Siri vs Bing vs Google AI: chi è il più intelligente?

06 Ottobre 2017 303

L'era dell'intelligenza artificiale è ormai iniziata, e tutte le principali aziende stanno puntando su questa tecnologia per rendere i propri prodotti sempre più avanzati e utili per l'uomo. Per capire quanto sia importante l'AI è bastato seguire l'ultimo evento di Google, improntato principalmente sull'implementazione di Google Assistant.

Ma l'intelligenza artificiale è davvero "intelligente"? Per rispondere a questa domanda ci viene in soccorso un recente studio realizzato da tre ricercatori cinesi in cui è stato sviluppato un test capace di analizzare e confrontare il quoziente intellettivo dei sistemi AI. Tra questi, il più evoluto risulta essere quello di Google che ha totalizzato un QI di 47,28, seguito da Bing di Microsoft con 31,98 e da Siri con un quoziente intellettivo di appena 23,9.

Curioso notare come il primato di Google non raggiunga nemmeno il QI medio di un bambino di 6 anni pari a 55,5 ed è drasticamente lontano da quello di una persona di 18 anni (97 punti medi).

Nonostante ciò, questi dati sono molto interessanti, sopratutto se paragonati a quelli risalenti agli anni passati (nel 2015 il QI della AI di Google era di 26,5), tenendo conto del costante aumento degli investimenti in risorse e denaro che porteranno in un tempo non troppo lungo a sistemi intelligenti ancora più avanzati.

Se siete curiosi di leggere lo studio completo, potete cliccare qui per scaricare il file PDF in lingua inglese.


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Commenti

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Frankbel

Il QI non viene usato per il reclutamento, è solo uno dei tanti test che ha una sua validità certamente parziale.
In generale, se vuoi valutare una persona, ci suole il colloquio: da quello emergono molti aspetti, non solo competenze o potenzialità.

SirMau

Appunto, confermi quello che ho detto. Serve per capire quanto un individuo ha capacità logiche e quindi serve per fare ricerche di mercato di nuovi lavoratori in ambito matematico. Ma non indica la "potenza" della mentalità di una persona in generale. Questo metodo nato in America lo usano soprattutto per far individuare alle aziende di borse, banche e finanza in generale individui predisposti a questo genere di cose. In poche parole serve a ben poco a fini scientifici.

Frankbel

Il q.i. è un test che misura la velocità e l'accuratezza nel riconoscimento delle sequenze logiche. Avere un bagaglio matematico aiuta, ma in generale la correlazione tra capacità logico-deduttive e punteggi elevati del test (che sono stabiliti in base ad una statistica rappresentativa della realtà dove 100 rappresenta la media e tra 85 e 115 ricade l'85% della popolazione).
Chi è geniale raggiunge punteggi elevati, a prescindere dalle proprie conoscenze umanistiche o tecnologiche.
E' un test standardizzato usato per stabilire le potenzialità di una persona, e funziona abbastanza bene.

Insider

Credo che tu non abbia capito il senso della mia polemica...

Matteo

SKYNET

Matteo

KAFFEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEH???

Matteo

il pdf a fine articolo non l'hai aperto vero?

Frankbel

Lo stabilisce lei?
Mi pare evidente che ognuno possa comportarsi come meglio crede, nel rispetto altrui.

Rick Deckard®

Praticamente Siri deve ancora imparare a farla nel vasetto

Harry

Mah, non ne ho idea. So solo che Internet è nata dalla DARPA oltre cinquantanni fa. Probabilmente non avevano idea di come e cosa sarebbe diventata oggi, ma la tecnologia e infrastruttura core necessaria venne ideata e creata mezzo secolo fa. E donata alle università solo 30 anni dopo... Chissà che hanno nei laboratori sotterranei...

bldnx

Ci avevo pensato che io fossero pere e cavoli ma probabilmente prendono in considerazione la media delle operazioni che entrambi riescono a svolgere

Eh? Io ho parlato di progetti in cerca di fondi? Veramente ho solo citato qualche tecnologia che usi tutti i giorni a quanto pare senza neanche saperlo. Ed in ogni caso non sono mai stati progetti in cerca di fondi come non lo sono mai stati gli integrali, i numeri irrazionali e le equazioni differenziali xD

Federico

Il tuo pdf non contiene solo le parole "fenomeno deterministico" ma anche la sua definizione, che in tutto il testo è riferita UNICAMENTE alla capacità dell'osservatore di prevedere il risultato.
Ma proprio in tutto il testo eh, non solo in una parte.
Il modello in sè non conta nulla... non sono le caratteristiche del modello a poterlo far classificare come deterministico o non deterministico ma SOLO ED ESCLUSIVAMENTE la capacità dell'osservatore di prevederne il risultato.

Voglio dire, non è che quel testo sia ambiguo.

