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Autore Discussione: I.A. batte campione europeo di Go (5-0)  (Letto 7258 volte)
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Roberto Allegra
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« inserita:: Gennaio 28, 2016, 01:35:51 »

Chi ha studiato un po' l'Intelligenza Artificiale applicata ai giochi, prima o poi si scontra con l'anomalia del Go: un gioco nel quale i computer non sono in grado neanche di battere avversari umani di medio/scarso livello.

Il paradosso sta nel fatto che, sulla carta, il gioco del Go è tanto elegante quanto essenziale - e proprio in questo sta il suo fascino. Ci sono pochissime regole, che possono essere afferrate da un umano in pochi minuti. Tutta la complessità sta nell'enorme branching-factor del gioco, e nell'impossibilità per un computer di valutare posizionalmente delle situazioni che gli esseri umani sembrano in grado di gestire facilmente in modo istintivo.

Per questo, il Go viene spesso citato come un bastione inespugnabile dell'intelligenza umana, dove la nostra maggiore apertura logica vince sulla forza di calcolo bruta tipicamente impiegata dall'IA in questo genere di giochi.

Per questo credo valga la pena di riportare qui la sensazionale notizia che nell'Ottobre 2015 l'I.A. DeepMind di Google è finalmente riuscita a battere Fan Hui, il campione Europeo di Go, per 5-0.

Qui potete trovare il paper che mostra le tecniche usate dall'I.A. che vanno ben al di là dei banali algoritmi usati negli scacchi - dov'è sufficiente un minimax con qualche euristica di pruning e un buon database, per assicurarsi la vittoria. In questo caso sono stati neccessari approcci completamente diversi, che prevedono - fra le altre cose - l'addestramento per rinforzo e simulazioni Monte-Carlo.

La macchina che ha battuto Fan Hui è costituita "solamente" da 48 CPU e 8 GPU. Ma, contrariamente a quanto credono i non-programmatori, l'hardware non ha quasi importanza rispetto agli algoritmi usati. (Non per niente, oggigiorno, uno smartphone è ampiamente in grado di battere i migliori scacchisti al mondo).
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« Risposta #1 inserita:: Gennaio 28, 2016, 10:12:33 »

Come già facilmente predetto una decina d'anni fa, questo è realmente uno dei traguardi significativi per le metodologie della IA, e in particolare per i metodi di apprendimento con rinforzo dei quali molto si è occupato anche il mio vecchio amico Marcus Hutter.


Naturalmente anche qui, come già nel caso degli scacchi, siamo comunque ben lontani dai risultati sognati dalla IA "forte" e restiamo piuttosto nel campo dell'engineering più raffinato (e inerentemente utile). Per la prossima pietra miliare, riparliamone quando i traduttori automatici forniranno risultati che non assomiglino troppo ad un vaniloquio di Humpty Dumpty in preda ai fumi dell'alcool dopo l'ingestione di quantità industriali di psilocibina e un ascolto ininterrotto di sessantaquattro ore di "The Art of Tripping".  Occhi al cielo
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« Risposta #2 inserita:: Gennaio 28, 2016, 10:21:49 »

A proposito di AI (o IA):

http://web.media.mit.edu/~minsky/

http://www.rainews.it/dl/rainews/articoli/morto-marvin-minsky-pioniere-della-intelligenza-artificiale-68684cd0-0989-448f-ab37-a73c6a4914ff.html
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« Risposta #3 inserita:: Febbraio 10, 2016, 12:23:55 »

Ricordo con grande nostalgia il volume "Computation: finite and infinite machines" pubblicato nel "preistorico" 1967 se non sbaglio.
E' stato il mio primo vero incontro con l'informatica per l'esame di Algoritmi e Strutture Dati.
Si parlava di approccio "black box" allo studio delle macchine, di automi di Mealy e di Moore, della macchina di Turing e ...

Se ci pensate nel 99% dei casi è questo il modo in cui interagiamo con gli oggetti: in funzione di un certo input e dello stato in cui si trova la "macchina" otteniamo un certo output.
Come questo avvenga (il suo funzionamento interno) il più delle volte è un mistero.
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« Risposta #4 inserita:: Febbraio 10, 2016, 02:10:48 »

Come questo avvenga (il suo funzionamento interno) il più delle volte è un mistero.

Proprio queste considerazioni applicate al funzionamento della mente hanno portato il filosofo John Searle ad elaborare la famosissima metafora della "stanza cinese" (che è anche l'epitaffio della IA "forte", assieme all'immagine dei "cervelli in vasca" del grandissimo Putnam).

La considerazione può poi essere estesa a gran parte delle metodologie riduzionistiche e meccanicistiche delle scienze sperimentali. La consapevolezza delle limitazioni epistemiche in tali ambiti è ormai ben radicata, al punto da avere cassato ogni riferimento alla ricerca di "verità" (con tutto il relativo portato metafisico, che comunque in buona parte rientra dalla finestra con le implicite assunzioni di attingibilità del reale tramite le misure) spalancando le porte alla falsificabilità popperiana, oggi a sua volta soppiantata dalla teoria della confermabilità del geniale Rudolf Carnap.

Il paradigma Kuhniano della scienza sperimentale odierna è null'altro che questo, ridotto ai minimi termini: si elaborano teorie basate su modelli matematici che sovente dicono ben poco sui "meccanismi interni" ma sono mirati ad ottenere risultati numerici caratterizzati da approssimazioni note, poi si inventano esperimenti (qui subentrano la confermabilità e la falsificabilità, pronipoti del metodo galileiano...) e si eseguono appropriate misure per ottenere altre sfilze di numeri da confrontare con quelli di cui sopra. Se e quando si trovano controesempi sperimentali, si corregge o modifica la teoria...
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« Risposta #5 inserita:: Marzo 09, 2016, 02:59:33 »

Aggiornamento: AlphaGo ha appena battuto Lee Se-Dol, il campione mondiale di Go, nel primo dei cinque incontri previsti.

La cosa è particolarmente significativa, dato che Lee Se-Dol è uno dei giocatori più forti di sempre e la differenza di livello rispetto a Fan Hui, il campione europeo, è abissale.

Chi vuole seguire la prossima partita in diretta (domani, alle 4:30), può farlo sul canale youtube di DeepMind. Sorriso

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Aggiornamento obbligatorio: match terminato, 4-1 per AlphaGo, con delle partite entusiasmanti da seguire. Speriamo che in futuro Google decida di replicare l'esperimento con Ke Jie.
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