A.I. ora può fare quasi tutto, ma ecco 6 cose su cui le macchine continuano a succhiare

Predire ciò che l'intelligenza artificiale e i computer non sono in grado di fare è un compito da scemo. Durante i 60 anni di storia della IA , gli scettici hanno tentato di individuare compiti che pensano che le macchine non saranno mai in grado di raggiungere. Tali compiti hanno spaziato dal giocare una partita a scacchi a generare pezzi di musica alla guida di un'auto. In quasi ogni istante, sono stati smentiti – a volte in modo così profondo.

Ma come incredibile come l'intelligenza artificiale è qui nel 2018, ci sono ancora cose che sicuramente non è in grado di fare. Mentre alcuni sono più frivoli di altri, tutti mostrano una parte dell'intelligenza delle macchine che al momento manca. Ecco sei esempi che evidenziano quanto c'è di più da fare.

Scrivere battute divertenti

Se sei un ricercatore di intelligenza artificiale che sta leggendo questo, considera questo il frutto (possibilmente) a bassa attaccatura, allettante alla tua portata. Dopotutto, scrivere una barzelletta decente dovrebbe essere facile, giusto? Dillo a tutti i tentativi di creare intelligenze artificiali che generano scherzi.

All'inizio di quest'anno, un intrepido programmatore ha addestrato una rete neurale su oltre 43.000 battute e gli ha chiesto di inventare nuove battute. Un esempio rappresentativo, sfidante che ride: "Cosa ottieni quando incroci una mucca con un rinoceronte? Un bungee con un cane. "

Che uno scherzo sia divertente o meno è estremamente soggettivo, ma è improbabile che anche il più grande appassionato di bungee trovi troppo da ridacchiare lì. Jeopardy di IBM ! L'intelligenza artificiale ha dimostrato che le macchine possono essere fatte per comprendere le complessità linguistiche come significati multipli della stessa parola. Ma finora non per effetto volutamente umoristico.

Quindi, ecco una sfida: ottenere un'IA per scrivere e quindi fornire una lista di 3 minuti di materiale comico che faccia ridere il 50% del pubblico umano (non codificante). E neanche uno scherzo che rubava. Ciò significa che dovresti probabilmente buttare via i dati di allenamento di Carlos Mencia .

Scrivere buoni romanzi

L'ascesa di aziende come Narrative Science e l' uso di algoritmi per la cronaca sportiva dimostra che la scrittura non è fuori dalla portata dei computer di oggi. Ma non ci aspettiamo di vedere una macchina scrivere ancora un romanzo, a prescindere dal fatto che si tratti di una narrativa popolare di alto livello o di una fiction letteraria highfalutin.

Scrivere uno dei due richiede non solo la generazione di testo per rivelare frammenti di informazioni frammentari, come il punteggio in una partita di calcio locale. Significa comporre una narrazione (o intenzionalmente sovvertendo quell'idea) che risuona con i lettori, e quindi capire il modo migliore per dirlo.

Ci sono alcune interessanti dimostrazioni di intelligenza artificiale usate per scrivere la prosa . Ci sono anche alcuni molto sciocchi . Ma non stiamo trattenendo il respiro sia per una computazionale Jane Austen che per JK Rowling in qualunque momento presto. Se mai.

Formulare strategie creative

Ad un certo livello, questo semplicemente non è vero. Come dimostrato dall'IA di Google DeepMind, quando si tratta di giocare ai videogiochi di Atari , gli agenti intelligenti esperti nell'apprendimento rinforzato possono effettivamente formulare strategie ottimali. Sono anche convinto che la creatività non sia un'area intoccabile per l'intelligenza artificiale .

Ciò di cui sto parlando qui, tuttavia, è la capacità di formulare il tipo di strategie creative che, ad esempio, definiscono la capacità di un grande avvocato di formulare argomentazioni uniche o un alto CEO per guidare la propria azienda in audaci nuove direzioni.

Non si tratta solo di analizzare i dati; si tratta di avventurarsi in compiti non strutturati di risoluzione dei problemi e di decidere quali informazioni sono rilevanti e quali possono essere tranquillamente ignorate.

