I sistemi di intelligenza artificiale fanno luce sulle cause profonde dei conflitti religiosi: L'umanità non è violenta per natura
L'intelligenza artificiale può aiutarci a comprendere meglio le cause della violenza religiosa e a controllarla potenzialmente, secondo una nuova collaborazione dell'Università di Oxford. Lo studio è uno dei primi ad essere pubblicato che utilizza l'intelligenza artificiale psicologicamente realistica — al contrario dell'apprendimento automatico. Lo studio pubblicato su Il giornale per le società artificiali e la stimolazione sociale, modellazione computerizzata combinata e psicologia cognitiva per creare un sistema di intelligenza artificiale in grado di imitare la religiosità umana, permettendo loro di comprendere meglio le condizioni, fattori scatenanti e modelli di violenza religiosa.
The study is built around the question of whether people are naturally violent, o se fattori come la religione possono causare tensioni xenofobe e ansie tra i diversi gruppi, che può o non può portare alla violenza?
I risultati rivelano che le persone sono una specie pacifica per natura. tuttavia, in una vasta gamma di contesti sono disposti a sostenere la violenza — in particolare quando gli altri vanno contro le convinzioni fondamentali che definiscono la loro identità.
Sebbene la ricerca si concentri su eventi storici specifici, i risultati possono essere applicati a qualsiasi evento di violenza religiosa, e ne capiva le motivazioni. In particolare gli eventi dell'Islam radicalizzato, quando l'identità patriottica delle persone è in conflitto con quella della loro religione, es. l'attentato di Boston e gli attacchi terroristici di Londra. Il team spera che i risultati possano essere utilizzati per supportare i governi nell'affrontare e prevenire i conflitti sociali e il terrorismo.
Condotto da una coorte di ricercatori di università tra cui Oxford, Università di Boston e Università di Agder, Norvegia, il documento non simula esplicitamente la violenza, ma, si concentra invece sulle condizioni che hanno consentito due periodi specifici di ansia sociale xenofoba, che poi è degenerato in estrema violenza fisica.
Il conflitto comunemente indicato come i problemi dell'Irlanda del Nord è considerato uno dei periodi più violenti della storia irlandese. Il conflitto, coinvolgendo l'esercito britannico e vari gruppi paramilitari repubblicani e lealisti, attraversato tre decenni, ha sostenuto la vita di circa 3,500 persone e ho visto un altro 47,000 ferito.
Anche se un periodo di tensione molto più breve, il 2002 Le rivolte del Gujurat in India sono state ugualmente devastanti. I tre giorni di violenza intercomunitaria tra le comunità indù e musulmane nello stato del Gujarat ., nell'India occidentale, iniziò quando un treno Sabarmarti Express si riempiva di pellegrini indù, fermato nel, città prevalentemente musulmana di Godhra, e si concluse con la morte di più di 2,000 persone.
Dell'uso da parte dello studio dell'IA psicologicamente realistica, Justin ha detto: "Il 99% del pubblico in generale ha più familiarità con l'intelligenza artificiale che utilizza l'apprendimento automatico per automatizzare attività umane come — classificare qualcosa, come i tweet per essere positivi o negativi ecc., ma il nostro studio utilizza qualcosa chiamato AI multi-agente per creare un modello psicologicamente realistico di un essere umano, per esempio — come pensano?, e in particolare come ci identifichiamo con i gruppi? Perché qualcuno dovrebbe identificarsi come cristiano?, ebreo o musulmano ecc. In sostanza, come si allineano le nostre convinzioni personali con il modo in cui un gruppo si definisce??’
Per creare questi agenti AI psicologicamente realistici, il team usa le teorie della psicologia cognitiva per imitare il modo in cui un essere umano penserebbe ed elaborerebbe le informazioni in modo naturale. Questo non è un approccio nuovo o radicale — ma è la prima volta che viene applicato fisicamente nella ricerca. C'è un intero corpo di letteratura teorica che paragona la mente umana a un programma per computer — ma nessuno ha preso queste informazioni e le ha programmate fisicamente in un computer, è stata solo un'analogia. Il team ha programmato queste regole per l'interazione cognitiva all'interno del proprio programma di intelligenza artificiale, per mostrare come le convinzioni di un individuo combacino con una situazione di gruppo.
