Sommario
Un’importante limitazione delle moderne intelligenze artificiali e delle reti neurali è la loro difficoltà nel mapping spaziale e nella navigazione senza una mappa esistente, ma tuttavia, un recente progetto ha superato questo ostacolo utilizzando un algoritmo di codifica predittiva combinato con il gameplay di Minecraft. Questo approccio ha insegnato a una rete neurale come creare mappe spaziali e utilizzare queste mappe per prevedere i frame video successivi, con un errore quadratico medio dello 0,094% tra l’immagine prevista e quella finale.
Risultati della Ricerca
Il progetto, condotto da James Gornet e Matt Thomson del California Institute of Technology (Caltech), dimostra una vera consapevolezza spaziale dell’IA, una caratteristica che manca ancora nei modelli attuali come Sora di OpenAI. I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati nel giornale Nature Machine Intelligence.
Dettagli del Progetto
Il paper, intitolato “Automated construction of cognitive maps with visual predictive coding”, descrive in dettaglio il processo utilizzato per raggiungere questi risultati. Il codice sorgente del progetto è stato reso disponibile su GitHub e Zenodo, permettendo ad altri ricercatori e sviluppatori di esplorare e costruire su questi progressi.
Citazioni dei ricercatori
Matt Thomson, uno dei ricercatori, ha spiegato: “Anche i modelli di IA più avanzati non sono ancora veramente intelligenti. Non risolvono i problemi come noi; non possono dimostrare teoremi matematici o generare nuove idee. Pensiamo che sia perché non possono navigare nello spazio concettuale; risolvere problemi complessi è come muoversi attraverso uno spazio di concetti, come navigare. Le IA fanno qualcosa di simile alla memorizzazione meccanica: gli dai un input e ti danno una risposta, ma non sono in grado di sintetizzare idee disparate.“
James Gornet, lo studente laureato che ha guidato il progetto, ha un background in neuroscienze, machine learning, matematica, statistica e biologia presso il Dipartimento di Sistemi Computazionali e Neurali (CNS) di Caltech. Sebbene non abbia rilasciato dichiarazioni sul processo, Thomson ha sottolineato che il CNS è particolarmente adatto per il lavoro di James e che l’obiettivo è imparare anche sul funzionamento del cervello umano, oltre che avanzare l’IA.
