La stessa tipologia di algoritmo che è riuscita a battere gli esseri umani ai suoi stessi giochi sta per essere applicata ad aree più pratiche.
di Will Knight
Google sta utilizzando un nuovo e potente approccio all’apprendimento automatico per risparmiare ogni enormi quantità di energia (e centinaia di milioni di dollari) nei suoi data centers.
Fra non molto, la tecnica di rinforzo positivo che permette a un algoritmo di apprendimento automatico di perfezionare gradualmente le proprie prestazioni nell’esecuzione di un compito, potrebbe essere applicata ad altre funzioni.
Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, una sussidiaria con sede nel Regno Unito che opera nel campo dell’intelligenza artificiale, ha detto che Google sta utilizzando tecniche sviluppate dalla sua società per migliorare l’efficienza energetica dei suoi data centers. Dati gli elevati consumi energetici di Google, persino qualche punto percentuale di risparmio equivale a centinaia di milioni di dollari risparmiati ogni anno.
DeepMind, che Google ha acquisito nel 2014 per all’incirca $600 milioni, ha dimostrato come grandi reti neurali, abbinate all’apprendimento rinforzato, possano addestrare i computer a eseguire molto bene alcune operazioni complesse. La società ha dimostrato le capacità di alcuni suoi algoritmi facendoli scontrare con alcuni videogiochi Atari impostati al massimo della difficoltà. Quest’anno, un programma denominato AlphaGo e sviluppato per giocare al complesso gioco da tavolo cinese di nome Go, ha battuto uno dei migliori giocatori umani in una sfida altamente pubblicizzata.
Sembra che Google stia cercando modi per applicare queste tecniche a contesti più pratici. In occasione di una conferenza stampa, Hassabis ha menzionato un algoritmo di apprendimento per rinforzo che sarebbe stato provato in diverse configurazioni di data center (forse in alcune simulazioni), fra cui i sistemi di raffreddamento e le finestre, fino a che non è riuscito a il consumo energetico complessivo.
È probabile che Google applichi la tecnica di apprendimento per rinforzo in diverse aree, inclusi alcuni prodotti commerciali. La scorsa settimana, un altro ricercatore di DeepMind, David Silver, ha parlato dell’impegno che la società sta mettendo nella commercializzazione della tecnologie dietro AlphaGo. Nel prossimo futuro potremmo beneficiare di una qualche sorta di assistente personale virtuale.
“Per anni pensavamo che l’apprendimento per rinforzo fosse solamente un sogno”, ha detto Silver. “Ora sembra che questi meccanismi funzionino veramente. Possiamo cominciare a guardarci intorno e trovare diversi domini ai quali applicare la nostra tecnologia”.
(MO)
