di dati.

    (MO)

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