Quando sentiamo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, immaginiamo un computer in grado di pensare e imparare da solo. Cioè, praticamente come un essere umano.
Percepiamo il mondo attraverso una combinazione di diversi sensi, come la vista, l'udito e il riconoscimento vocale. Ma le macchine interpretano il mondo con l'aiuto di dati elaborati da algoritmi. Cioè, quando la macchina vede una foto, la traduce in una serie di metadati che utilizza per eseguire l'attività. E se complichi il compito, ad es. dove ci sarà il suono oltre all'immagine, l'IA inizia a perdersi.
“Il problema principale qui è come può una macchina conciliare queste diverse modalità? È facile per noi persone. Vediamo un'auto, e poi sentiamo il rumore di un'auto che passa, e sappiamo che è la stessa cosa. Ma per l'apprendimento automatico, tutto non è così semplice", — ha affermato Oleksandr Liu, uno studente laureato presso il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) e il primo autore di un articolo dedicato a questo problema.
Liu e i suoi colleghi hanno sviluppato un metodo di intelligenza artificiale che impara a rappresentare i dati in un modo che cattura concetti comuni alle modalità visive e audio. Ad esempio, il loro metodo può apprendere che l'azione di un bambino che piange in un video è correlata alla parola "piangere" in una clip audio. Utilizzando questa conoscenza, il loro modello di apprendimento automatico può determinare dove si verifica una determinata azione in un video e individuarla.
Questo metodo potrebbe un giorno essere utilizzato per aiutare i robot a conoscere i concetti del mondo attraverso la percezione, più come fanno gli umani. Il modello presenta ancora alcune limitazioni che gli scienziati sperano di affrontare in lavori futuri. Finora, la loro ricerca si è concentrata sui dati provenienti da due modalità contemporaneamente, ma nel mondo reale le persone devono affrontare simultaneamente molti flussi di dati che elaborano senza pensare. Le macchine devono ancora impararlo.
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