Nel suo intervento alla Machine Learning Conference di San Francisco l’ingegnere di Google Quoc V.Le ha affermato che Google non si spiega come abbia fatto il Deep Learning System a sviluppare l’abilità di riconoscere gli oggetti nelle foto.

Il Deep Learning System, la tecnologia che Google utilizza per servizi come Google Translate o la ricerca vocale di Android, è il sistema di intelligenza artificiale creato da Google, composto da un gran numero di computer in cluster, che ha come scopo la simulazione delle reti neurali.

Come funziona. Il sistema si basa su una architettura a strati cognitivi, per cui ogni strato poggia sugli strati sottostanti. Il primo strato della rete neurale ad esempio è in grado di rilevare variazioni del colore dei pixel in un’immagine, lo strato successivo può essere in grado di utilizzare quello precedente per riconoscere alcuni tipi di bordi, e strato su strato il sistema è stato in grado di riconoscere le forme e gli oggetti.

Oltre le previsioni La cosa che più stupisce gli ingegneri di Google è che il Deep Learning è riuscito a rispondere a quesiti ai quali gli stessi ingegneri faticavano a dare una risposta.

Quoc afferma che il software ha effettivamente imparato a individuare le caratteristiche degli oggetti che gli esseri umani faticano a vedere, come un trituratore di carta per esempio. Sembrerebbe quindi che il sistema sia in grado di pensare in modo indipendente da chi lo ha creato, e i suoi complessi processi di apprendimento sono impenetrabili agli stessi autori. Anche se questo “pensiero” è per ora limitato a situazioni molto specifiche, è comunque la prova che esiste.

Google afferma che questo sistema non si tramuterà mai in una vera e propria intelligenza artificiale ma che gli permetterà di assumere sempre meno esperti perché i sistemi saranno in grado di risolvere i problemi che non riescono ai ricercatori. Quoc spiega che Google vuole andare oltre e lasciare al Deep Learning anche il compito di progettare soluzioni.

E’ forse la nascita di un sistema come SKYNET in Terminator? Il passaggio dal riconoscimento di un trita-carte o di un gatto in un video, a quello dei volti di una folla in rivolta potrebbe essere breve.

Per approfondire: Google’s “Deep Learning” Computers Out-Smart The Creators