Danny #

Tu invece parli di progetti vecchi e in cerca di fondi.
Non servono e non andranno avanti.

ekerazha

Tue parole "Deterministico non è riferito al modello (o al fenomeno)"... Mentre nel pdf che ti ho linkato io c'è scritto esattamente "fenomeno deterministico"... Comunque basta, sono stufo di continuare a ripetere le stesse cose, con te ho già perso troppo tempo

Danny #

Siamo su un sito leggero, su un forum leggero e parliamo di argomenti mediamente leggeri.
Il tuo modo di fare è fuori contesto.

Alucard

Secondo me è già stata creata, tenuta rigorosamente off-line e oggetto di studi

Alucard

Hai vinto tutto!

Federico

ma che diamine... allora proprio non capisci ciò che leggi.
FENOMENO DETERMINISTICO nel teto che ti ho riportato (che è quello del tuo link) è riferito alla capacità DELL'OSSERVATORE di prevedere quale sarà il risultato.
Eppure questo Mario Abbundo scrive in un italiano più che buono!
Non è il fenomeno in sè ad essere importante per capire se siamo dinanzi a qualcosa di deterministico, ma la capacità dell'osservatore di sapere quale sarà il risultato una volta conosciuti i termini iniziali.
Ossia deve poter essere in grado di scrivere un algoritmo risolutore che implementi la funzione di trasferimento.

A sto punto se non capisco manco l'italiano io non so cosa fare.

ekerazha

"... abbiamo a che fare con un FENOMENO DETERMINISTICO...", quello che copi ti conviene leggerlo... Fossi in te lascerei perdere perché ti stai scavando la fossa eh

Federico

Convinto ora?
Possiamo chiudere la discussione o hai altri link?

Federico

Mi sa che ovresti leggerlo tu con MOLTA più attenzione:
"1.1 Determinismo e indeterminismo
Se lanciamo un dado, possiamo tirare ad indovinare quale faccia uscirà, ma non siamo in grado di
predire il risultato; così, se lanciamo in aria una moneta, non siamo in grado di dire con certezza se
uscirà Testa o Croce. Infatti, non tutti i fenomeni che osserviamo sono esattamente predicibili. E’
chiaro che se invece studiamo il moto di una pallina lasciata cadere da una data altezza sotto
l’azione della gravità terrestre, possiamo dire con certezza che essa cadrà verso il basso, seguendo
una traiettoria rettilinea (trascurando l’azione del vento); inoltre è possibile calcolare la velocità
della pallina in ogni istante, fino al momento dell’impatto col terreno. Nel caso della pallina,
abbiamo a che fare con un fenomeno deterministico, nel caso del dado o della moneta, con un
fenomeno casuale o aleatorio. "

Deterministico non è riferito al modello (o al fenomeno) ma ALL'OSSERVATORE del fenomeno.
Ma dico, un po' di formazione teorica prima di imbarcarvi in certe discussioni no, eh?

ekerazha

Guarda che la differenza tra fenomeno deterministico e aleatorio è roba da scuola superiore eh... Stai scrivendo cose che non c'entra nulla... Leggi w w w .mat.uniroma2 . it/~abundo/lettura.pdf

Federico

Ma cosa c'entra?
per definire deterministico un sistema non serve solo che a parità di input produca sempre lo stesso output, e ripeto che anche i sistemi stocastici rispettano tale regola, ma deve essere anche possibile determinarne la funzione di trasferimento e quindi scrivere un algoritmo (che ovviamente non può essere una seconda rete addestrata sugli stessi dati ma deve essere analitico) in grado di predire quale sarà la risposta del sistema dato un qualsiasi dato arbitrario in ingresso.
Essere deterministici significa questo.
Punto!

ekerazha

No, se ipoteticamente abilitassi il dropout in fase di prediction, il risultato non sarebbe deterministico perché alcuni neuroni verrebbero disattivati con una certa probabilità e quindi avrei output diversi a fronte dello stesso input. Mi sa che non hai ben chiaro il concetto di determinismo.

Federico

"a fronte degli stessi input otterrai sempre lo stesso output"

Ma qui nessuno sta contestando questo, è da ieri che cerco di fartelo capire!!!
Questo non significa essere deterministici, perchè anche un modello stocastico a fronte di input uguali avrà i medesimi output.
Essere deterministici significa che TU E NON LA RETE sia in grado di scrivere una funzione di trasferimento in grado di prevedere INDIPENDENTEMENTE DALLA RETE quale sarà la sua uscita dl presentarsi di un insieme di dati arbitrario.
Essantodio!!!

ekerazha

Come già detto, una rete neurale addestrata è deterministica (se non si fanno cose esotiche tipo abilitare dropout in fase di prediction) dal momento che a fronte degli stessi input otterrai sempre lo stesso output. Una rete neurale è fondamentalmente una catena di prodotti matriciali con funzioni di attivazione. Puoi farle anche con carta e penna se hai tempo da perdere. Questo è quanto, il resto dei tuoi discorsi non c'entra nulla.

Alpha

Si ma la tastiera ti da quella privacy che a voce non avresti...

