Can a robot pass a university entrance exam? | Noriko Arai

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TED


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Traduttore: Sofia Ramundo Revisore: Silvia Fornasiero
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
13014
3660
Oggi, parlerò di noi e dell'Intelligenza Artificiale.
00:18
AI researchers have always said
1
18206
2143
Tutti i ricercatori hanno sempre detto
00:20
that we humans do not need to worry,
2
20373
2594
che noi umani non dobbiamo preoccuparci,
00:22
because only menial jobs will be taken over by machines.
3
22991
3580
perché solo i lavori non qualificati saranno sostituiti dalle macchine.
00:27
Is that really true?
4
27274
1603
Ma è davvero così?
00:30
They have also said that AI will create new jobs,
5
30365
3827
Hanno anche detto che l'Intelligenza Artificiale creerà nuovi lavori,
00:34
so those who lose their jobs will find a new one.
6
34216
3411
perciò chi perderà il lavoro ne troverà un altro.
00:38
Of course.
7
38264
1355
Certamente.
00:39
But the real question is:
8
39643
2172
Ma la vera domanda è:
00:41
How many of those who may lose their jobs to AI
9
41839
4105
quanti di quelli che potrebbero perdere il lavoro per l'Intelligenza Artificiale
00:45
will be able to land a new one,
10
45968
2489
saranno in grado di procurarsene un altro,
00:48
especially when AI is smart enough to learn better than most of us?
11
48481
5850
specialmente dato che l'I.A. impara meglio della maggior parte di noi?
00:55
Let me ask you a question:
12
55397
2185
Vi pongo una domanda:
00:58
How many of you think
13
58666
1798
Quanti di voi pensano
01:00
that AI will pass the entrance examination of a top university by 2020?
14
60488
6094
che l'I.A. passerà l'esame d'ingresso di un'università prestigiosa
entro il 2020?
01:07
Oh, so many. OK.
15
67836
2457
Oh, così tanti. Ok.
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
70317
4358
Quindi alcuni di voi possono dire: "Certo, sì!"
01:15
Now singularity is the issue.
17
75369
2134
Ora la singolarità è il problema.
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
78590
3095
E altri potrebbero dire: "Forse,
01:21
because AI already won against a top Go player."
19
81709
4508
perché l'Intelligenza Artificiale ha già vinto contro un campione di Go".
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
87213
3681
Altri potrebbero dire: "No, mai."
01:32
That means we do not know the answer yet, right?
21
92195
3593
Ciò significa che non sappiamo ancora la risposta, giusto?
01:36
So that was the reason why I started Todai Robot Project,
22
96268
4960
Questa è la ragione per cui ho iniziato il progetto Robot Todai,
01:41
making an AI which passes the entrance examination
23
101252
3872
costruendo un'I.A. che superi l'esame di ammissione
01:45
of the University of Tokyo,
24
105148
2589
dell'Università di Tokyo,
01:47
the top university in Japan.
25
107761
2537
la migliore università del Giappone.
01:51
This is our Todai Robot.
26
111464
2548
Questo è il nostro Robot Todai.
01:56
And, of course, the brain of the robot is working in the remote server.
27
116131
5810
Ovviamente, il cervello del robot lavora nel server remoto.
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
122747
4222
Ora sta scrivendo un saggio di 600 parole
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
126993
4119
sul commercio marittimo nel 17° secolo.
02:11
How does that sound?
30
131136
1765
Che ve ne sembra?
02:14
Why did I take the entrance exam as its benchmark?
31
134113
4104
Perché ho considerato l'esame d'ammissione come il suo banco di prova?
02:19
Because I thought we had to study the performance of AI
32
139098
4741
Perché ho pensato che dovessimo studiare la performance dell'I.A.
02:23
in comparison to humans,
33
143863
2114
in confronto agli esseri umani,
02:26
especially on the skills and expertise
34
146001
2860
specialmente in base alle abilità e alle competenze
02:28
which are believed to be acquired only by humans
35
148885
4088
che si ritiene acquisiscano solo dagli umani
02:32
and only through education.
