L'intelligenza artificiale aguzza la vista grazie all'esperienza: controllando lo stesso ambiente da più angolazioni, riesce a prevederne l'aspetto da un punto di vista completamente diverso. Il risultato potrebbe aprire la strada a robot in grado di imparare da soli, utilizzando i propri sensori. Pubblicato sulla rivista Science, il risultato si deve ai ricercatori della Google DeepMind guidati da Mohammad Ali Eslami e segna un altro punto a favore della capacità dell'intelligenza artificiale di apprendere dall'esperienza.
Secondo i ricercatori, la tecnica, chiamata Generative Query Network (GQN), potrebbe aprire infatti la strada a macchine in grado di apprendere autonomamente utilizzando i propri sensori, senza la necessità di imparare da una serie di dati preparati dall'uomo.
Il principale ostacolo alla messa a punto di un sistema di questo tipo, finora, era dovuto al fatto che i dispositivi alla base dei sistemi per la visione artificiale, come le fotocamere digitali, non sono in grado di acquisire direttamente scene 3D. "I ricercatori hanno aggirato questo problema 'in modo elegante' usando scene 2D di ambienti 3D virtuali, che hanno costruito utilizzando algoritmi standard", spiega in un commento Matthias Zwicker, dell'università americana del Maryland. In questo modo, la tecnica, consente di produrre scene 2D da qualsiasi punto di vista desiderato e ha addestrato una rete neurale artificiale, che imita il funzionamento delle reti dei neuroni del cervello, ad "osservare" una scena da più angolazioni e a prevedere quale aspetto avrà lo stesso spazio in 3D.
Dopo essere stato addestrato in questo modo, usando milioni di queste scene viste da angolazioni diverse, il sistema ha dimostrato di poter controllare il movimento di un braccio robotico virtuale in una scena tridimensionale.
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