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Quando nel 1996 si svolse la prima sfida uomo macchina, le cose andarono piuttosto bene. Certo il campione del mondo Gary Kasparov perse una partita, ma il risultato finale fu di un secco 4-2 in favore dell’umanità.

Terminator, il primo, era uscito da oltre un decennio e le infauste previsioni della fantascienza erano state messe al loro posto. Il Grande maestro Kasparov aveva trionfato sul rivale Deep Blue della IBM che a differenza di Skynet aveva poco o nulla di spaventoso. A parte il look stile Dart Fener in completo nero, il macchinario assomigliava a un grosso frigorifero.

Ma come in ogni narrazione che si rispetti le cose per i protagonisti si sono fatte negli anni più complicate. Questo a causa degli sviluppi tecnologici nel campo del machine learning, delle intelligenze artificiali e delle rete neurali artificiali. Gli algoritmi sono diventati capaci di imparare da soli e quello che sembrava impensabile è successo. AlphaGO ha battuto nel 2016 il campione del mondo di go sudcoreano Lee Sedol in una partita che passerà alla storia. Dietro AlphaGO c’era il team di Deep Mind, acquisita nel 2014 dal colosso di Mountain View, da anni impegnato nel settore dell’intelligenza artificiale e del machine learning.

L’umanità in quelle giornate di Marzo si è presa una bella batosta con buona pace di tutti coloro che ritenevano impossibile per una macchina riuscire a battere un essere umano in un gioco così complesso come quello del go. Complesso sì, ma pur sempre gioco a informazione perfetta così come gli scacchi e lo shogi. Si tratta di giochi in cui ogni giocatore ha a disposizione tutte le informazioni sul contesto e sulle strategie degli avversari. Non però sulle loro azioni, ovviamente. Ben diverso il discorso per i giochi a informazione imperfetta. Esempi tipici di questi giochi li troviamo piattaforme di gaming online, dove operatori come www.unibet.it/livecasino propongono, tra gli altri, giochi come il blackjack, il poker e il baccarat. Tutti appartenenti alla categoria dei giochi a informazione imperfetta o incompleta. Questo perché ogni giocatore ha informazioni parziali sullo stato del gioco e sulle scelte degli altri giocatori.

A un certo punto con un incredibile colpo di scena, dalla sfida uomo vs macchina il primo è stato sostituito dalla seconda. Siamo arrivati all’era in cui il successore di AlphaGO, l’algoritmo AlphaZero ha battuto tutte le più potenti forme di intelligenza artificiali nel campo dei giochi a informazione perfetta. Un successo netto e senza appello. L’algoritmo Stockfish esperto giocatore di scacchi è stato sconfitto per 155 partite a 6. Nello shogi, un gioco simile agli scacchi di origine giapponese, AlphaZero ha battuto lo sfidante Elmo (un’AI) nel 91,2% dei casi. Più equilibrata la competizione in famiglia dove AlphaGO è stato sconfitto dal cugino con una percentuale del 61%.

E l’essere umano? Beh qualche merito prendiamocelo pure noi visto che dietro le incredibili performance di AlphaZero c’è il team che ha sviluppato un algoritmo in grado di imparare da solo mediante tecniche di autoapprendimento e di migliorare nel tempo. Non solo, visto che alla base degli incredibili risultati raggiunti da AlphaZero c’è anche un apparato di ben 5.000 TPU. Un’innovazione non da poco quella dei Tensor Processing Unit (TPU) sviluppati tra il 2002 e il 2008 da Google ed entrati in servizio a partire dal 2015. Si tratta di unità di elaborazione molto più efficienti delle tradizionali CPU che costituiscono il cervello dei nostri attuali computer. Stando ai dati diffusi da Google le TPU garantiscono un miglioramento delle prestazioni dalle 15 alle 30 volte superiore alle normali CPU, oltre ad avere un impatto energetico notevolmente inferiore.

Quello che a prima vista potrebbe apparire come una divertente e insolita sfida tra super computer è un terreno di ricerca e di sperimentazione dalle notevoli applicazioni. I risultati ottenuti, i dati e le performance delle AI troveranno applicazioni nel campo della medicina, della robotica e delle auto a guida autonoma. È bello essere presenti in un momento così importante nel futuro delle applicazioni scientifiche.

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