La tecnologia che insegna ai robot “a pensare” come gli esseri umani

Alla fine del 1950, Arthur Samuel ha creato un programma informatico per giocare a dama utilizzando un semplice algoritmo capace di individuare le mosse migliori per vincere. Samuel ha inserito nel pc un self play e una banca dati in cui sono state registrate centinaia di partite. L’invenzione ha segnato l’inizio dell’apprendimento automatico, machine learning, un ramo dell’intelligenza artificiale (AI), che consente alle macchine di imparare senza essere esplicitamente programmate.

Quasi sette decenni dopo, questa tecnologia ha trovato diverse applicazioni sia in campo medico che meccanico (pensiamo ad esempio all’invenzione dei veicoli autonomi).


Pochi giorni fa si è diffusa la notizia di una nuova invenzione relazionata al machine learning: Sophia, un androide sviluppato dalla società Hanson Robotics, su cui sono stati puntati tutti i riflettori durante la fiera tecnologica di Ginevra. Si tratta di una tecnologia applicabile praticamente a quasi tutti quei settori in cui sono disponibili dei dati”, ha spiegato Thomas Dietterich, uno dei ricercatori nel campo del machine learning.

L’esperto ha citato esempi che vanno dagli algoritmi utilizzati nel mondo degli affari per identificare i potenziali acquirenti di un prodotto fino ai sistemi utilizzati dai governi per risolvere i problemi relazionati alle infrastrutture come autostrade e reti idroelettriche. Altri esempi fanno riferimento alla traduzione automatica in Skype, al riconoscimento facciale delle telecamere dei cellulari e agli assistenti virtuali mobili, sfide di grandi aziende come Google e Microsoft al fine di avvicinare la tecnologia all’utente finale.

Cortana, l’assistente virtuale di Microsoft, ha 145 milioni di utenti e l’azienda mira a “sviluppare la tecnologia fino a farla comunicare direttamente con altre IA al fine di offrire all’utente qualsiasi tipo di informazione o servizio, dall’acquisto di un paio di scarpe alla consegna di una  pizza a domicilio”, ha affermato Ester de Nicholas, Technical Evangelism Manager di Microsoft. Il nostro obiettivo è quello di democratizzare l’accesso al machine learning“, ha aggiunto. La sfida principale a questo proposito è la piattaforma di apprendimento automatico Azure, un servizio di “cloud analysis” che permette di creare e implementare modelli di macchine in base alle esigenze di ogni utente.

Google concentra la sua strategia su TensorFlow, un magazzino di esperienze e risultati di esperimenti cui ricorre per far sì che le sue applicazioni prendano decisioni migliori, e ha dati aperti a partire dal 2015.La piattaforma è stata utilizzata da diversi sviluppatori e aziende di tutto il mondo per le attività più svariate come aumentare la produzione di latte nelle mucche o creare un modello per testare la compatibilità tra donatore e ricevente nel trapianto di organi.

Ma Google vuole di più: “Stiamo lavorando alla creazione di robot in grado di farsi carico di situazioni pericolose e arrivare in posti che gli esseri umani non possono raggiungere, come ad esempio la centrale nucleare di Fukushima“, ha affermato Andrés Leonardo Martínez, ingegnere informatico della società.

Rischi ed errori

Oltre a fare proiezioni per il futuro, gli esperti si chiedono anche quali sono i rischi di un mondo in cui i robot si adattano e apprendono dall’esperienza (come gli esseri umani). Scartano, questo sì, l’idea di uno scenario fantascientifico in cui le macchine annienteranno l’umanità.

Creiamo e programmiamo computer perché ci permettono di fare le cose meglio. Immagino un futuro in cui una persona e un sistema di intelligenza artificiale lavorano insieme come una squadra. Praticamente in ogni campo, la combinazione robot-persona è più potenteUn esempio famoso è conosciuto come “centaur chess”,  gioco in cui competono squadre miste di persone e computer. Le migliori squadre centauro possono battere qualsiasi uomo e qualsiasi computer che gioca da solo”, ha spiegato Dietterich.

Il ricercatore individua almeno due ruoli importanti che gli esseri umani potranno svolgere in futuro: occuparsi di attività che richiedono una dose di empatia, la “profonda comprensione di un altro essere umano“,  e assicurarsi che i robot non commettano errori. I problemi di prendere decisioni ad alto rischio spesso coinvolgono fattori unici. L’apprendimento automatico funziona bene solo di fronte a problemi stabili quando il mondo è altamente prevedibile ed è facile raccogliere un sacco di dati. Nei problemi in cui ogni situazione è unica, la tecnologia ha scarse probabilità di successo“, spiega.

Ester Nicholas sostiene che “preoccuparsi ora della rivoluzione dei robot è come preoccuparsi del problema della sovrappopolazione su Marte“, ma afferma che esistono problemi meno visibili e di cui si parla poco, come ad esempio il fatto che i sistemi dipendono dalle banche dati, spesso private e di parte. “Non sempre ci sono dati corretti. Stiamo riponendo una grande fiducia nell’Intelligenza Artificiale, ma bisogna stare più attenti con queste cose“.

Dietterich offre un esempio in senso negativo: alcune aziende ricorrono all’apprendimento automatico per decidere quale stipendio offrire ad un dipendente. Se i dati storici mostrano che le donne hanno guadagnato meno degli uomini, allora l’algoritmo consiglierà di offrire loro uno stipendio più basso.

L’esperto auspica la creazione di un regolamento capace di testare il livello di sicurezza di questi sistemi ed una certificazione specifica per mitigare tali rischi. Sebastian Farquhar, ricercatore presso l’Istituto per il Futuro dell’Umanità ritiene, tuttavia, che è troppo presto per pensarci.

La legislazione è poco sviluppata, ed è una buona cosa, perché la tecnologia è in continua evoluzione. Credo, questo sì, che dovremmo essere più consapevoli dei rischi, perché c’è molto in gioco“, ha affermato. Nel frattempo, si lavora per dotare i robot di forze fisiche e intellettuali. “Spero il giorno in cui potrò indossare un esoscheletro che mi permetterà di sollevare 300 kg o correre lunghe distanze quando avrò 80 anni“, conclude Dietterich.

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