Se mostriamo e descriviamo ad un bambino di 4-5 anni un tavolo nero, una sedia nera e un tavolo bianco, molto probabilmente, da quel momento, lo stesso bambino, avrà compreso ed acquisito il concetto di “tavolo”, “sedia”, “bianco” e “nero”. E, con altrettanta facilità sarà in grado di riconoscere (e probabilmente anche di descrivere) una “sedia bianca”.

È questo l’esempio usato per presentare lo scopo di GAILA (Grounded Artificial Intelligence Language Acquisition),  un ambiziosissimo progetto di ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale.

La proposta viene dalla DARPA, la famosa agenzia della Difesa USA che promuove la ricerca e lo sviluppo di nuove tecnologie funzionali a mantenere anche nel prossimo futuro la leadership militare americana.

L’obiettivo del progetto GAILA è rendere più rapide le decisioni di comandanti militari e analisti di intelligence, grazie alla disponibilità di un innovativo software capace di comprendere il linguaggio utilizzando l’approccio tipico dei bambini.

GAILA infatti punta a replicare la loro rapida capacità di “language acquisition”, basata su di una limitata combinazione di suoni e immagini che permette di “associare” una serie di suoni (le parole) con altri aspetti concreti o astratti relativi a determinati elementi.

Per comprendere meglio lo scopo di GAILA concentriamoci sulle keyword “rapida” e “limitata”.

Chi ci segue avrà già avuto modo di leggere del funzionamento dei software di Artificial Intelligence (o AI) capaci di comprendere un testo o riconoscere un’immagine. In estrema sintesi, applicando un algoritmo a un grande dataset di dati (foto, testi, suoni, ecc.), il sistema di intelligenza artificiale “impara” a elaborare nuovi dati.

Perché il sistema funzioni con accuratezza la ricetta prevede programmatori esperti e capaci di ricercare e sviluppare efficaci (e cyber resilienti) algoritmi e basi dati per l’addestramento del software di AI; basi dati che devono essere adeguate qualitativamente (ovvero correlate e funzionali al dominio da trattare) e quantitativamente (i risultati migliori si ottengono con dataset composti da molte informazioni).

A tutto ciò si aggiunga un terzo fattore, quello più critico per DARPA e alla base dell’idea progettuale di GAILA: il tempo.

Sviluppare software dotati di questa intelligenza e aggregare data set composti da centinaia di migliaia di record, non è cosa da poco.

Il bando DARPA prevede come dati di input da elaborare testi scritti o parlati, scene dal vivo, immagini e video. Elementi che il software (che nasce senza conoscenza pregressa del linguaggio) dovrà cominciare a comprendere e descrivere automaticamente, e in maniera sempre più approfondita col passare del tempo. L’output di GAILA è una descrizione in lingua inglese che catturi gli elementi salienti degli input forniti.

Budget a disposizione per la realizzazione del primo prototipo: un milione di dollari. Una cifra forse non elevatissima, considerando le ambizioni di GAILA e le ricadute strategiche di una soluzione di AI con queste capacità,

E se questo progetto di ricerca punta a replicare l’intelligenza di un bambino, viene da farsi qualche domanda sulle campagne di marketing di alcuni produttori di software che declamano soluzioni di AI miracolose.

Attualmente, invece, l’intelligenza artificiale, pur se in grado di svolgere (quasi) perfettamente compiti specifici,  è meno smart di un bambino.

Immagini: Intelligence Community News e DARPA