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Questo articolo è stato pubblicato il 22 settembre 2012 alle ore 18:02.

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L'intelligenza artificiale è plurale. Ha ragione Neil Jacobsen, esperto di cibernetica della Singularity University: le macchine elaborano, processano, prendono decisioni insomma governano sempre più aspetti della nostra vita senza che ce ne accorgiamo. Google ne ha sviluppata una per guidare l'auto da sola, Amazon per proporre al cliente il libro giusto, Apple per assistere e rispondere agli interrogativi esistenziali di iPhone (Siri) e il Darpa (purtroppo) per combattere le guerre (progetto Calo).

Dai calciatori virtuali dei videogiochi ai programmi che regolano il traffico degli aereoplani che sfrecciano sopra le nostre teste siamo circondati da forme di intelligenza limitata. Grossomodo funzionano tutti allo stesso modo. Pensano per moduli logici: il programmatore con modalità if-then descrive l'ambiente all'interno del quale la macchina è chiamata a interagire, lo sviluppo della sensoristica ha aumentato la mole di imput e informazioni da elaborare che richiedono sempre più energia. I robot in grado di agire davvero nel mondo reale richiedono consumi energetici e batterie che limitano l'autonomia di questi sistemi esperti. Il pregio di questo approccio è che è veloce e funziona soprattutto nell'automazione e nella robotica industriale, in settori cioè dove il contesto è definito a priori.

In ambienti aperti il discorso si fa più complesso. A Boston al Neuromorphic Lab guidato da Massimiliano Versace da alcuni anni studiano computer a basso consumo che replichino il funzionamento del cervello animale. Il Laboratorio è finanziato da Nsf (National Science Foundation), Nas, AirForce e fondi privati da Hp. Sono tra i pochi centri di ricerca concentrati nello sviluppo di un'architettura intellettiva sintetica (come negli animali) allo scopo di integrarla alla sensibilità dell'ambiente. Con la Nasa stanno sperimentando un chip neuromorfo per intervenire prima del pilota nel caso di potenziali collisioni in aerei di linea, e per controllare Uavs (aerei autonomi) nello spazio aereo.

«A differenza dell'auto che si guida da sola di Google – spiega Versace – vogliamo sistemi che richiedano poca energia, con sensori non biologici più economici. Ecco perché siamo costretti a ispirarci al mondo animale». Lo scienziato spiega che per avere degli aerei autonomi occorre studiare le abilità degli uccelli a evitare gli oggetti in volo, simularne i processi visivi e tradurli in algoritmi. Grazie alle neuroscienze sono stati costruiti software capaci di replicare il funzionamento di un cervello all'interno di un elaboratore elettronico.

La sfida però è implementare questi algoritmi visivi in sistemi hardware innovativi. Contrariamente ai chip tradizionali, nel cervello biologico non esiste una separazione fisica fra memoria ed elaborazione dell'informazione. Per elaborare a basso consumo energetico serve sperimentare nuove architetture dei chip, sensori più economici e circuiti ad altissima densità che funzionano come il sistema nervoso.

«Attualmente stiamo insegnando al sistema a evitare autonomamente gli ostacoli», spiega Versace. «Per addestrare gli aerei a evitarsi simuliamo le collisioni e con logiche pavloviane definiamo il processo di autoapprendimento degli algoritmi». La fase due sarà quella di uscire dal simulatore virtuale e montare questo chip di nuova generazione su un drone per vedere come si comporta con oggetti reali che nella fattispecie saranno dei palloncini.

I primi risultati concreti si avranno già alla fine dell'anno. Tuttavia, rispetto alle auto che si guidano da sole, ai robot industriali e ai sistemi esperti alla Siri, l'ingegneria neuromorfa è ancora indietro. Sono ancora poche le applicazioni che hanno superato la fase di sperimentazione. «Alla lunga – confida lo scienziato di Monfalcone – sono convinto che l'hardware con architetture che replicano il funzionamento del sistema nervoso sarà la chiave di volta per una nuova generazione di robot capaci di risolvere problemi e reagire autonomamente». Il cammino però pare ancora in salita. In fondo, si tratta di instillare nelle macchine qualcosa che abbiamo imparato a conoscere solo negli ultimi 50 anni grazie alle neuroscienze: l'istinto animale.

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