Eccellere in questi compiti richiede spesso anche la capacità di …

Essere umano

Obiettivo difficile, giusto? No, non intendiamo questo letteralmente: se una macchina avesse bisogno di essere letteralmente un essere umano per essere considerata intelligente, allora non succederebbe mai. Invece, questo si riferisce a tratti come la compassione e l'abilità di attingere alle cose che ci guidano come esseri umani.

Le macchine stanno diventando molto brave nell'identificare gli stati emotivi dei singoli utenti attraverso cose come espressioni facciali e schemi vocali. Possono quindi utilizzare questa intuizione per modificare il modo in cui interagiscono con noi, ad esempio raccomandandoci alcune playlist quando ci sentiamo tristi o felici.

Ma come i computer potrebbero essere in grado di identificare malattie come il cancro , sceglieresti uno, invece di un medico umano, per dirti che stai morendo di una malattia terminale? Sul lato più leggero, libri e film come Moneyball ci mostrano come l'analisi dei dati può individuare squadre sportive vincenti. Ma l'intelligenza artificiale potrebbe essere un allenatore sportivo di alto livello? Questi sono ruoli umani importanti, e sono quelli che rimarranno umani nel prossimo futuro.

Se le macchine non possono adottare queste competenze, limiteranno la portata di ciò che possono ottenere sul posto di lavoro. (Tra i lati positivi, forse quello lancia un'ancora di salvezza agli umani!)

Fare una tazza di caffè

Resta con noi per un secondo qui. Sì, ci sono un sacco di macchine per caffè intelligenti là fuori, ma non è quello a cui ci riferiamo. The Coffee Test è stato proposto dal co-fondatore di Apple Steve Wozniak come misura di molteplici aspetti dell'intelligenza della macchina e della destrezza del robot. Il test descritto da Wozniak riguarda una macchina che entra in una casa
americana a caso, trova la macchina da caffè, aggiunge acqua, trova una tazza e prepara un caffè premendo i pulsanti corretti.

Quello che mi piace di questo test è quanto sia misurabile. Altri tentativi di quantificare un'Intelligenza Generale Artificiale si concentrano su astrazioni filosofiche ( il Test di Turing ) o sono già stati raggiunti (la proposta di Nils John Nilsson di un Test di occupazione ). Il test di Wozniak richiede prestazioni elevate in aree come il riconoscimento delle immagini, ma necessita anche di un'intelligenza generalizzata e multiuso. Finora, questo non è stato ancora raggiunto.

Battere squadre sportive umane

Considera questo un bonus. Questo perché, come fare una tazza di caffè, non si tratta solo di intelligenza artificiale, ma anche del suo campo di applicazione della robotica: l'hardware yang per il software yin.

Allo stesso modo in cui l'intelligenza artificiale deve essere generalizzata se sarà mai considerata intelligente, allora i robot devono anche essere multiuso se vogliono pienamente vivere fino al loro potenziale. Stiamo iniziando a vederlo con il robot Atlas di Boston Dynamics , che è un felice backflip che si esibisce mentre fa jogging o sta svolgendo un po 'di parkour .

Ma mentre l'IA ha compiuto prodezze intellettuali come sconfiggere i maestri a scacchi o vincere partite di Go contro i migliori giocatori del mondo , lo stesso non si è dimostrato vero per i robot. Vedremo mai una squadra di robot battere una squadra di calcio umana ? Considerando la velocità e le innumerevoli abilità che questo gioco comporta, sembra molto lontano.

Abbiamo sbagliato?

Non capita spesso di raggiungere la fine di un articolo e pensare: "Ragazzo, spero davvero che mi sbagli su questo". In questo caso, tuttavia, lo intendo davvero. Queste non sono, a mio avviso, verità universali che non possono mai cambiare. Lo straordinario progresso dell'IA ci mostra quanto rapidamente le cose si stanno muovendo. Più precisamente, gran parte di questo progresso è stata specificatamente una risposta a affermazioni come "un computer non farà mai X ".

Se pensi che ci siano prove che una o più di queste affermazioni siano false, fammi sapere. Perché, mentre avanziamo nella ricerca sull'IA, questi sono alcuni degli ostacoli che dovranno essere affrontati. Soprattutto quando iniziamo a lavorare regolarmente con IA e robot sul posto di lavoro.

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( Fonte )