36
152997
2335
e solo tramite l'istruzione.
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
155782
4043
Per entrare alla Todai, l'Università di Tokyo,
02:39
you have to pass two different types of exams.
38
159849
4421
bisogna superare due diversi tipi di esami.
02:44
The first one is a national standardized test
39
164294
3760
Il primo è un test nazionale standardizzato
02:48
in multiple-choice style.
40
168078
2403
a risposta multipla.
02:50
You have to take seven subjects
41
170505
2455
Si devono affrontare 7 materie
02:52
and achieve a high score --
42
172984
1955
e raggiungere un punteggio alto,
02:54
I would say like an 85 percent or more accuracy rate --
43
174963
4772
direi con una percentuale dell'84% o più di accuratezza,
02:59
to be allowed to take the second stage written test
44
179759
4087
per poter accedere al test scritto della seconda fase
03:03
prepared by Todai.
45
183870
2159
preparato dalla Todai.
03:06
So let me first explain how modern AI works,
46
186994
5317
Lasciate che vi spieghi prima come funziona l'I.A. moderna,
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge as an example.
47
192335
3069
prendendo la sfida "Jeopardy!" come esempio.
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
197539
3079
Ecco una tipica domanda "Jeopardy!":
03:20
"Mozart's last symphony shares its name with this planet."
49
200642
4461
"L'ultima sinfonia di Mozart ha lo stesso nome di questo pianeta".
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!" question always asks,
50
206195
4013
Da notare, una domanda di "Jeopardy!" finisce sempre
03:30
always ends with "this" something:
51
210232
3328
con "questo" qualcosa:
03:33
"this" planet, "this" country,
52
213584
2827
"questo" pianeta, "questo" paese,
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
216435
2608
"questo" musicista rock e così via.
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask many different types of questions,
54
219067
4299
In altre parole, "Jeopardy!" non fa molti tipi diversi di domande,
03:43
but a single type,
55
223390
1837
ma un solo tipo,
03:45
which we call "factoid questions."
56
225251
2536
che noi chiamiamo "domande fattoidi".
03:48
By the way, do you know the answer?
57
228975
2167
A proposito, sapete la risposta?
03:53
If you do not know the answer and if you want to know the answer,
58
233980
4055
Se non sapete la risposta e volete conoscerla,
03:58
what would you do?
59
238059
1287
cosa fate?
04:00
You Google, right? Of course.
60
240160
3132
La cercate su Google, giusto? Ovvio.
04:03
Why not?
61
243316
1480
Perché no?
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
244820
3592
Ma dovete scegliere le giuste parole chiave
04:08
like "Mozart," "last" and "symphony" to search.
63
248436
4364
come "Mozart", "ultima" e "sinfonia" per cercare.
04:13
The machine basically does the same.
64
253462
2400
In pratica, la macchina fa la stessa cosa.
04:16
Then this Wikipedia page will be ranked top.
65
256457
4660
Quindi, questa pagina di Wikipedia sarà tra i primi risultati.
04:21
Then the machine reads the page.
66
261840
1908
Poi, la macchina legge la pagina.
04:23
No, uh-uh.
67
263772
1171
No.
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
265470
3462
Sfortunatamente, nessuna delle moderne Intelligenze Artificiali,
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
268956
3968
incluse Watson, Siri e Robot Todai,
04:32
is able to read.
70
272948
1661
sa leggere.
04:35
But they are very good at searching and optimizing.
71
275437
3800
Ma sono davvero brave a cercare e ottimizzare.
04:40
It will recognize
72
280158
2023
Riconoscerà
04:42
that the keywords "Mozart," "last" and "symphony"
73
282866
2935
che le parole chiave "Mozart", "ultima" e "sinfonia"
04:45
are appearing heavily around here.
74
285825
2903
appaiono molto spesso qui.
