Computer impara linguaggio naturale giocando a Civilization

Bollati come inutili o addirittura dannosi da alcuni, i videogames si stanno rivelando non solo un complesso sistema economico e sociale, ma anche un utile strumento per educare le macchine. Sto parlando di computer che imparano a comprendere il linguaggio naturale giocando ai videogiochi.

L'idea di Regina Barzilay e S. R. K. Branavan potrà sembrare bizzarra, ma fino ad ora ha dimostrato di funzionare meglio di molte altre intelligenze artificiali. I due ricercatori della University College London hanno escogitato un sistema del tutto innovativo in grado di consentire ad un computer di comprendere il linguaggio naturale in modo del tutto autonomo, e a partire da un set di nozioni di partenza estremamente ridotto.

Tutto inizia con una ricerca del 2009 resa pubblica al meeting della Association for Computational Linguistics. Alcuni ricercatori hanno presentato un sistema in grado di installare software su un computer Windows semplicemente leggendo e interpretando le istruzioni del manuale in linea della Microsoft.

Barzilay e Branavan hanno deciso di cambiare contesto della sperimentazione utilizzando un approccio molto simile: hanno sviluppato un sistema in grado di imparare a giocare a Civilization, un famosissimo videogame di strategia che consente di creare da zero la propria civiltà, e di svilupparla nel corso di varie epoche storiche.

"I giochi sono utilizzati come un campo di test per le tecniche di intelligenza artificiale semplicemente per la loro complessità" spiega Branavan. "Ogni azione che si esegue nel gioco non ha un risultato prestabilito, dato che il gioco o l'avversario possono reagire casualmente a quello che fai. C'è quindi bisogno di una tecnica che possa gestire ogni scenario complesso che reagisce in maniera casuale".

I risultati sono stati sorprendenti: dove le precedenti intelligenze artificiali ottenevano il 46% di vittorie a Civilization, una macchina dotata della capacità di leggere e comprendere il manuale di gioco ha vinto il 79% delle partite.

L'aspetto rivoluzionario (passatemi il termine) della questione è che il manuale di gioco di un videogame è scritto in linguaggio naturale, con parole spesso non legate ad alcuna funzionalità in-game, ma solo alla storia del gioco.
Un manuale, inoltre, non spiega affatto come vincere una partira. Potrà, al limite, fornire dei consigli per iniziare a giocare, ma scoprire la maggior parte degli aspetti del videogame spetta al giocatore.

Il sistema ideato da Barzilay e Branavan sembra ancora più straordinario se si pensa che parte da una base di dati praticamente vuota. Il software non sa quale sia il suo obiettivo, e nemmeno il linguaggio in cui sono scritte le istruzioni di gioco. Non ha associazioni tra una parola e un'azione, e nemmeno sa che cosa rappresentano gli oggetti del mondo virtuale in cui gioca.

Le uniche operazioni che il sistema è in grado di eseguire in fase iniziale sono molto limitate, e si tratta essenzialmente di click col tasto destro o sinistro, movimento del cursore, lettura delle informazioni visualizzate sullo schermo, e un frammento di software per determinare se il sistema ha vinto o perso una partita.

Con questo scarso set di istruzioni, il software effettua inizialmente azioni casuali dai cui risultati è in grado di formulare ipotesi sulla corrispondenza tra parole e significati.
Il sistema crea una serie di ipotesi che vanno rafforzandosi o diminuendo d'importanza man mano che il mondo virtuale viene esplorato, e fonda così la sua base di linguaggio da perfezionare.

Il sistema non è perfetto, e non ha prestazioni paragonabili a quelle di un essere umano. Se installato come software per un uso generico, il sistema è stato in grado di comprendere e riprodurre l'80% dei passaggi che un essere umano, leggendo lo stesso manuale, sarebbe in grado di eseguire.

Nel caso, invece, dell'installazione del sistema allo scopo di vincere una partita a Civilization, il computer ha completamente superato le prestazioni di altre intelligenze artificiali complesse. Ha vinto il 72% in più delle partite rispetto ad un sistema identico ma privo della capacità di intepretare il manuale di istruzioni, e il 27% in più delle volte di un sistema "potenziato", e teoricamente più performante.

"Se mi aveste chiesto prima di oggi se avessi mai pensato che avremmo potuto ottenere questo risultato, avrei detto no" dice Eugene Charniak, professore della Brown University. "Si sta costruendo qualcosa su cui si hanno pochissime informazioni relative al dominio, ma si ottengono indizi dal dominio stesso".

Le prestazioni del sistema di Barzilay, come hanno fatto notare alcune persone al meeting dell' ACL, potrebbero essere addirittura superiori se si sfruttasse un software di intelligenza artificiale di nuova generazione invece di quello utilizzato per la ricerca. "Non mi è chiaro perchè questo debba essere rilevante" dice Charniak. "Il punto fondamentale è che il sistema è stato in grado di estrarre informazioni utili dal manuale, ed è questo che ci interessa".


Fonte: ditadifulmine.com

Ormai ci siamo, l'intelligenza artificiale è dietro l'angolo.

Notizia impressionante,mi ha davvero colpito,quanti interrogativi che sorgono.Da qui a skynet non corre molto...dobbiamo stare attenti,è giustissimo ricercare e progredire nella scienza ma come ci insegna la fantascienza,talvolta le cose potrebbero sfuggirci di mano a causa della nostra ambizione che offusca la ragione,speriamo insomma,che la fantascienza rimanga tale sotto certi aspetti.