Google finanzia un progetto per insegnare il rimpianto ai computer

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Pensate ad Asimov e ai racconti fantascientifici di macchine umanizzate, pensate ai cyborg e alle implicazioni raccontate nella saga di Terminator. Visioni apocalittiche di computer umanizzati che, spesso, sovrastano lo stesso uomo. Senza esagerare e immaginare scenari di sottomissione e sterminio, possiamo affermare che la scienza odierna non è poi molto lontana dall'ottenere macchine umanizzate. I ricercatori della Tel Aviv University stanno lavorando su un progetto finanziato da Google per insegnare ai computer come "minimizzare il rimpianto". In altre parole, l'obiettivo è quello di insegnare le macchine ad imparare dalla proprie decisioni e prenderne di migliori la volta successiva.

La ricerca in questione potrebbe migliorare l'efficienza in molte branche dell'IT. Secondo Yishay Mansour, professore della Tel Aviv University Blavatnik School of Computer Science, le macchine sarebbero in grado di imparare e migliorare l'esecuzione di compiti come il packet routing, il bilancio dei carichi e la priorità delle risorse dei server a seconda delle richieste, riuscendo a valutare le variabili più rilevanti in anticipo per prendere la migliore decisione.

Mansour ha spiegato:

Siamo in grado di cambiare ed influenzare il processo di decisione dei computer in real-time. Messi a paragone con gli esseri umani, i sistemi di aiuto possono processare molto più velocemente tutte le informazioni utili per stimare il futuro svolgersi degli eventi, che sia una guerra di scommesse online su un sito di aste o un picco di traffico su un sito media, piuttosto che la domanda per un prodotto online.

I computer attualmente non provano "rimpianto", o almeno crediamo non lo facciano, ma possono misurare la distanza tra un risultatio desiderato e il risultato attualmente ottenuto, interpretandolo come "rimpianto virtuale". Mansour ha sviluppato un algoritmo che minimizza questo tipo di sensazione, adattando la macchina alla alla situazione e facendola "imparare" man mano che funziona. Il risultato, praticamente, è come sapere in anticipo tutte le variabili che accadranno.

È semplice capire come mai Google sia interessato al progetto: la compagnia lavorerà con un gran numero di dati, aumentando l'efficienza dei risultati ottenuti, quindi migliorando le performance del motore di ricerca. Il team addetto al lavoro comprende 20 persone.

[Via Aftau | Foto Flickr]

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