Insegnare alle macchine ad apprendere

Le auto che guidano da sole verso un parcheggio o i robot che si muovono su terreni irregolari devono essere decisi a imparare dall'esperienza e ad adattarsi a nuove condizioni. Ciò che per gli esseri umani è scontato, per le macchine rappresenta una grande sfida. Tuttavia, la ricerca in questo settore si sta sviluppando rapidamente. Per formare la prossima generazione di scienziati in questo campo, intensificare la collaborazione nella ricerca e condividere le infrastrutture, l'ETH di Zurigo e la Max Planck Society hanno fondato un Centro congiunto per i sistemi di apprendimento. Il centro riceverà un finanziamento complessivo di cinque milioni di euro nei primi cinque anni, metà dei quali saranno forniti dalla Max Planck Society e metà dall'ETH di Zurigo.

Capire cosa significa intelligenza

L'obiettivo dei ricercatori del nuovo centro è capire cosa costituisce l'intelligenza degli esseri viventi. "Non siamo interessati solo ai problemi applicativi, ma vogliamo anche capire fondamentalmente come gli esseri umani percepiscono, imparano e poi reagiscono in modo appropriato alla situazione", afferma Thomas Hofmann, professore dell'Istituto per l'apprendimento automatico dell'ETH di Zurigo. Insieme a Bernhard Sch?lkopf, direttore del Max Planck Institute for Intelligent Systems di Tubinga, è co-direttore del Centro per i sistemi di formazione.

I ricercatori intendono poi utilizzare le conoscenze acquisite da queste indagini fondamentali per sviluppare ulteriormente i metodi di apprendimento automatico. Tali metodi vengono già utilizzati oggi per individuare regolarità statistiche in grandi insiemi di dati. Tuttavia, oggi sono spesso ancora limitati a compiti specifici. Ad esempio, un metodo che riconosce in modo affidabile i volti nelle immagini non aiuta un robot ad allenare un'andatura sicura su un terreno difficile. La capacità di apprendimento degli esseri umani, invece, è largamente indipendente dal compito specifico. "Se comprendiamo meglio come l'apprendimento possa essere trasferito tra compiti diversi, potremmo anche essere in grado di sviluppare sistemi artificiali che apprendono in modo simile agli esseri viventi", spiega Sch?lkopf.

Dare forma ai sistemi intelligenti del futuro

I principi generali dell'apprendimento non dovrebbero essere applicati solo ai robot, ma anche, ad esempio, ai software che analizzano grandi quantità di dati. I computer sarebbero in grado di determinare non solo le correlazioni statistiche in queste enormi serie di dati, ma anche quelle causali. Per esempio, potrebbero stimare in modo indipendente l'effetto delle modifiche genetiche nei dati del codice genetico e delle interazioni tra proteine; relazioni causali che oggi persino i medici conoscono ancora poco.

Per l'ETH Lino Guzzella, il Centro per le persone in formazione dovrebbe essere un terreno fertile per nuove idee. "L'ETH e la Max Planck Society sono due partner forti nel campo dell'apprendimento automatico. Mi aspetto molto da questa collaborazione, soprattutto per la formazione dei nostri giovani scienziati. Non vediamo l'ora di vedere come daranno forma ai sistemi intelligenti del futuro".

Il Centro Max Planck ETH, che riunisce scienziati di Tubinga, Stoccarda e Zurigo, si basa su una cooperazione esistente nel campo dell'apprendimento automatico tra l'Istituto Max Planck per i sistemi intelligenti e l'ETH di Zurigo. Oltre alla collaborazione scientifica e alla formazione di dottorandi, gli obiettivi includono anche l'organizzazione di scuole estive e workshop comuni.