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
289790
4375
Quindi, se riesce a trovare una parola che è un pianeta
04:54
and which is co-occurring with these keywords,
76
294189
3648
e che appare in concomitanza con queste parole chiave,
04:57
that must be the answer.
77
297861
1989
quella deve essere la risposta.
05:00
This is how Watson finds the answer "Jupiter," in this case.
78
300762
5186
Questo è il modo in cui Watson trova la risposta "Giove", in questo caso.
05:08
Our Todai Robot works similarly, but a bit smarter
79
308433
4049
Il nostro Robot Todai lavora in modo simile, ma un po' più efficace,
05:12
in answering history yes-no questions,
80
312506
3239
rispondendo a domande di storia con risposta "sì-no",
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.' Is this sentence true or false?"
81
316560
5663
come: "Carlomagno respinse i Magiari". Questa frase è vera o falsa?
05:23
Our robot starts producing a factoid question,
82
323181
4073
Il nostro robot inizia a produrre una domanda fattoide,
05:27
like: "Charlemagne repelled [this person type]" by itself.
83
327278
4899
come: "Carlomagno respinse [questo tipo di persona]", autonomamente.
05:32
Then, "Avars" but not "Magyars" is ranked top.
84
332995
4732
Quindi, "Avari" ma non "Magiari" è il risultato principale.
05:38
This sentence is likely to be false.
85
338357
3049
Questa frase è probabilmente falsa.
05:42
Our robot does not read, does not understand,
86
342772
4860
Il nostro robot non sa leggere, non capisce,
05:48
but it is statistically correct in many cases.
87
348335
4144
ma è statisticamente corretto in molti casi.
05:54
For the second stage written test,
88
354147
2508
Per il test scritto della seconda fase,
05:56
it is required to write a 600-word essay like this one:
89
356679
5106
viene richiesto di scrivere un saggio di 600 parole come questo:
06:01
[Discuss the rise and fall of the maritime trade
90
361809
2278
[Discutere l'ascesa e la caduta del commercio marittimo
06:04
in East and Southeast Asia in the 17th century ...]
91
364111
2422
nell'Est e Sudest asiatico nel 17° secolo... ]
06:06
and as I have shown earlier,
92
366557
1387
e come ho mostrato prima,
06:07
our robot took the sentences from the textbooks and Wikipedia,
93
367968
4194
il nostro robot ha preso le frasi dai libri e da Wikipedia,
06:12
combined them together,
94
372186
1961
le ha combinate,
06:14
and optimized it to produce an essay
95
374171
3619
e ha ottimizzato il tutto per produrre un saggio
06:17
without understanding a thing.
96
377814
2207
senza capirci una parola.
06:20
(Laughter)
97
380045
1737
(Risate)
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
381806
4895
Ma sorprendentemente, ha scritto un saggio migliore
06:26
than most of the students.
99
386725
1561
della maggior parte degli studenti.
06:28
(Laughter)
100
388310
2391
(Risate)
06:30
How about mathematics?
101
390725
1529
E la matematica?
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
393354
3158
Una macchina completamente automatica che risolve i problemi
06:36
has been a dream
103
396536
1631
è stata un sogno
06:38
since the birth of the word "artificial intelligence,"
104
398191
4679
sin dalla nascita della parola "Intelligenza Artificiale",
06:43
but it has stayed at the level of arithmetic for a long, long time.
105
403785
6007
ma è rimasta al livello dell'aritmetica per tanto, tanto tempo.
06:51
Last year, we finally succeeded in developing a system
106
411530
5350
L'anno scorso, alla fine siamo riusciti a sviluppare un sistema
06:56
which solved pre-university-level problems from end to end,
107
416904
5173
che risolveva problemi di livello preuniversitario dall'inizio alla fine,
07:02
like this one.
108
422101
1262
come questo.
