Due intelligenze artificiali dialogano tra loro

Eseguire un nuovo compito senza previa formazione, sulla sola base di istruzioni verbali o scritte, è un’abilità umana unica. Inoltre, una volta appreso il compito, siamo in grado di descriverlo in modo che un’altra persona possa riprodurlo. Questa duplice capacità ci distingue dalle altre specie che, per apprendere un nuovo compito, necessitano di numerose prove accompagnate da segnali di rinforzo positivi o negativi, senza poterlo comunicare ai congeneri.

Un sottocampo dell’intelligenza artificiale (AI) – l’elaborazione del linguaggio naturale – cerca di ricreare questa facoltà umana, con macchine che comprendono e rispondono a dati vocali o testuali. Questa tecnica si basa su reti neurali artificiali, ispirate ai nostri neuroni biologici e al modo in cui si trasmettono segnali elettrici tra loro nel cervello. Tuttavia, i calcoli neurali che renderebbero possibile raggiungere l’impresa cognitiva sopra descritta sono ancora poco compresi.

”Attualmente, gli agenti conversazionali che utilizzano l’intelligenza artificiale sono in grado di integrare informazioni linguistiche per produrre testo o un’immagine. Ma, per quanto ne sappiamo, non sono ancora in grado di tradurre un’istruzione verbale o scritta in un’azione sensomotoria, e ancor meno di spiegarla a un’altra intelligenza artificiale affinché possa riprodurla,” spiega Alexandre Pouget, professore ordinario di Dipartimento di Neuroscienze di Base della Facoltà di Medicina dell’UNIGE.

Un cervello modello

Il ricercatore e il suo team sono riusciti a sviluppare un modello neuronale artificiale con questa duplice capacità, anche se previa formazione. ”Abbiamo iniziato con un modello esistente di neuroni artificiali, S-Bert, che ha 300 milioni di neuroni ed è pre-addestrato per comprendere il linguaggio. L’abbiamo “collegato” a un’altra rete più semplice di poche migliaia di neuroni”, spiega Reidar Riveland, dottorando presso il Dipartimento di Neuroscienze di Base della Facoltà di Medicina dell’UNIGE e primo autore dello studio.

Nella prima fase dell’esperimento, i neuroscienziati hanno addestrato questa rete a simulare l’area di Wernicke, la parte del nostro cervello che ci consente di percepire e interpretare il linguaggio. Nella seconda fase la rete è stata addestrata a riprodurre l’area di Broca che, sotto l’influenza dell’area di Wernicke, è responsabile della produzione e dell’articolazione delle parole. L’intero processo è stato eseguito su computer portatili convenzionali. Istruzioni scritte in inglese sono state quindi trasmesse all’AI.

Ad esempio: indicare il punto – a sinistra o a destra – in cui viene percepito uno stimolo; rispondere nella direzione opposta ad uno stimolo; oppure, più complesso, tra due stimoli visivi con una leggera differenza di contrasto, mostrando quello più luminoso. Gli scienziati hanno poi valutato i risultati del modello, che simulava l’intenzione di muoversi, o in questo caso di puntare. “Una volta appresi questi compiti, la rete è stata in grado di descriverli a una seconda rete – una copia della prima – in modo che potesse riprodurli. A nostra conoscenza, questa è la prima volta che due IA sono in grado di parlare tra loro in modo puramente linguistico”, afferma Alexandre Pouget, che ha guidato la ricerca.

Per i futuri umanoidi

Questo modello apre nuovi orizzonti per comprendere l’interazione tra linguaggio e comportamento. È particolarmente promettente per il settore della robotica, dove lo sviluppo di tecnologie che consentano alle macchine di comunicare tra loro è una questione fondamentale. ”La rete che abbiamo sviluppato è molto piccola. Nulla ora ostacola lo sviluppo, su questa base, di reti molto più complesse che verrebbero integrate in robot umanoidi capaci di capirci ma anche di capirsi a vicenda”, concludono i due ricercatori.