Lo hanno fatto osservando come gli esseri umani elaborano le informazioni rispetto alle proprie esperienze personali. Combinazione di alcuni modelli di intelligenza artificiale (imitare le persone) che hanno avuto esperienze positive con persone di altre fedi, e altri che hanno avuto incontri negativi o neutri. Lo hanno fatto per studiare l'escalation e la diminuzione della violenza nel tempo, e come può, o non può essere gestito.
Per rappresentare la società quotidiana e come le persone di fedi diverse interagiscono nel mondo reale, hanno creato un ambiente simulato e lo hanno popolato con centinaia — o migliaia (o milioni), degli agenti modello umano. L'unica differenza è che queste "persone"’ hanno tutti variabili leggermente diverse — età, etnia ecc.
Gli stessi ambienti simulati hanno un design di base. Gli individui hanno uno spazio in cui esistono, ma all'interno di questo spazio c'è una certa probabilità che interagiscano con i rischi ambientali, come disastri naturali e malattie ecc. e ad un certo punto, l'un l'altro.
I risultati hanno rivelato che le condizioni più comuni che consentono lunghi periodi di tensione xenofoba reciprocamente crescente si verificano quando i rischi sociali, come i membri dell'outgroup che negano le convinzioni fondamentali del gruppo o i valori sacri, travolgere le persone al punto che non possono più affrontarle. È solo quando i sistemi di credenze fondamentali delle persone vengono messi in discussione, o sentono che il loro impegno nei confronti delle proprie convinzioni è messo in discussione, che si verificano ansia e agitazione. tuttavia, questa ansia ha portato solo alla violenza in 20% degli scenari creati — tutto ciò è stato attivato da persone esterne al gruppo, o all'interno, andare contro le convinzioni e l'identità fondamentali del gruppo.
Alcune religioni hanno la tendenza a incoraggiare manifestazioni estreme di devozione a una fede prescelta, e questo può poi assumere la forma della violenza contro un gruppo o un individuo di un'altra fede, o qualcuno che si è staccato dal gruppo.’
Mentre altre ricerche hanno cercato di utilizzare l'intelligenza artificiale tradizionale e gli approcci di apprendimento automatico per comprendere la violenza religiosa, hanno prodotto risultati contrastanti e le questioni relative ai pregiudizi contro le comunità di minoranza nell'apprendimento automatico sollevano anche questioni etiche. Il documento segna la prima volta che l'intelligenza artificiale multi-agente è stata utilizzata per affrontare questa domanda e creare modelli di computer psicologicamente realistici.
Justin ha detto: 'In definitiva, usare l'intelligenza artificiale per studiare religione o cultura, dobbiamo guardare alla modellazione della psicologia umana perché la nostra psicologia è il fondamento della religione e della cultura, quindi le cause alla radice di cose come la violenza religiosa riposano nel modo in cui le nostre menti elaborano le informazioni che il nostro mondo le presenta.’
Comprendere la causa principale della violenza religiosa consente alle persone di utilizzare il modello per contenere e ridurre al minimo questi conflitti, oltre ad aumentarli. tuttavia, usato in modo efficace, questa ricerca può essere uno strumento positivo che supporta società stabili e l'integrazione della comunità.
Grazie a questo progetto, il team ha recentemente ottenuto finanziamenti per un nuovo progetto di due anni, presso il Centro per la modellazione dei sistemi sociali a Kristiansand, Norvegia che studia i cambiamenti demografici legati all'immigrazione e all'integrazione in Europa come i Rom in Slovacchia, e il reinsediamento dei rifugiati siriani a Lesbo in Norvegia, per aiutare il governo norvegese a ottimizzare il processo di integrazione.
fonte: www.sciencedaily.com, università di Oxford
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