07:05
This is the original problem written in Japanese,
109
425648
4002
Questo è il problema originale scritto in giapponese,
07:09
and we had to teach it 2,000 mathematical axioms
110
429674
4397
e abbiamo dovuto insegnargli 2.000 assiomi matematici
07:14
and 8,000 Japanese words
111
434095
2774
e 8.000 parole giapponesi
07:16
to make it accept the problems written in natural language.
112
436893
4558
per far sì che accettasse i problemi scritti in linguaggio naturale.
07:22
And it is now translating the original problems
113
442234
3542
Ora sta traducendo i problemi originali
07:25
into machine-readable formulas.
114
445800
3139
in formule leggibili dalla macchina.
07:30
Weird, but it is now ready to solve it, I think.
115
450578
6099
Bizzarro, ma credo che ora sia pronto a risolverlo.
07:36
Go and solve it.
116
456701
1411
Vai e risolvilo.
07:38
Yes! It is now executing symbolic computation.
117
458818
4284
Sì! Ora sta eseguendo computazione simbolica.
07:44
Even more weird,
118
464030
1580
Ancora più strano,
07:45
but probably this is the most fun part for the machine.
119
465634
4825
ma probabilmente questa è la parte più divertente per la macchina.
07:50
(Laughter)
120
470483
2351
(Risate)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
472858
2815
Ora fornisce una risposta perfetta,
07:55
though its proof is impossible to read, even for mathematicians.
122
475697
4707
anche se la sua prova è impossibile da leggere, anche per i matematici.
08:02
Anyway, last year our robot was among the top one percent
123
482773
6961
Comunque, l'anno scorso il nostro robot era nell'1% più alto
08:10
in the second stage written exam in mathematics.
124
490199
3633
nella seconda fase dell'esame scritto di matematica.
08:14
(Applause)
125
494652
3210
(Applausi)
08:18
Thank you.
126
498412
1311
Grazie.
08:19
So, did it enter Todai?
127
499747
2471
Todai è poi entrato?
08:22
No, not as I expected.
128
502981
3058
No, non come mi aspettavo.
08:26
Why?
129
506783
1399
Perché?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
508206
2639
Perché non capisce nessun significato.
08:32
Let me show you a typical error it made in the English test.
131
512308
4079
Vi mostro un tipico errore che ha fatto nel test d'inglese.
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore. Just a few more minutes.
132
516411
2977
[Nate: Siamo quasi in libreria. Ancora qualche minuto.
Sunil: Aspetta. ______ . Nate: Grazie! Succede sempre...]
08:39
Sunil: Wait. ______ . Nate: Thank you! That always happens ...]
133
519412
3039
Due persone stanno parlando.
08:42
Two people are talking.
134
522475
1151
Per noi che possiamo capire la situazione,
08:43
For us, who can understand the situation --
135
523650
2054
08:45
[1. "We walked for a long time." 2. "We're almost there."
136
525704
2773
[1. "Abbiamo camminato tanto" 2. "Siamo quasi arrivati"
08:48
3. "Your shoes look expensive." 4. "Your shoelace is untied."]
137
528501
3032
3."Le tue scarpe sembrano costose" 4. "I tuoi lacci sono slacciati"]
08:51
it is obvious number four is the correct answer, right?
138
531557
2873
è ovvio che la risposa esatta è la numero quattro, giusto?
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
534454
2238
Ma Robot Todai ha scelto la numero due,
08:56
even after learning 15 billion English sentences
140
536716
5360
anche dopo aver imparato 15 miliardi di frasi in inglese
09:02
using deep learning technologies.
141
542100
2728
utilizzando tecnologie di alto apprendimento.
09:07
OK, so now you might understand what I said:
142
547600
4172
Ok, ora potete capire ciò che vi ho detto:
09:12
modern AIs do not read,
143
552399
2648
l'Intelligenza Artificiale moderna non legge,
09:15
do not understand.
144
555071
1413
non capisce.
09:17
They only disguise as if they do.
