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Facebook e i robot che imparano sbagliando

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Facebook e i robot che imparano sbagliando FASTWEB S.p.A.
Facebook e i robot
Web & Digital
Un ramo di Facebook dedicato alla robotica insegna ai robot ad imparare dai propri errori

In un giardino pensile nella sede di Menlo Park di Facebook, un robot a sei zampe di nome Daisy emette rumori agitati mentre barcolla sul terreno sabbioso.

Daisy, che sembra un ragno robotico gigante, fa parte di un progetto di robot science all'interno del gruppo Artificial Intelligence Research (FAIR) di Facebook. Dall'estate scorsa, gli scienziati del FAIR hanno aiutato i robot ad imparare come camminare e afferrare oggetti. L'obiettivo è che imparino a fare queste azioni nello stesso modo in cui le persone acquisiscono queste capacità: esplorando il mondo che li circonda e usando tentativi ed errori.

Molte persone potrebbero non sapere che il più grande social network del mondo sta armeggiando anche con i robot. Ma il lavoro di questo gruppo non è destinato a comparire, ad esempio, nel feed di notizie di Facebook. Piuttosto, la speranza è che il progetto sarà in grado di aiutare i ricercatori a fare in modo che l'intelligenza artificiale possa imparare in modo più indipendente. Vogliono anche far sì che i robot imparino mediante l'utilizzo di meno dati, cosa che gli umani sono spesso tenuti a raccogliere prima che l'IA possa funzionare correttamente.

In teoria, questo lavoro potrebbe alla fine aiutare a migliorare i tipi di attività AI su cui molte aziende tecnologiche (incluso Facebook) stanno lavorando, come tradurre parole da una lingua a un'altra o riconoscere persone e oggetti nelle immagini.

Oltre che su Daisy, i ricercatori di Facebook stanno lavorando su arti robotici che consistono in braccia multi-snodate e mani robotiche dotate di sensori tattili sulla punta delle dita. Stanno usando una tecnica di apprendimento automatico chiamata "apprendimento auto-supervisionato", in cui i robot devono capire da soli come fare le cose, tentando ripetutamente di svolgere un'azione e quindi usando i dati raccolti dai sensori per migliorare sempre di più.

La ricerca è ancora in una fase iniziale: Meier ha dichiarato che i robot stanno appena iniziando a raggiungere gli oggetti, ma non hanno ancora deciso come raccoglierli. Come i bambini, che devono prima imparare a usare i loro muscoli, prima che possano muoversi - per non parlare di spingersi in alto per stare in piedi - così, anche i robot devono passare attraverso quel processo di scoperta.

Ma perché costringere un robot a capire questo tipo di compiti?

Il robot deve capire quali sono le conseguenze delle sue azioni, ha detto a CNN Business Franziska Meier, ricercatrice scientifica del FAIR. "Come umani siamo in grado di imparare questo tipo di cose, ma dobbiamo essere in grado di insegnare a un robot come apprenderlo", ha detto. Inoltre, ha detto, i ricercatori sono rimasti sorpresi nel constatare che lasciare esplorare i robot a capire le cose da soli può accelerare il processo di apprendimento.

In una dimostrazione della settimana scorsa, Daisy stava operando in modalità demo, ma attraverso l'apprendimento auto-supervisionato stava piano piano imparando a camminare. Il robot a sei zampe, che i ricercatori hanno acquistato, è stato scelto per la sua stabilità, ha detto lo scienziato ricercatore Roberto Calandra. Il robot ha iniziato a tastare i vari suoli su cui è stato messo, prima di iniziare a muoversi (suoli che includevano sale lisce all'interno di Facebook e altre superfici). Lentamente ha imparato come andare avanti prendendo in considerazione elementi come l'equilibrio e il modo in cui viene posizionato utilizzando i sensori sulle gambe.

I ricercatori hanno testato anche un altro robot, che consiste in un braccio articolato con una tenaglia per afferrare oggetti. Attraverso delle coordinate, questo ha analizzato il punto nello spazio che i ricercatori volevano raggiungesse e, impiegandoci cinque ore, ha raggiunto l'oggetto – facendo sempre movimenti diversi, ogni volta che l'esperienza aumentava i dati di apprendimento rispetto a ciò che provava in precedenza.
"Ogni volta, in pratica, cerca qualcosa, ottiene più dati, ottimizza il modello. Ed è solo l'inizio", ha detto Meier.

Calandra ha dichiarato che uno dei motivi per cui è emozionante, lavorare su questo tipo di IA con i robot, piuttosto che usare un software su un computer, è perché obbliga gli algoritmi a utilizzare i dati in modo efficiente. Cioè, devono capire come fare i compiti in giorni o ore, dal momento che devono farlo in tempo reale, piuttosto che in simulazioni software che possono essere accelerate per imitare un periodo di tempo più lungo come mesi o anni.
"Se si parte sapendo che si tratta solo di una simulazione, ci si cullerà di poter eseguire centinaia di tentativi senza rischi. E questo è un approccio sì, molto interessante scientificamente, ma non si applica al mondo reale" ha detto il ricercatore.

22 maggio 2019

Fonte: edition.cnn.com

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