Redazione RHC : 11 Dicembre 2023 10:06
Tra non molto, avremo un software che gira sul PC che si potrà azionare per registrare le nostre attività e le nostre azioni sul desktop. Rispondere ad una email, un ticket, un referto, potrà essere a breve completamente automatizzato dalle macchine?
Abbinando tale “manualità” alla “cultura” della persona, un impiegato potrebbe essere sostituito (inizialmente per lavoro semplici) dalle macchine. Questo potrà avvenire abbinando l’IA generativa a quello che si chiama “trasmissione culturale”
Gli scienziati di Google DeepMind hanno creato un’intelligenza artificiale in grado di apprendere nuove competenze semplicemente osservando le azioni umane. Di solito sono necessari centinaia o migliaia di esempi per addestrare gli algoritmi a imitare le azioni umane, ma questa intelligenza artificiale è in grado di apprendere nuove competenze al volo.
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«Il cyberbullismo è una delle minacce più insidiose e silenziose che colpiscono i nostri ragazzi. Non si tratta di semplici "bravate online", ma di veri e propri atti di violenza digitale, capaci di lasciare ferite profonde e spesso irreversibili nell’animo delle vittime. Non possiamo più permetterci di chiudere gli occhi».
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La capacità umana di assorbire la conoscenza in modo rapido ed efficiente è uno degli aspetti più importanti dell’apprendimento sociale, noto anche come trasmissione culturale.
I ricercatori hanno cercato a lungo di replicare questo processo nelle macchine, utilizzando un approccio in cui l’intelligenza artificiale osserva un essere umano eseguire un compito e quindi cerca di imitare quel suo comportamento.
I ricercatori di DeepMind hanno fatto un ulteriore passo avanti addestrando gli agenti dell’intelligenza artificiale a navigare in un mondo virtuale in tempo reale basato sulle azioni umane. “I nostri agenti imitano con successo gli esseri umani in tempo reale in contesti nuovi senza l’uso di dati umani preraccolti“, afferma lo studio, pubblicato su Nature Communications.
Per addestrare gli agenti è stato realizzato un apposito simulatore, GoalCycle3D, che genera un numero pressoché infinito di ambienti diversi in base alle regole di funzionamento e alla variabilità della simulazione. In ogni ambiente, gli agenti dell’IA, come piccole macchie, devono attraversare terreni irregolari e vari ostacoli per passare attraverso una serie di sfere colorate in un ordine specifico.
Gli agenti imparano a navigare utilizzando il rinforzo. Vengono ricompensati dopo aver attraversato le sfere nell’ordine corretto e utilizzano questo segnale per migliorare le loro prestazioni. Tuttavia, gli ambienti includono anche un agente esperto che conosce già il percorso corretto.
Nel corso di una lunga formazione, l’IA non solo padroneggia le basi del funzionamento degli ambienti, ma capisce anche che il modo più veloce per risolvere un problema è imitare un esperto. Per assicurarsi che gli agenti imparassero effettivamente per imitazione e non semplicemente memorizzando percorsi, il team li ha addestrati in un ambiente e poi li ha testati in un altro.
Tuttavia, tradurre l’approccio in aree più pratiche può essere difficile. Una limitazione è che l’agente esperto è stato supervisionato da una persona durante tutte le sessioni di formazione.
Tuttavia, i progressi nell’apprendimento sociale dell’IA rappresentano un passo importante. Se vogliamo vivere in un mondo con macchine intelligenti, saranno essenziali modi efficienti e intuitivi per comunicare loro le nostre esperienze e conoscenze.
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