L’autocoscienza delle macchine è sempre stata un grande tema affrontato da film, libri e scienza. Oggi si può dire di essere un passo più vicini a quel traguardo grazie ai ricercatori della Columbia University.
I robot solitamente imparano tramite modelli e simulazioni forniti dagli umani, o attraverso lunghissime sessioni di prove e conseguenti errori. Non sanno simulare sé stessi come gli umani, che possono invece immaginarsi immersi in determinate situazioni o scenari.
Questo potrebbe però cambiare, perché alcuni ricercatori della Columbia University sono riusciti a creare un robot in grando di imparare cosa è lui stesso, con zero conoscenza della fisica, della geometria o altre utili nozioni.
A self-aware robot? Our researchers have invented one that learns what it is, from scratch, with zero prior knowledge of physics, geometry, or motor dynamics. https://t.co/qJQLgqESA0 @Columbia @ColumbiaCompSci #Robotics #AI pic.twitter.com/6j2ZKQU5I0
— Columbia Engineering (@CUSEAS) January 30, 2019
Il robot inizialmente non sa se lui stesso è un ragno, un serpente o un braccio, non ha indizi sulla propria forma.
Ma, dopo una giornata di calcoli intensi, è stato in grado di creare una propria autosimulazione. A questo punto può utilizzare la sua autosimulazione internamente, per adattarsi a diverse situazioni e gestire nuovi compiti, e anche per individuare e riparare danni sulla propria struttura.
Tra le prove a cui è stato sottoposto il robot c’è stato scrivere testo usando un pennarello e un esperimento di raccolta e posizionamento oggetti, in cui ha avuto una percentuale di successo del 44% (secondo i ricercatori, sarebbe come raccogliere un bicchiere d’acqua a occhi chiusi, quindi non proprio semplicissimo e questo fa ben valutare la percentuale ottenuta).
Durante quest’ultimo test è stato simulato anche la capacità di individuare danni su sé stesso: hanno stampato con stampante 3D una parte deformata, e il robot è stato in grado di individuare il cambiamento e riaddestrare il suo modello interiore, permettendogli di riprendere il compito con soltanto una piccola perdita di performance.
Hod Lipson, professore di ingegneria meccanica e direttore del Creative Machines lab, parla dell’esperimento in questi termini:
But if we want robots to become independent, to adapt quickly to scenarios unforeseen by their creators, then it’s essential that they learn to simulate themselves,
Una ricerca quindi che punta all’indipendenza dei robot in modo da superare, tra le altre cose, la limitatezza della predizione di utilizzo dei propri creatori.
- A Step Closer to Self-Aware Machines (engineering.columbia.edu)