Nel grande match dell’intelligenza artificiale gli algoritmi evolutivi battono il deep learning

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Finora a dominare le ricerche sono state le reti neurali, ma oggi per le macchine che pensano si annuncia un cambiamento di passo che potrebbe rivelarsi epocale

Cos’è un algoritmo evolutivo? si tratta di un procedimento di calcolo, che crea codici casuali, i quali vengono testati per raggiungere un obiettivo. I migliori vengono selezionati per “riprodursi” ed evolversi in nuove generazioni, dotate di maggiori capacità. Insomma, può sembrare un approccio poco intuitivo rispetto agli algoritmi deep learning, i quali fin dall’inizio vengono addestrati per raggiungere un obiettivo ben preciso. Al contrario, il ricercatore statunitense Dennis Wilson, insieme ai colleghi dell’Università di Tolosa, è riuscito a sviluppare un’intelligenza artificiale basata sulla computazione evolutiva, in grado di eguagliare e in alcuni casi superare le prestazioni delle AI fondate sulle reti neurali. Il tutto nell’attività preferita dai cervelli artificiali: battere gli esseri umani ai videogiochi. In particolare, la macchina è stata allenata su una serie di videogames degli anni ‘80: da Pong a Space Invaders. Secondo la rivista MIT Technology Review, più in generale, questa tipologia di algoritmi potrebbe ben presto rappresentare lo stadio successivo agli algoritmi basati sul deep learning. «I migliori pezzi di codice sono riprodotti in un’altra generazione, e così via. In questo modo, il codice si evolve. E dopo molte generazioni può diventare migliore di quanto qualsiasi programmatore umano possa progettare». In passato, i ricercatori hanno applicato con successo la computazione evolutiva nel campo della costruzione di robot o della progettazione di mezzi aerei. E in un ambito ormai dominato dal deep learning, i ricercatori francesi hanno deciso di capire se gli algoritmi che si evolvono sono in grado di competere con le reti neurali. Secondo i risultati della ricerca, sembra proprio di si.

Marco Tonelli, La Stampa

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