145
557516
3169
Si comporta solo come se riuscisse a farlo.
09:24
This is the distribution graph
146
564867
2981
Questo è il grafico di distribuzione
09:27
of half a million students who took the same exam as Todai Robot.
147
567872
5777
di mezzo milione di studenti che hanno fatto
lo stesso esame di Robot Todai.
09:34
Now our Todai Robot is among the top 20 percent,
148
574558
5165
Ora il nostro Robot Todai è tra il 20% dei migliori,
09:40
and it was capable to pass
149
580986
2415
ed è stato capace di essere ammesso
09:43
more than 60 percent of the universities in Japan --
150
583425
3941
a più del 60% delle università in Giappone,
09:47
but not Todai.
151
587390
1377
ma non alla Todai.
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
590116
4025
Ma guardate come si colloca oltre la zona del grafico
09:54
of to-be white-collar workers.
153
594165
2864
dei futuri colletti bianchi.
10:00
You might think I was delighted.
154
600060
2858
Potreste pensare che io fossi felice.
10:03
After all, my robot was surpassing students everywhere.
155
603939
3971
Dopotutto, il mio robot aveva superato gli studenti ovunque.
10:09
Instead, I was alarmed.
156
609022
2691
Invece, ero preoccupata.
10:13
How on earth could this unintelligent machine outperform students --
157
613086
5607
Come era possibile che questa macchina non intelligente potesse
superare degli studenti, i nostri figli?
10:18
our children?
158
618717
1292
10:20
Right?
159
620033
1153
Giusto?
10:22
I decided to investigate what was going on in the human world.
160
622101
4402
Ho deciso di investigare cosa stava succedendo nel mondo umano.
10:28
I took hundreds of sentences from high school textbooks
161
628542
4729
Ho preso centinaia di frasi da libri di scuola superiore
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
633859
3313
e ho creato dei test semplici a risposta multipla,
10:37
and asked thousands of high school students to answer.
163
637196
4143
e ho chiesto a migliaia di studenti delle superiori di rispondere.
10:42
Here is an example:
164
642690
1176
Ecco un esempio:
10:43
[Buddhism spread to ... , Christianity to ... and Oceania,
165
643890
2818
[Il Buddismo si espanse in ... , il Cristianesimo in ... , e Oceania,
10:46
and Islam to ...]
166
646732
1151
e l'Islam in ...]
10:47
Of course, the original problems are written in Japanese,
167
647907
2740
Naturalmente, i quesiti originali sono in giapponese,
10:50
their mother tongue.
168
650671
1155
la loro lingua madre.
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
651850
1515
[ ______ si espanse in Oceania.
10:53
1. Hinduism 2. Christianity 3. Islam 4. Buddhism ]
170
653389
2417
1. Induismo 2. Cristianesimo 3. Islam 4. Buddismo ]
10:55
Obviously, Christianity is the answer, isn't it?
171
655830
2299
Ovviamente, Cristianesimo è la risposta, giusto?
10:58
It's written!
172
658153
1214
È scritto!
11:01
And Todai Robot chose the correct answer, too.
173
661482
4026
E anche Robot Todai ha scelto la risposta corretta.
11:06
But one-third of junior high school students
174
666758
4879
Ma un terzo degli studenti del terzo anno delle superiori
11:11
failed to answer this question.
175
671661
2612
ha sbagliato la risposta a questa domanda.
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
676456
3159
Credete che succeda solo in Giappone?
11:19
I do not think so,
177
679639
1976
Non credo,
11:21
because Japan is always ranked among the top in OECD PISA tests,
178
681639
6371
perché il Giappone ha sempre avuto i migliori risultati nei test OECD PISA
11:28
measuring 15-year-old students' performance in mathematics,
179
688034
3927
che misurano i risultati degli studenti di quindici anni in matematica,
11:31
science and reading
180
691985
1964
scienze e lettura
11:33
every three years.
181
693973
1636
ogni tre anni nel mondo.