Federico

Non offenderti Ekerazha... tu puoi fare anche l'ingegnere della Flotta Astrale ma ciò non toglie che quanto da te affermato sia del tutto impossibile.
Non c'è modo di scrivere un algoritmo che implementi la funzione di trasferimento di una rete addestrata con insiemi di dati composti da informazione utile + noise... è proprio impossibile sul piano teorico.
L'unica cosa che puoi fare è quella che hai detto (che poi è la stessa che avevo scritto io fin dall'inzio), ossia analizzare il comportamento della rete per ogni singolo insieme di dati arbitrario.
(che poi altro non è che scrivere una nuova rete parzialmente addestrata.
Il problema è che essendo infiniti i possibili insiemi di dati di input ne risulta un algoritmo di complessità infinita.
Come noto, gli algoritmi di complessità infinita non ammettono soluzione computazionale ma unicamente stocastica. Ossia non-deterministica.
Non è che esiste la possibilità di non essere d'accordo.

tommaso seneci

Che sia una trovata matematica non c'é dubbio, ma con la matematica non hanno quasi nulla a che fare

ekerazha

Ahahaha, guarda che faccio il machine learning engineer di professione

Harry

Lungi da me da fare il gombloddsda, ma queste sono le tecnologie consumer. Nessuno sa cosa stia già accadendo nel settore militare, anni avanti alla ricerca consumer.

SirMau

É una trovata americana per far apparire le persone filosoficamente avanzate stupide e invece chi studia matematica e discipline scolastiche risultare piu brillante. Lo fanno per avere future persone da sfruttare nel mondo del lavoro delle multinazionali. Infatti spesso i mediterranei risultano in questi test ben al di sotto della media americana per il fatto che qui la cultura é basata più sul pensiero filosofico e sulla riflessione profonda, sulla letteratura, sulla poesia, sulla moralità etc. Tutte abilità che non possono essere "quantificate".

Federico

Come ti ho ampiamente spiegato, ti sbagli.
In alternativa ti invito a produrre un algoritmo generatore in grado di prevedere quale sarà la risposta di una rete neurale addestrata con dati reali all'ingresso di un insieme arbitrario di dati.

MadeinItaly

Personalmente non credo al test del quoziente intellettivo

ekerazha

Come ti ho già ampiamente spiegato, stai dicendo cose che non c'entrano nulla.

ilo

Concordo, eppure ci stanno investendo tutti milioni e a detta di gente che qualcosina fin'ora ci ha azzeccatto (Elon Musk, Tim Cook ecc) pare sarà il futuro.
Credo davvero chr in pochi lo usino a pieno, ma come tante altre cose ci obbligheranno ad usarlo senza che ce ne accorgiamo.

Breghena

C'è scritto:
Se siete curiosi di leggere lo studio completo, potete cliccare qui per scaricare il file PDF in lingua inglese

manu1234

E invece no. Ti faccio un esempio. Un istruzione switch di un programma normalissimo che printa delle risposte in base all'input che gli è arrivato. Può scegliere più risposte? Si. Ti dice la più corretta con precisione del 100%? Si. Quindi rientra nella tua definizione. Eppure sappiamo entrambi che non è intelligenza. Ripeto, dipende tutto dalla definizione che l'uomo da di intelligenza. Anche all'interno delle stesse reti neurali o algoritmi evolutivi ci sono cose che possono essere o non essere chiamate intelligenza

Federico

Il che ci riporta all'inizio: puoi stabilire l'algoritmo generatore presentando all'ingresso della rete ciascuno degli infiniti input possibili, che significa avere un algoritmo generatore di complessità infinita.
Non è questione di avere molto tempo, te ne serve infinito di tempo.

ekerazha

Certo che puoi, basta prendere gli input, moltiplicarli per i pesi, sommarli nei nodi, applicare le funzioni di attivazione ecc. puoi farlo anche con carta e penna se vuoi (e se hai molto tempo).

talme94

In che senso trovi patologie?

talme94

Perché ti senti preso in causa?

Rick Deckard®

Però puoi farlo con personalità "hot"?

Federico

No, mi pare che non ci capiamo.
È ovvio che la rete dato un input tenderà a fornire un output univoco, ma essere deterministici significa che TU, non la rete, abbia modo di predire quale sarà il suo output dato un valore di ingresso arbitrario.

ekerazha

Quello che dici non ha senso, una rete neurale in fase di prediction è solitamente deterministica nel senso che dato un certo input questo evolve in un'unica soluzione. Cosa c'entra quello che stai dicendo?

Bene, la mia forma di intelligenza però, come molte altre inclusa quella artificiale, mi consente di scegliere tra diverse risposte possibili quella più corretta. Ed è quella che ho già scritto, non c'è molto da aggiungere.

manu1234

ogni forma di vita apprende differentemente, ma quale è intelligente e quale no? non c'è una definizione precisa. quindi ogni definizione che provate a dare è una corrente di pensiero, ma nulla di oggettivo

Chiamarla intelligenza deriva dal fatto che apprende e che lo fa in modo simile al nostro cervello. Che definiamo intelligente.

Luca

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