“It was scary stuff, but radically advanced. I mean, it was smashed, it didn’t work, but… it gave us ideas, took us in new directions. I mean, things we would have never… All my work was based on it” Terminator 2
L’artificial intelligence coincide con le reti neurali?
Sicuramente no, anche se spesso la pubblicità vuol far apparire vera l’equivalenza.
Nel nostro lavoro di ricerca e sviluppo sui temi dell’AI, stiamo indagando percorsi alternativi ai metodi più chiacchierati.
L’idea è quella di rendere (almeno in parte) algoritmica una teoria della mente con una lunga storia.
La teoria su cui stiamo lavorando è stata battezzata Metapsicologia dal suo ideatore, Sigmund Freud, nel secolo scorso.
Freud, nei suoi lavori, trasforma le evidenze sul comportamento umano in una teoria dinamica (esponendola e evolvendola in migliaia di affascinanti pagine) che si richiama a teorie fisiche classiche, sia nei termini sia nei contenuti.
La teoria di Freud è da considerarsi un modello corretto?
La risposta è difficile da dare dato che il modello freudiano non è formalizzato. Il modello è certamente verosimile e coglie diverse analogie tra dinamica mentale e modelli fisici che lo rendono appetibile.
Nel nostro tentativo di formalizzazione matematica di questo modello, siamo riusciti a cogliere alcune componenti che hanno già permesso di arricchire e rendere più efficaci i nostri algoritmi. Queste innovazioni sono risultate efficaci su diversi tipi di dati (principalmente testi e immagini) senza grosse necessità di adattamento.
Indipendentemente dalla capacità di predire il comportamento della mente, i suoi spunti hanno quindi già avuto nel nostro lavoro delle ricadute positive che ci convincono della bontà di questa idea.
La strada è lunga ma, data la struttura articolata della metapsicologia, pensiamo che sia possibile costruire, lungo il percorso, diversi algoritmi con caratteristiche innovative rispetto all’esistente.
Per noi, oltre al fascino intellettuale di questa strana impresa, c’è anche la prospettiva di avere strumenti più comprensibili nel loro funzionamento rispetto alle reti neurali (punto critico di queste ultime) con un costo computazionale inferiore e più facili da estendere ed adattare.
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