Il team dell’Università di Ginevra (UNIGE) ha compiuto un passo avanti significativo nel campo dell’intelligenza artificiale (IA), modellando una rete neurale artificiale capace di apprendere nuovi compiti da istruzioni verbali o scritte e di descriverli a un’altra IA, che a sua volta è in grado di eseguirli. Questo risultato, particolarmente promettente per il settore della robotica, è stato pubblicato su Nature Neuroscience.
Passo avanti per l’IA nella comprensione e riproduzione del linguaggio umano
L’apprendimento e l’esecuzione di nuovi compiti basati esclusivamente su istruzioni verbali o scritte, e la successiva descrizione di questi compiti in modo che possano essere riprodotti da altri, rappresentano una pietra miliare della comunicazione umana che l’IA ha faticato a replicare fino ad ora. Il team UNIGE è riuscito a sviluppare un modello di neuroni artificiali con questa doppia capacità, sebbene con una formazione preliminare.
Il processo ha incluso la formazione della rete per simulare l’area di Wernicke del cervello, responsabile della percezione e interpretazione del linguaggio, seguita dall’addestramento per riprodurre l’area di Broca, che produce e articola le parole sotto l’influenza dell’area di Wernicke. Il processo completo è stato eseguito su computer portatili convenzionali.
Da compiti semplici a interazioni complesse
Il modello è stato testato con istruzioni scritte in inglese, che includevano compiti semplici come indicare la direzione di uno stimolo o rispondere nella direzione opposta di uno stimolo. Dopo aver appreso questi compiti, la rete era in grado di descriverli a una seconda rete, una copia della prima, affinché potesse riprodurli. Questo rappresenta la prima volta che due IA sono state in grado di comunicare tra loro in modo puramente linguistico.
Implicazioni e potenziali futuri
Questo modello apre nuovi orizzonti per la comprensione dell’interazione tra linguaggio e comportamento, con implicazioni significative per il settore della robotica. La possibilità di sviluppare reti più complesse basate su questo modello promette l’integrazione in robot umanoidi capaci di comprendere non solo gli esseri umani ma anche di interagire tra loro.