Fin da quando sono piccoli, gli esseri umani imparano un concetto dopo averne visti pochi esempi nella vita reale: capiscono il concetto di una lettera dell’alfabeto come la “A” e sono poi in grado di produrre in modo creativo altre “A” mai viste prima.
Al contrario, i computer, anche i più raffinati, non riuscivano nemmeno lontanamente a fare una cosa del genere, avendo bisogno di centinaia di esempi prima di poter imparare un concetto per via induttiva. O almeno così si pensava finora.
Se precedentemente si credeva che l’intelligenza artificiale ed il machine learning fossero solo i protagonisti fittizi di film di fantascienza, al giorno d’oggi invece risultano essere una componente attiva della nostra realtà quotidiana.
Ma per Intelligenza Artificiale… si intende quella che nell’ immaginario comune è propria dei robot? Non solo.
Per Intelligenza Artificiale (AL) si intende infatti quando un computer si avvicina all’intelligenza di un essere umano, almeno dal punto di vista dell’acquisizione della conoscenza, sia dal punto di vista dell’apprendimento sia da quello della costruzione, partendo dalla base di conoscenze preliminari e imparando in seguito a fare nuovi collegamenti.
E’ proprio qui che è pronto ad intervenire RankBrain, una parte dell’algoritmo globale di ricerca di Google. Si tratta di un nuovo meccanismo di apprendimento che consente ad un computer di imparare un concetto astraendolo da pochi esempi della vita reale e di generare nuovi esempi in modo creativo e che viene utilizzato principalmente per interpretare le ricerche che le persone fanno, aiutando ad affinare la query di ricerca.
Ma alla base di tale sistema è previsto un lavoro umano a monte, che include la creazione di “stemming list”, ossia liste di sinonimi o connessioni database fra le cose; molte di queste risultano essere composte da più parole, chiamate “ long tail”. RankBrain è progettato per aiutare a meglio interpretare le queries, in modo da restituire a chi cerca le pagine migliori, tanto che dall’anno di rilascio (2015) è arrivato ad essere il terzo segnale più importante che contribuisce al risultato di una query di ricerca.
“Rank Brain funziona quando le persone fanno ricerche ambigue o usano espressioni colloquiali, cercando di risolvere un difetto tipico dei computer, perché non capiscono queste richieste se non le hanno mai viste prima”. Per capire una query mai vista prima o non chiara, RankBrain utilizza cerca di identificare relazioni semantiche tra il significato della query di ricerca ed i vettori, considerando pertanto anche la differenza concettuale che distingue, ad esempio, la parola “casa” da “cosa”.
Siamo ancora lontani dal costruire una macchina intelligente come un uomo, ma è la prima volta che un algoritmo è in grado di imparare e usare un’ampia classe di concetti del mondo reale, anche semplici concetti visivi come lettere scritte a mano: si tratta dell’inizio di una nuova era.
