Quantum Artificial Intelligence Lab

Nell’immagine il Computer Quantistico D-Wave. (Credit: D-Wave/NASA).

Google ha annunciato all’inizio del mese di maggio del 2013 una partnership con la NASA e con il progetto D-Wave per lanciare un nuovo laboratorio che si propone di risolvere alcuni problemi legati all’intelligenza artificiale. In che modo? Usando una nuova generazione di computer quantistici. Ad oggi, però, i risultati si fanno ancora attendere. 

Come è noto, nel 1936 Alan Turing ha dimostrato che, indipendentemente dal materiale di cui sono fatti, tutti i computer sono manifestazioni di un’architettura logica comune. Sebbene la maggior parte della memoria di un computer è fatta di semiconduttori al silicio, le nanotecnologie e le varie applicazioni della nano fisica suggeriscono la possibilità di usare molti altri materiali non convenzionali. La macchina di Turing è una macchina teorica costituita da un nastro di dati infinito e riscrivibile, e da un meccanismo che può leggere il nastro, scrivere/cancellare il nastro e muoversi avanti e indietro sul nastro. Si tratta in pratica di un modello teorico di macchina in grado di risolvere algoritmi e che è stato fondamentale per lo sviluppo dell’algoritmica come la conosciamo oggi. È stata ideata da Alan Turing per risolvere il problema della decidibilità (Entscheidungsproblem) proposto da David Hilbert nel suo programma di fondazione formalista della matematica.

Oggi la sua importanza è tale che, per  definire in modo formalmente preciso la nozione stessa di algoritmo, si tende a ricondurlo alle elaborazioni effettuabili con macchine di Turing. Con macchina di Turing universale si intende, invece, quella macchina che calcola la funzione che è in grado di simulare il comportamento di qualunque macchina di Turing (ciò significa che può riprodurre qualsiasi computazione). Come sapete, un computer ordinario processa le informazioni sotto forma di bit. A differenza dei bit, i cui valori sono 0 o 1, per i qubit non valgono le restrizioni della logica binaria. Questa caratteristica li rende estremamente efficienti sul piano applicativo: tra le caratteristiche di cui sono dotati c’è la potenza con cui calcolano la probabilità. Potendo processare insieme problemi che hanno anche più di una soluzione, i computer quantistici rendono obsoleti i sistemi di computazione tradizionale.

Test di Turing e computazione quantistica. Google e la NASA si propongono di costruire una macchina capace di imparare, e di manifestare segni di intelligenza complessa.  La sfida resta il Test di Turing. In un articolo pubblicato sulla rivista Mind nel 1950, Alan Turing stabilì un particolare criterio per determinare se una macchina può essere considerata pensante. L’esempio è il seguente: A e B forniscono risposte dattiloscritte a una persona C. Come fa C a stabilire il sesso di A e B? Nell’eventualità in cui una macchina si sostituisse ad A o B, se i verdetti forniti da C fossero statisticamente identici alla situazione precedente, allora la macchina poteva essere considerata pensante. Il test di Turing è stato rielaborato varie volte e criticato; ad oggi nessun computer ha dimostrato di poterlo superare.

Le attuali tecnologie ne risultano sconfitte, ma l’informatica quantistica potrebbe aprire nuove porte. Il nuovo laboratorio avrà al centro uno dei più complessi computer quantistici: il D-Wave, che si trova nell’Ames Research Center della NASA, viene studiato da ricercatori di tutto il pianeta. Google ha già spiegato di avere svariati nuovi esperimenti pronti e che questo campo di studi ha le carte in regola per rivoluzionare gli attuali approcci computazionali. “Riteniamo che la capacità di computazione quantistica potrebbe aiutarci a risolvere alcune delle più grandi sfide della moderna informatica, in particolare nel campo della costruzione di macchine capaci di imparare. La capacità di imparare riguarda la costruzione di modelli migliori concernenti ciò che accade nel mondo, per riuscire a fare previsioni migliori su ciò che potrà accadere […]”. Così si legge nell’incipit del comunicato ufficiale stilato da Google per presentare il nuovo laboratorio: il Quantum Artificial Intelligence Lab.

Le macchine non hanno istinto né creatività. “Riuscire a risolvere questi problemi può essere immaginato come riuscire a trovare il punto più basso di una superficie piena di colline e valli. La computazione informatica classica potrebbe usare quello che viene chiamato “discesa a gradiente”: iniziare da un punto random della superficie, guardare intorno per il punto più basso e poi ripetere di nuovo finché non si può scendere più in basso di così. Ma spesso gli algoritmi si bloccano ad un minimo locale, che in realtà non è davvero il punto più basso. Qui la computazione quantistica riesce a fare la differenza, perché ti permette per esempio di “creare un tunnel” attraverso una montagna per vedere se c’è una valle nascosta dietro. Questo dà la possibilità di trovare molto più facilmente una soluzione ottimale”, spiegano i ricercatori di Google.

Sono già stati sviluppati algoritmi quantistici per permettere alle macchine di imparare in tempo reale. Ciò posto, Scott Aaronson del Massachusetts Institute of Technology, un critico di lunga data di D-Wave, concorda sull’ottimizzazione algoritmica effettuata dai ricercatori di Google e della NASA ma dubita che si possa essere vicini a risolvere i problemi legati agli aspetti soggettivi della conoscenza: istinto, creatività, emotività, etc.. In altri termini: Turing resta ancora una spina nel fianco – per lo meno fin quando non arriveranno i primi risultati convincenti.

(Fonte:www.newscientist.com/article/dn23554-google-and-nasa-buy-controversialquantum computer.html.

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