I modelli linguistici stanno facendo significativi progressi nella comprensione e nell’esecuzione di concetti astratti. Sebbene imitare la complessità del cervello umano resti una sfida, i ricercatori del MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) hanno fatto un passo importante con la creazione di tre “librerie di astrazione”. Queste librerie – LILO, Ada e LGA – utilizzano il linguaggio naturale per migliorare il ragionamento e la comprensione delle IA.
I risultati, presentati alla Conferenza internazionale sull’apprendimento delle rappresentazioni a Vienna, mostrano come queste librerie rendano il codice più interpretabile e migliorino le prestazioni del sistema. Utilizzando metodi neurosimbolici e l’algoritmo Stitch, LILO permette ai modelli linguistici di applicare conoscenze di senso comune con maggiore raffinatezza.
Ada, invece, affronta la complessità del ragionamento umano che è difficile da replicare.
Concentrandosi su compiti domestici e videogiochi basati su comandi, i ricercatori hanno sviluppato modelli linguistici che propongono astrazioni, migliorando notevolmente l’accuratezza delle azioni IA, come “mettere del vino fresco in un armadietto” o “creare un letto” in Minecraft, con un aumento dell’accuratezza rispettivamente dal 59 all’89%.
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