L'IA può imparare senza dati?
L'IA odierna non può imparare completamente senza dati. Il Machine Learning e il Deep Learning si basano sui dati per riconoscere schemi, definire regole e migliorare le prestazioni. Anche i modelli avanzati, come i GPT o i sistemi di Reinforcement Learning, necessitano ancora di dati di input o di esperienza ambientale per “imparare” e fare previsioni accurate. In altre parole, i dati sono il carburante più importante per la crescita dell’IA e senza dati l’IA non può comprendere né prendere decisioni utili.
Comprendere il rapporto tra IA e dati
Si chiede, "L'IA può imparare da sola senza alcun dato?" Per ottenere una risposta dettagliata e ragionevole, esploriamo questo argomento in profondità con INVIAI.
Ad esempio, nell’apprendimento supervisionato, l’IA apprende da enormi set di dati etichettati dagli esseri umani (immagini, testi, audio, ecc.) per identificare schemi.
Anche nell’apprendimento non supervisionato, l’IA necessita comunque di dati grezzi non etichettati per scoprire autonomamente strutture o schemi nascosti all’interno di quei dati.
Quindi, indipendentemente dal metodo, l’IA deve essere "nutrita" con dati—che siano dati etichettati, auto-etichettati (self-supervised) o dati provenienti da ambienti reali. Senza alcun dato di input, il sistema non può apprendere nulla di nuovo.
Metodi comuni di apprendimento dell’IA
Oggi, i modelli di IA apprendono principalmente attraverso i seguenti approcci:
Apprendimento supervisionato
Apprendimento non supervisionato
Apprendimento auto-supervisionato
Reinforcement Learning (RL)
Il reinforcement learning insegna a un agente software come comportarsi in un ambiente informandolo dei risultati delle sue azioni.
— Wikipedia
Federated Learning
Per dati sensibili, come immagini mediche personali, il Federated Learning permette a più dispositivi (o organizzazioni) di addestrare collaborativamente un modello condiviso senza condividere i dati grezzi.
- Modello globale inviato a ogni dispositivo
- Addestramento solo su dati locali
- Condivisione solo degli aggiornamenti del modello
- I dati grezzi non lasciano mai il dispositivo
Zero-Shot Learning
La capacità dell’IA di inferire nuovi concetti senza esempi specifici, basandosi su conoscenze ampie acquisite in precedenza.
- Riconosce concetti mai visti
- Usa una base di conoscenza pregressa
- Pre-addestrato su enormi set di dati
- Permette di ragionare su nuove idee
Un modello di IA è addestrato a riconoscere o classificare oggetti/concetti di cui non ha mai visto esempi prima.
— IBM, definizione di Zero-Shot Learning
In sintesi: Tutti questi metodi dimostrano che non esiste un modo magico per l’IA di imparare senza dati—in una forma o nell’altra. L’IA può ridurre la dipendenza dai dati etichettati dall’uomo o imparare dall’esperienza, ma non può imparare dal nulla.
Tendenze avanzate: imparare dall’"esperienza" invece che da dati statici
I ricercatori stanno ora esplorando modi per far sì che l’IA dipenda meno dai dati forniti dall’uomo. Per esempio, DeepMind ha recentemente proposto un modello a "flussi" nell’era dell’"IA basata sull’esperienza," dove l’IA impara principalmente dalle proprie interazioni con il mondo piuttosto che da problemi e domande progettate dall’uomo.
Possiamo raggiungere questo obiettivo permettendo agli agenti di apprendere continuamente dalle proprie esperienze—cioè, dati generati dall’agente stesso mentre interagisce con l’ambiente… L’esperienza diventerà il mezzo principale di miglioramento, superando la scala attuale dei dati forniti dall’uomo.
— Ricerca DeepMind, citata da VentureBeat
In altre parole, in futuro, l’IA stessa genererà i propri dati attraverso sperimentazione, osservazione e aggiustamento delle azioni—simile a come gli esseri umani apprendono dall’esperienza reale.
Dati forniti dall’uomo
- Richiede set di dati etichettati
- Dipende dall’esperienza umana
- Limitata dagli esempi disponibili
- Approccio di apprendimento statico
Dati auto-generati
- Genera le proprie sfide
- Apprende dal feedback ambientale
- Miglioramento continuo
- Approccio di apprendimento dinamico
Notevolmente, nonostante non utilizzi dati di addestramento esterni, AZR raggiunge prestazioni di punta in compiti matematici e di programmazione, superando persino modelli addestrati su decine di migliaia di esempi etichettati. Questo dimostra che l’IA può generare il proprio "dataset" ponendosi e risolvendo continuamente sfide.
Sistemi di apprendimento autonomo
Oltre ad AZR, molti altri studi esplorano IA che impara autonomamente. I sistemi agenti intelligenti possono interagire con software e mondi virtuali per accumulare dati esperienziali.
- Interazione con strumenti e siti web
- Apprendimento da giochi di simulazione
- Auto-impostazione di obiettivi e ricompense
- Sviluppo di abitudini autonome
Punti chiave
Invece, l’IA può imparare meno dai dati forniti dall’uomo attraverso:
- L’uso di dati non etichettati (apprendimento non supervisionato)
- L’apprendimento dal feedback ambientale (reinforcement learning)
- La creazione di proprie sfide (ad esempio, il modello AZR)
Molti esperti ritengono che in futuro l’IA imparerà sempre più attraverso l’esperienza che raccoglie da sola, rendendo l’esperienza il principale "dato" che la aiuta a migliorare.
