Simulazione della realtà: l’ultima frontiera dell’Intelligenza Artificiale
A cura di Sergiu Gabriel Rolnic.
Appartiene a DeepMind, famosa azienda acquisita da Google nel 2014, l’ultimo progresso in fatto di intelligenza artificiale. Alla Conferenza Internazionale sul Machine Learning, i ricercatori hanno presentato un nuovo modello di apprendimento automatico chiamato Graph Network-based Simulator.
Siamo di fronte ad un framework in grado di simulare complessi fenomeni fisici e predire l’interazione tra migliaia di particelle diverse. Che si tratti di liquidi, solidi o altri materiali deformabili, il programma basato sul deep learning è in grado di modellizzarne il comportamento e farlo proprio.
Un po’ di storia
Fin dalla nascita del metodo scientifico, la sperimentazione e l’osservazione degli eventi sono stati il fulcro ed il punto di partenza per ogni invenzione e/o scoperta. L’avvento dei calcolatori e la loro evoluzione ha portato alla creazione di simulazioni virtuali, ambienti che rappresentano in tutto e per tutto un modello della realtà che si vuole studiare, e possono riguardare leggi fisiche, matematiche o biologiche.
Le simulazioni si possono usare per conoscere il passato ed il futuro dell’universo, l’evoluzione di una specie, e persino per trovare il vaccino per il coronavirus. Creare un simulatore risulta molto costoso e può richiedere anni di sforzi ingegneristici, che non corrispondono quasi mai ad un proporzionale livello di accuratezza e scalabilità.
Il Graph network-based Simulator (GNS)
Il Graph network-based Simulator è un simulatore basato sulle rete neurali che a differenza dei suoi predecessori risulta essere molto più efficiente, semplice da implementare ed accurato. L’architettura presente è rappresentata dalla mappatura di una stessa struttura dati sia in input che in output. Tuttavia, il grafo finale risulterà potenzialmente alterato nei nodi e negli archi grazie all’ apprendimento automatico.
Il simulatore è stato allenato con dei datasets che rappresentassero i domini di materiali molto diversi fra loro. Ogni nodo del grafo indica lo stato di una particella, mentre gli archi le interazioni tra esse. In questo modo si riesce a creare un sistema isolato e predire gli effetti che la gravità, gli ostacoli o altri materiali riescono ad avere sul modello preso in esame.
Simulazione della realtà con l’intelligenza Artificiale: evoluzione futura
Pur essendo testato in delle situazioni molto particolari, il simulatore neurale sviluppato da DeepMind sarà in grado, con i prossimi aggiornamenti, di assimilare in maniera naturale e progressiva conoscenze fisiche molto più complesse, come la meccanica hamiltoniana.
La strada verso il futuro è ormai intrapresa. Secondo molti studiosi, la singolarità tecnologica è ormai alle porte, e potrebbe essere proprio grazie alle simulazioni che si riuscirà a creare la prima vera intelligenza artificiale. In fondo, conosciamo ancora ben poco del nostro cervello, di cosa sia la coscienza e di come possa essersi sviluppata.
Tuttavia, se fossimo in grado di creare un simulatore con le stesse condizioni del mondo primordiale, potremmo magari usare le capacità dei computer di effettuare milioni di simulazioni in un lasso di tempo infinitesimale, e captare le anomalie che possano aver portato ad un upgrade evolutivo. Oppure, molto più probabilmente, ci sarà una tecnologia che uscirà fuori dal nulla e rivoluzionerà completamente il nostro mondo.
Non resta che attendere e farsi trascinare nel futuro, oppure scegliere di partecipare attivamente e crearlo!