I ricercatori della Columbia University hanno costruito un sistema AI capace di svilupparsi e creare pezzi di codice aggiornati
Il punto di non ritorno è vicino. Quando il compianto Stephen Hawking, seguito da Elon Musk, invitava il mondo degli esperti a studiare bene gli effetti di un’Intelligenza Artificiale senziente forse si riferiva proprio a questo. Gli scienziati della Columbia University hanno infatti creato una rete neurale in grado di auto-replicarsi, a partire da alcuni pezzi di codice che si evolvono fino a sviluppare altre stringhe autonome, che si propagano verso nuovi sistemi. Sembra uno scenario perfetto per un qualsiasi film hollywoodiano ma è tutto vero. Oscar Chang e Hod Lipson hanno spiegato il loro lavoro nell’articolo “Neural Network Quine” che dimostra come coltivare un seme AI.
Di cosa si tratta
Il metodo utilizzato dai due si basa sul principio della selezione naturale. affiancato da uno dei maggiori punti di forza dell’AI: la previsione dei modelli. In parole povere, un cervello in bit può ipotizzare, con risultati vicini alla perfezione, cosa potrà diventare una forma di codice. Facciamo un esempio: se sviluppiamo qualche stringa di machine learning orientata al riconoscimento delle immagini, l’AI di Chang e Lipson potrà dire che altre operazioni tale rete potrà svolgere, magari distinguere tra uomo e donna, tra persone e animali e tra razze di cani. La realizzazione di tale previsione avverrà in modalità autonoma, cioè mettendo assieme tutte le caratteristiche principali per far si che un semplice software di riconoscimento di oggetti arrivi a produrre inferenze maggiori.
Per arrivare a un obiettivo del genere, il sistema centrale ha bisogno di risorse extra, database di dati da cui può prelevare da solo le informazioni, a patto che ve ne siano. Non si tratta di qualcosa di immediatamente realizzabile ma di un processo su cui la scienza potrà sicuramente discutere nei prossimi anni.
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