Home Notizie recenti Esaminare ciò che le macchine possono imparare dalle favole

Esaminare ciò che le macchine possono imparare dalle favole

21
0

La ricerca dell’USC Information Sciences Institute mostra come l’IA può imparare il ragionamento analogico dalle favole. Credito: Chris Kim per USC

Se un amico ti dicesse che si sentono blu, penseresti che stiano cambiando colore?

Sebbene questa domanda possa sembrare faceta, offre un semplice ingresso nel ricco mondo del ragionamento analogico, uno strumento che consente agli esseri umani di generalizzare la conoscenza da situazioni familiari a situazioni nuove. Lo vediamo in aree che vanno dalla politica alla medicina; è una pietra angolare della nostra cognizione quotidiana. Può essere semplice come un bambino che lancia un pallone da spiaggia, che riconoscono essere simile a un pallone da basket; e complesso come un medico che utilizza studi di casi precedenti per determinare un piano di cura per un paziente.

Ora, i ricercatori dell’USC Information Sciences Institute (ISI) stanno estendendo questo processo di pensiero alle macchine.

Un nuovo documento, “Capire le narrazioni attraverso le dimensioni dell’analogia”, presentato al seminario sul ragionamento qualitativo, che si svolge insieme alla Conferenza internazionale congiunta sull’intelligenza artificiale che si terrà il 23 luglio 2022, insegna all’intelligenza artificiale a creare analogie creative attraverso un forme d’arte antiche… favole.

“Le persone che lavorano nell’IA hanno cercato di ottenere lo stesso livello di ragionamento che gli esseri umani hanno nei sistemi di intelligenza artificiale, ed è davvero una sfida difficile cercare di imitare il ragionamento analogico che gli esseri umani danno per scontato”, spiega Jay Pujara, responsabile della ricerca USC ISI e professore assistente di ricerca presso la USC Viterbi School of Engineering.

L’attuale paradigma dominante nell’IA è l’apprendimento automatico, che si basa sull’applicazione delle conoscenze esistenti a nuove situazioni. Questo quadro non può supportare il ragionamento analogico, che ha creato una sfida significativa per i ricercatori. Ciò è in parte dovuto al fatto che il ragionamento analogico si basa fortemente sul pensiero relazionale, che è il modo in cui gli esseri umani discernono connessioni significative tra elementi o situazioni che mancano di somiglianze superficiali.

Ad esempio, nonostante le apparenti differenze tra estate e inverno, si può ragionevolmente concludere che la seguente è una coppia di parole analoghe: “il sole sta all’estate come la neve sta all’inverno”. In sostanza, il ragionamento analogico unifica concetti diversi, consentendoci così di estrarre significato dagli innumerevoli stimoli che incontriamo quotidianamente. Invece di trarre connessioni solo dall’apparenza, possiamo quindi creare connessioni creative tra scenari esistenti e nuovi.

Poiché i modelli di intelligenza artificiale mancano di meccanismi di ragionamento analogico, fanno fatica a capire, spiegare o fare generalizzazioni su nuovi stimoli. La creazione di una tecnologia con capacità di ragionamento analogico consentirebbe alle IA di valutare la pertinenza e i significati del linguaggio, che ha numerose applicazioni nel mondo reale. Un’intelligenza artificiale con capacità conversazionali e interpretative simili a quelle umane potrebbe essere utilizzata per insegnare agli studenti nuovi concetti o creare nuovi prodotti basati sui dati di marketing dei consumatori. Queste IA hanno un impatto trasformativo sulla società, ad esempio alleviando il traffico analizzando le carenze delle attuali infrastrutture per generare modelli di autostrada migliorati.

Studi precedenti hanno avuto un successo limitato nello sviluppo dell’IA con la capacità di tracciare analogie. Tuttavia, la tecnologia non è riuscita a comprendere le implicazioni di tali analogie e non ha potuto fare generalizzazioni su larga scala. Il team dell’USC ha affrontato questo problema sperimentando diverse tecniche per addestrare le IA a comprendere le analogie presenti nelle favole di Esopo, una raccolta di semplici racconti che trasmettono idee morali. Utilizzando metodi di elaborazione del linguaggio naturale (PNL), hanno analizzato le favole per generare coppie di storie basate su somiglianze lessicali e semantiche o sulle parole e sui significati presenti nel testo.

Said Pujara dice che “abbiamo scelto racconti con uno scopo morale perché spesso alla fine si trovano più favole con lo stesso scopo morale e messaggio, ma sono raccontate in modi molto diversi. Quindi questo significa che c’è un significato semantico di una favola, che è molto diverso dalla forma superficiale che assume e gli esseri umani possono vedere quei collegamenti”.

Mentre gli esseri umani riconoscono che lo stesso tema dell’avidità collega storie su una volpe che ruba e un mercante che accumula, lo studio ha scoperto che era difficile per i sistemi di intelligenza artificiale identificare queste analogie.

“Sebbene le tecniche che abbiamo sviluppato potrebbero essere utilizzate per costruire strutture analogiche, i recenti progressi della PNL non sono ancora sufficienti per raggiungere precisioni a livello umano”, spiega Thiloshon Nagarajah, coautore del documento e studente del master in informatica dell’USC Viterbi. Nonostante ciò, il team ha catalogato con successo i diversi modi in cui gli esseri umani si avvicinano alle analogie, il che è un passo promettente verso l’obiettivo di creare un’IA con capacità di ragionamento analogico.

Una scoperta secondaria dello studio è stata che i ricercatori stessi hanno dovuto impegnarsi profondamente l’uno con l’altro per determinare se storie specifiche costituissero una coppia analogica. Si scopre che il ragionamento analogico è uno spazio più soggettivo e interpretativo del previsto, il che “indica il fatto che ci sono altri fenomeni che non sono stati completamente esplorati in questo articolo”, ha affermato Filip Ilievski, un altro coautore e ricercatore dell’USC Viterbi assistente professore.

Uno di questi fenomeni è l’influenza delle conoscenze pregresse sui compiti di ragionamento analogico. Quando un individuo incontra una nuova situazione, usa le proprie esperienze personali per stabilire connessioni dall’ignoto al conosciuto. Poiché ogni individuo possiede un repertorio unico di conoscenze e abilità, il ragionamento analogico varia inevitabilmente da persona a persona. Ilievski suggerisce che esplorando ulteriormente le sfumature del ragionamento analogico umano, è possibile apportare modifiche per migliorare la progettazione della tecnologia di intelligenza artificiale.

Questo studio offre un inizio promettente per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale con capacità di ragionamento analogico. L’utilità di tale tecnologia di intelligenza artificiale va ben oltre i racconti, migliorando potenzialmente tutto, dall’istruzione e le politiche pubbliche all’arte e alla progettazione urbana.


Articolo precedenteL’implementazione molecolare di una rete neurale artificiale basata sul DNA
Articolo successivoIl governatore della California non chiede nuovi impianti di gas nella lotta per il clima