Google sta spingendo le reti neurali al limite e sembra che si tratti di qualcosa di molto divertente. Le reti neurali sono, tra l’altro, la tecnologia che guida alcuni dei giochi più belli della Rete. Google, che si avvale di reti neurali per ogni aspetto della propria offerta ha lanciato un sito attraverso il quale […]
Google sta spingendo le reti neurali al limite e sembra che si tratti di qualcosa di molto divertente.
Le reti neurali sono, tra l’altro, la tecnologia che guida alcuni dei giochi più belli della Rete. Google, che si avvale di reti neurali per ogni aspetto della propria offerta ha lanciato un sito attraverso il quale mostra alcuni degli esperimenti che hanno a che fare con la tecnologia emergente di A.I., si tratta quindi di strumenti di intelligenza artificiale alla portata di chiunque.
Il sito si chiama A.I. Experiments, ed è l’archivio di alcuni progetti realizzati dal team di ingegneri di Google che stanno cercando di valicare le nuove frontiere del machine learning.
Tra quelle di maggior successo finora, la prima tra tutte è Quick, Draw!, un gioco ipnotico che si basa sostanzialmente sul concetto di Pictionary. Lo scopo è quello di far fare all’utente un disegno mettendo alla prova l’AI. Il più delle volte il risultato è sorprendente perché è difficile che il sistema sbagli ad indovinare, sempre che non siate proprio negati a disegnare!
È ovvio che i computer non siano in grado di distinguere i disegni allo stesso modo con il quale noi umani percepiamo le immagini, ma attraverso Visualizing High-Dimension Space, viene fornita una spiegazione informativa del modo attraverso il quale il machine learning dell’AI riesca a comprendere delle parti di dati, non necessariamente legate ad un concetto, ma le collega ad una serie di informazioni multidimensionali racchiuse in un cloud.
Per spiegare il funzionamento in modo ancora più semplice: il computer non è in grado di capire che il numero 6 sia il 6, ma riesce ad imparare l’aspetto del 6, così come quello degli altri numeri, distinguendoli tra loro in base alla loro forma.
Con What Neural Networks See, la questione è posta in modo ancora più esplicito: la comprensione da parte di un computer di un determinato oggetto è completamente differente rispetto a quello che pensiamo. Partendo da questo presupposto concettuale sarà ancora più interessante esplorare il resto dei contenuti presenti in A.I. Experiments di Google, come avviene per Giorgio Cam, un bot di riconoscimento visuale che ha preso il nome dal nostro Giorgio Moroder, attraverso il quale vengono creati dei rap sulla base di quello che il bot crede di vedere.
Thing Translator, invece, è una app che saprà riconoscere un oggetto e fornire a traduzione in una serie di lingue differenti tra loro.
Non sono esperimenti perfetti, se lo fossero non sarebbero più esperimenti, ma sarebbero già stati promossi a prodotti Google. Ma mentre sono all’opera, intrattengono, mostrandoci quanti passi avanti stia compiendo l’intelligenza artificiale.
