L’intelligenza artificiale presto potrà ricordare come gli esseri umani. Fino a oggi le reti neurali erano sempre andate incontro a un grande limite: potevano essere allenate per risolvere solo un compito specifico. Al momento di passare a quello successivo ripartivano però da zero, non potendo affidarsi a una propria esperienza. Una circostanza conosciuta come “interferenza catastrofica”.
I ricercatori di DeepMind, la sezione di Google che si occupa di intelligenza artificiale, hanno trovato una soluzione al problema provando a imitare la memoria dell’uomo. Questa riesce a formarsi grazie a un sistema che tende a rinforzare le connessioni importanti tra i neuroni, penalizzando quello meno rilevanti, in modo da mantenere nel tempo solo quelle fondamentali.
DeepMind ha così applicato la stessa strategia a una rete neurale. L’intelligenza artificiale è stata messa di fronte a un compito specifico. Un algoritmo creato ad hoc ha poi dato un peso alle singole connessioni di questa rete in base alla loro rilevanza. Queste sono state così mantenute, o per così dire ricordate, anche nei compiti successivi. Una strategia diversa rispetto a quella già studiata in passato dalla divisione di Google e basata su una memoria esterna per aiutare l’intelligenza artificiale.
La rete neurale dotata della capacità di apprendimento è stata poi messa alla prova di fronte a una serie di giochi uno di fila all’altro. Grazie all’algoritmo che le garantiva una memoria è riuscita a comportarsi meglio di qualsiasi essere umano, rimanendo però meno performante rispetto a un’intelligenza artificiale allenata in maniera specifica a svolgere un solo gioco alla volta.
