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Grazie a reti neurali e algoritmi genetici, i computer stanno diventando spaventosamente creativi

 

Ben poche domande sono appassionanti come chiedersi se una macchina potrà mai essere creativa. Possiamo accettare che macchine dotate di intelligenza artificiale guidino le auto, formulino diagnosi, prevedano crimini e analizzino testo in modo più efficiente degli umani. Ma certamente non saranno in grado nel prossimo futuro di girare film o creare immagini come quella riportata sopra, giusto?

“Non è possibile affermare che una macchina equivale al cervello umano finché non sarà in grado di scrivere un sonetto o comporre un concerto sull’onda di pensieri ed emozioni e non per un assemblaggio casuale di simboli”, sosteneva lo stimato neurochirurgo inglese Sir Geoffrey Jefferson nel lontano 1949.

Tuttavia, anche se la creatività è un elemento fondamentale dell’intelligenza umana, ci stiamo avvicinando a simularla sempre di più. Jefferson potrebbe rimanere sbalordito se vedesse che cosa sono capaci di fare le reti neurali e gli algoritmi genetici al giorno d’oggi.

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Una pagoda infinita. Solo una delle affascinanti immagini create dalla rete neurale di Google. Immagine di: Google.

L’immagine nella parte superiore di questo articolo è stata creata da un computer. Il progetto Deep Dream di Google rappresenta ciò che accade quando Google “ha le allucinazioni”. Utilizzando una rete neurale artificiale (un grande cervello elettronico) per passare al setaccio gli oltre 10 milioni di immagini presenti nei suoi archivi, gli ingegneri di Google hanno deciso di vedere cosa accadrebbe se i computer potenziassero i pattern dei pixel individuati nelle varie immagini.

“La rete è solitamente costituita da 10-30 strati di neuroni artificiali disposti l’uno sull’altro”, afferma il team di ricerca di Google. “Il primo strato ricerca bordi o angoli. Gli strati intermedi interpretano le caratteristiche di base per cercare forme o componenti complessivi, come una porta o una foglia. I rimanenti strati finali assemblano i componenti in interpretazioni complete: questi neuroni si attivano in risposta a oggetti molto complessi come interi palazzi o alberi”.

Improvvisamente, le forme delle nuvole diventano uccelli (il sistema è stato addestrato usando principalmente immagini di animali), sugli sfondi appaiono paesaggi immaginari, gli alberi si trasformano in edifici fantastici mentre le foglie danno vita agli insetti. Immaginate che cosa sarebbe successo se H.P. Lovecraft avesse lavorato per Google e non sarete molto lontani. Ecco che cosa ha creato Deep Dream con la foto di un albero.

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Google ha addestrato la sua rete neurale per ricercare pattern nelle immagini, con risultati alquanto insoliti. Immagine di: Google.

I computer possono sorprenderci. Chiunque ne dubiti dovrebbe vedere almeno in parte il lavoro straordinario che viene fatto con gli algoritmi genetici. Replicando il processo evolutivo all’interno di una macchina, gli algoritmi genetici possono affrontare tutta una serie di problemi. Vengono utilizzati per creare nuovi medicinali in grado di curare le malattie oppure per ottimizzare forme architettoniche.

Un progetto in collaborazione tra l’Università del Michigan e l’Università Tecnica di Delft (TU Delft) ha impiegato un algoritmo genetico per generare il progetto di un ponte più efficiente (guardate sotto). Mentre gli algoritmi genetici hanno contribuito a sviluppare i progetti di un’antenna evoluta per le missioni shuttle della NASA.

La cosa più assurda di tutte? Spesso, queste soluzioni neuro-evolutive funzionano meglio di qualsiasi cosa che un essere umano possa creare, ma anche chi le ha progettate fatica a spiegare perché alcune soluzioni funzionano così bene.

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Gli algoritmi genetici sono stati utilizzati all’Università del Michigan per esplorare (e testare) progetti di ponti ottimizzati. Credito dell’immagine: www.concrete.tcaup.umich.edu.

Probabilmente conoscete il supercomputer Watson di IBM per la sua apparizione da star, quando ha battuto concorrenti umani al programma televisivo statunitense Jeopardy. Ciò che invece potreste non sapere è che, all’inizio di quest’anno, Watson ha lanciato il suo primo libro di cucina.

“Le idee per le ricette in questo libro non sono state create da un normale chef”, si legge nell’introduzione del libro Cognitive Cooking with Chef Watson (Cucina cognitiva con lo chef Watson). “Solo un tipo eccentrico avrebbe potuto pensare a un’insalata Caesar turco-coreana o a un’aragosta cubana in bouillabaisse. In questo caso, si tratta di ‘qualcuno’ che non ha mai assaggiato un solo boccone di cibo. Questo prodigio culinario, infatti, non ha papille gustative, non ha naso e neppure esperienze sensoriali in materia di cibi o bevande”.

Le ricette prodotte da Watson sono il risultato dell’estrazione di nozioni da milioni di pagine di letteratura, correlate tra loro. Uno chef umano può anche avere una mente enciclopedica quando si tratta di abbinare diversi ingredienti, ma Watson è in grado di analizzare le sostanze chimiche che controllano il gusto e generare mix totalmente nuovi.

App Facebook Chef Watson
Formaggio, paprika e birra? L’app Chef Watson consente di elaborare nuove ricette ed esperienze gastronomiche con un approccio personale.

IBM sta facendo progressi nel campo che definisce computing cognitivo e, come sottolinea il Premio Nobel e professore emerito a Princeton Daniel Kahneman, ciò consentirà ai computer del futuro di “comprendere situazioni”, “capire spiegazioni” e, in ultima analisi, “superare i limiti della fantasia e della creatività”.

Naturalmente, gli algoritmi genetici e le reti neurali sono ancora tecnologie appena nate, inclini all’errore. Anche se siamo in grado di inserirli in immagini e film, o possiamo creare robot in grado di adattarsi all’ambiente che li circonda, hanno ancora bisogno di decifrare un input. La loro comprensione del mondo è guidata dalle modalità in cui li abbiamo addestrati.

Ecco come una rete neurale prova (e per lo più non riesce) a interpretare l’introduzione a Star Trek.

Sulla base di questo, noi umani deteniamo ancora il controllo di tutte le arti creative, ma attenzione, probabilmente non durerà a lungo. — Luke Dormehl (@lukedormehl)

 

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