L’intelligenza artificiale si avvicina all’uomo: riesce a prevedere emozioni

Un modello di intelligenza artificiale computazionale è in grado di imitare la capacità degli esseri umani di prevedere le emozioni, quali gioia, gratitudine, confusione, rammarico e imbarazzo, approssimando l’intelligenza sociale degli osservatori umani.

L’intelligenza artificiale e le emozioni

Lo dimostra lo studio dei neuroscienziati del Massachusetts Institute of Technology (MIT), pubblicato su Philosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. Il modello è stato progettato per prevedere le emozioni delle persone coinvolte in una situazione basata sul dilemma del prigioniero, un classico scenario della teoria dei giochi in cui due persone devono decidere se cooperare con il proprio partner o tradirlo.

Nell’interazione con un’altra persona, cercare di anticipare come si sentirà rispetto a ciò che viene detto o fatto, richiede un’abilità cognitiva chiamata teoria della mente, aiuta a dedurre le convinzioni, i desideri, le intenzioni e le emozioni degli altri. Per costruire il modello, i ricercatori hanno incorporato diversi fattori che si ipotizza possano influenzare le reazioni emotive delle persone, tra cui i loro desideri, le loro aspettative in una particolare situazione e il fatto che qualcuno stava osservando le loro azioni.
«Si tratta di intuizioni molto comuni e basilari, e quello che abbiamo detto è che possiamo prendere questa grammatica di base e creare un modello che impari a prevedere le emozioni a partire da queste caratteristiche», ha spiegato Rebecca Saxe, professoressa di Scienze del Cervello e Cognitive, membro del McGovern Institute for Brain Research del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e autrice senior dello studio.

La capacità di anticipare ciò che gli altri proveranno

«L’aspetto più importante della comprensione delle emozioni altrui è la capacità di anticipare ciò che gli altri proveranno prima che l’evento si verifichi», ha detto Saxe. Per cercare di modellare il modo in cui gli osservatori umani fanno queste previsioni, i ricercatori hanno utilizzato scenari tratti da un game show britannico chiamato «Golden Balls».
In questo programma, i concorrenti vengono accoppiati con un piatto di 100.000 dollari in palio. Dopo aver negoziato con il proprio partner, ogni concorrente decide, in segreto, se dividere il montepremi o cercare di rubarlo. Se entrambi decidono di dividere, ricevono 50.000 dollari ciascuno. Se uno dei due divide e uno ruba, chi ruba riceve l’intero piatto. Se entrambi cercano di rubare, nessuno riceve nulla. A seconda del risultato, i concorrenti possono provare una serie di emozioni: gioia e sollievo se entrambi i concorrenti dividono, sorpresa e rabbia se l’avversario ruba il piatto, e forse senso di colpa misto a eccitazione se uno riesce a rubare.

Per creare un modello computazionale in grado di prevedere queste emozioni, i ricercatori hanno progettato tre moduli separati. Il primo modulo è stato addestrato a dedurre le preferenze e le convinzioni di una persona in base alle sue azioni, attraverso un processo chiamato pianificazione inversa, il secondo a confrontare l’esito del gioco con ciò che ciascun giocatore voleva e si aspettava che accadesse e il terzo a predire le emozioni che i concorrenti potrebbero provare, in base al risultato e alle loro aspettative. Il modello di intelligenza sociale umana è stato progettato per imitare il modo in cui gli osservatori ragionano causalmente sulle emozioni degli altri, non di cosa le persone provano realmente. «Il successo del modello deriva dall’incorporazione di fattori chiave che anche il cervello umano utilizza per prevedere la reazione di un’altra persona a una determinata situazione», ha spiegato Saxe.