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Imparare un mestiere osservando chi lo pratica e studiando con pazienza è qualcosa che le persone fanno da sempre senza pensarci troppo. Per una macchina invece la faccenda si complica parecchio, ed è proprio qui che entra in gioco AGIBOT GO-3, il nuovo modello di intelligenza artificiale sviluppato in Cina per permettere ai robot di imparare dai propri errori in totale autonomia. Si tratta di un passo che punta a ridurre la distanza tra il modo in cui apprendiamo noi e quello in cui apprendono i sistemi automatici.
Per gli esseri umani acquisire una nuova competenza è un processo del tutto spontaneo. Si guarda qualcuno all’opera, si prova, si sbaglia e poi si corregge il tiro. Riprodurre lo stesso meccanismo in un robot è sempre stato estremamente complesso, perché storicamente ogni operazione andava programmata nel dettaglio. Le cose però stanno cambiando, e l’intelligenza artificiale sta cominciando a colmare questo divario consentendo alle macchine di sviluppare nuove capacità senza bisogno di istruzioni scritte per ogni singolo gesto.
Cosa fa davvero AGIBOT GO-3 Preview
Il progetto si chiama per ora GO-3 Preview ed è firmato da AGIBOT, azienda cinese che lo ha concepito con un obiettivo preciso. Rendere i robot umanoidi più indipendenti e soprattutto più capaci di adattarsi agli ambienti reali, quelli in cui le situazioni non sono mai perfettamente prevedibili e dove un copione rigido rischia di mostrare presto i suoi limiti.
Il punto di partenza è semplice da enunciare ma tutt’altro che banale da realizzare. Un robot che opera nel mondo vero si trova davanti a oggetti, spazi e condizioni che cambiano di continuo. Un sistema programmato in modo tradizionale fatica a gestire questa variabilità, mentre un modello come quello proposto da AGIBOT nasce proprio per affrontarla con maggiore elasticità.
L’apprendimento che continua dopo l’addestramento
La caratteristica più interessante di AGIBOT GO-3 riguarda la possibilità di continuare ad apprendere anche una volta concluso l’addestramento iniziale. In altre parole la fase di formazione non rappresenta un traguardo definitivo ma una sorta di base di partenza, sulla quale la macchina può costruire nuove abilità man mano che lavora.
Il meccanismo funziona grosso modo così. I robot analizzano i risultati delle proprie azioni e riescono a riconoscere quando qualcosa è andato storto. A quel punto modificano il loro comportamento con l’obiettivo di aumentare le probabilità di riuscita nei tentativi successivi. È un processo che ricorda da vicino quello umano fatto di prove ed errori, in cui ogni passo falso diventa un’informazione utile anziché un semplice fallimento.
Questa capacità di autocorrezione è ciò che distingue l’approccio di GO-3 Preview da quello dei sistemi più rigidi. Invece di attendere che un tecnico intervenga per aggiornare le istruzioni, la macchina valuta da sola l’esito di ciò che ha fatto e ne trae le conseguenze. Un modo di procedere che punta a rendere i robot umanoidi meno dipendenti dalla programmazione puntuale di ogni operazione e più pronti a cavarsela nelle situazioni concrete.
Il modello sviluppato da AGIBOT si inserisce così in quella tendenza in cui l’intelligenza artificiale permette alle macchine di acquisire competenze nuove senza dover essere istruite passo dopo passo. Con GO-3 Preview i robot possono esaminare l’esito delle proprie azioni, individuare gli sbagli e adattare il modo di agire per riuscire meglio la volta successiva.
Fonte: TecnoAndroid