11:39
We have been believing
182
699390
2053
Abbiamo sempre creduto
11:41
that everybody can learn
183
701467
2043
che tutti possano imparare
11:43
and learn well,
184
703534
1905
e imparare bene,
11:45
as long as we provide good learning materials
185
705463
3697
fintanto che si forniscono buoni materiali didattici
11:49
free on the web
186
709184
1455
gratuiti sul web
11:50
so that they can access through the internet.
187
710663
3069
in modo che vi si possa accedere tramite internet.
11:53
But such wonderful materials may benefit only those who can read well,
188
713756
5859
Ma questi fantastici materiali possono aiutare solo chi sa leggere bene,
12:00
and the percentage of those who can read well
189
720534
3935
e la percentuale di coloro che sanno leggere bene
12:04
may be much less than we expected.
190
724493
3378
può essere molto minore di ciò che ci aspettiamo.
12:10
How we humans will coexist with AI
191
730040
4241
Come noi umani coesisteremo con l'Intelligenza Artificiale
12:14
is something we have to think about carefully,
192
734305
3522
è qualcosa su cui dobbiamo riflettere,
12:17
based on solid evidence.
193
737851
2137
basandoci su prove concrete.
12:21
At the same time, we have to think in a hurry
194
741063
3977
Allo stesso tempo, dobbiamo pensare in fretta
12:25
because time is running out.
195
745064
2402
perché il tempo sta scadendo.
12:28
Thank you.
196
748106
1162
Grazie.
12:29
(Applause)
197
749626
3933
(Applausi)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
754211
2080
Chris Anderson: Noriko, grazie.
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
756315
1765
Noriko Arai: Grazie.
12:38
CA: In your talk, you so beautifully give us a sense of how AIs think,
200
758104
5304
CA: Nel tuo intervento, hai dato in maniera splendida l'idea
di come le Intelligenze Artificiali pensano,
12:43
what they can do amazingly
201
763432
1564
quello che possono fare in modo fantastico
e quello che non possono fare.
12:45
and what they can't do.
202
765020
1695
12:46
But -- do I read you right,
203
766739
1494
Ma, ho capito bene,
12:48
that you think we really need quite an urgent revolution in education
204
768257
5270
pensi che ciò che ci serve davvero è un'urgente rivoluzione nell'istruzione
12:53
to help kids do the things that humans can do better than AIs?
205
773551
4155
per aiutare i ragazzi a fare le cose che gli umani sanno fare meglio dell'I.A.?
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
777730
1328
NA: Sì, sì, sì.
12:59
Because we humans can understand the meaning.
207
779082
4035
Perché noi umani possiamo capire il significato.
13:03
That is something which is very, very lacking in AI.
208
783141
4906
Questo è qualcosa che manca totalmente nell'I.A.
13:08
But most of the students just pack the knowledge
209
788071
4368
Ma la gran parte degli studenti immagazzina la conoscenza
13:12
without understanding the meaning of the knowledge,
210
792463
3903
senza capire il significato della conoscenza,
13:16
so that is not knowledge, that is just memorizing,
211
796390
2809
così che non è conoscenza, ma è solo memorizzazione,
13:19
and AI can do the same thing.
212
799223
2450
e l'I.A. può fare la stessa cosa.
13:21
So we have to think about a new type of education.
213
801697
3631
Quindi, dobbiamo pensare a un nuovo tipo di istruzione.
13:25
CA: A shift from knowledge, rote knowledge, to meaning.
214
805352
3289
CA: Un cambiamento, dalla conoscenza meccanica, al significato.
13:28
NA: Mm-hmm.
215
808665
1151
NA. Mm-hmm.
13:29
CA: Well, there's a challenge for the educators. Thank you so much.
216
809840
3240
CA: Bene, ecco una sfida per gli educatori. Grazie mille.
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
813104
1698
NA: Grazie davvero. Grazie.
13:34
(Applause)
218
814826
1185
(Applausi)
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