Per superare il celebre test di Turing, un robot deve essere in grado di imitare il comportamento umano all’interno di un dialogo, facendo così credere all’interlocutore umano di trovarsi di fronte a un suo simile.
Questo test è lontano dal provare l’esistenza di una forma di intelligenza artificiale che sia in grado di eguagliare in tutto e per tutto quella umana. I recenti sviluppi legati alle reti neurali e agli algoritmi di reinforcement learning danno l’impressione che ci stiamo avvicinando sempre di più a macchine intelligenti. Purtroppo siamo ancora molto indietro.
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Come se non bastasse, i tipi di intelligenze che si potrebbero simulare stanno piano piano aumentando di numero, grazie anche ad una nuova sensibilità nei confronti del mondo animale e di quello naturale. Abbiamo infatti dibattiti accesi sulla definizione di intelligenza delle piante e il mondo animale è stato investito dall’esplosione di collane letterarie dedicate alle intelligenze aliene che siedono ad un passo da noi—pensiamo ad esempio ai cefalopodi.
La fusione tra algoritmi di intelligenza artificiale, corpi robotici, e interesse per il mondo naturale apre a nuovi scenari di ricerca per la scienza e offre la possibilità di riflettere sulla nostra vacillante visione antropocentrica del mondo.
In occasione dell’evento TEDCircles dello scorso 24 ottobre, organizzato da TEDxRoma e ospitato da xister, l’agenzia creativa digital del gruppo Reply, Motherboard ha intervistato Laura Margheri, ricercatrice del team di ricerca di Bioinspired Soft Robotics dell’Istituto Italiano di Tecnologia, per parlare proprio del futuro della ricerca che si ispira al mondo naturale e di come l’intelligenza artificiale non debba solamente guardare al cervello umano.
La seguente intervista è stata editata per necessità di brevità e chiarezza.
MOTHERBOARD: Quali sono le applicazioni a cui lavorate nel vostro centro di Bioinspired Soft Robotics?
Laura Margheri: Bioinspired Soft Robotics è la linea di ricerca dell’Istituto Italiano di Tecnologia che si occupa di sviluppare tecnologie innovative e robot “soft” prendendo ispirazione dalle piante e da specie animali. Guardiamo alla Natura come fonte di ispirazione perché porta con sé meccanismi e strategie estremamente eleganti e di apparente semplicità ma che sono di grande efficacia poiché frutto di numerosi passaggi evolutivi.
I modelli biologici vengono quindi studiati per estrarre le caratteristiche strutturali, di movimento, di controllo, utili a progettare sistemi più efficienti da un punto di vista dinamico ed energetico, e meglio integrabili nel nostro ecosistema.
Prendiamo ad esempio ispirazione da animali “soft”, come il polpo, per braccia robotiche flessibili dotate di ventose in grado di afferrare oggetti in ambienti ristretti e con scarsa visione; e dalle piante, con il concetto dei robot “plantoidi” e dei “growing robots” (o growbots), robot che si muovono crescendo e che formano il proprio corpo rispondendo a stimoli esterni e adattandosi all’ambiente, come fanno le piante. Processi che troviamo sia sotto terra, se pensiamo alle radici, sia in aria, se guardiamo ad esempio alle piante rampicanti.
Quali sono alcuni dei vostri progetti attuali?
Tra i progetti attivi su questa linea c’è il progetto “SMASH” cofinanziato dalla Regione Toscana, che prevede l’applicazione di un robot “plantoide” dotato di radici artificiali per il monitoraggio del terreno, che possa lavorare in sinergia con altri robot e in supporto all’uomo per l’agricoltura di precisione.
Un secondo, è il progetto “GrowBot”, finanziato dalla Commissione Europea e coordinato dalla Dottoressa Mazzolai, in cui vengono studiate le piante rampicanti e le loro capacità di crescita, movimento e di ancoraggio, per la realizzazione di robot rampicanti. Le applicazioni sono molteplici, dall’architettura all’esplorazione di siti archeologici o la creazione di supporti a strutture pericolanti.
Finora abbiamo imitato il design di piante e animali per produrre particolari tipi di robot, come i già citati soft robot simili a tentacoli. Ora, con l’avvento di algoritmi intelligenti, potremmo riuscire a imitare anche i loro comportamenti?
Sono già presenti in robotica esempi molto affascinanti di imitazione del comportamento animale che sono stati implementati attraverso algoritmi di intelligenza artificiale. Si pensi all’intelligenza di sciame delle api o delle formiche, che è utilizzata come modello per il comportamento e il coordinamento di sciami di robot.
Il design della struttura fisica, con la scelta di materiali, meccanismi, sensori, e il design del sistema di controllo con algoritmi bioispirati, devono comunque procedere in modo sinergico e combinato.
Se pensiamo al polpo, sappiamo che ha un sistema nervoso distribuito tra cervello e le sue otto braccia, e che sfrutta anche la sua particolare struttura fisica flessibile per semplificare il controllo dei movimenti. Per afferrare una preda o un oggetto non ha necessità di conoscerne la forma o di controllare la posizione precisa di tutto il tentacolo: essendo “soft” il tentacolo è in grado di adattarsi alla forma dell’oggetto e di avvolgerlo.
Questa stessa strategia, utilizzata anche nel sistema artificiale, aiuta a semplificarne il controllo e ad ottenere un comportamento di movimento simile a quello del modello animale.
Come si sta evolvendo la biorobotica grazie all’introduzione di algoritmi di intelligenza artificiale?
Usare l’intelligenza artificiale in robotica significa cercare di ottimizzare la capacità di autonomia e di apprendimento di una macchina, o di farle anticipare una situazione futura attraverso un’acquisizione che può avvenire per via percettiva o di imitazione.
La robotica e l’intelligenza artificiale si stanno avvicinando sempre di più e stanno co-evolvendo. Questa sinergia può far sì che possa crescere il numero dei settori di applicazione dei robot al di fuori di un contesto strutturato, dove necessitano di capacità di adattamento più reattive per rispondere a situazioni non prevedibili a priori—come in casi di emergenza o pericolo—o per interagire in modo più sicuro con l’uomo.
D’altra parte, però, lo stato dell’arte dell’intelligenza artificiale fatica ancora a competere con la basilare capacità degli animali di adattarsi in ambienti soggetti a cambiamenti inaspettati, tanto che esistono challenge sviluppate proprio per misurare i miglioramenti in questo ambito, come l’Animal-AI Olympics. Quanto conosciamo dell’intelligenza animale e come l’AI potrebbe aiutarci a comprenderla meglio?
Quando si parla di robotica bioispirata in effetti la prima visione che si ha è di un flusso di conoscenza dalla biologia all’ingegneria. In realtà, questo flusso di conoscenza è bidirezionale, perché sia attraverso l’uso di robot che di algoritmi bioispirati è possibile validare teorie scientifiche sul funzionamento del modello animale (o vegetale) stesso.
I risultati si sono visti nel settore delle neuroscienze, in cui l’AI ci ha fornito risposte sul funzionamento del cervello umano e di quello di altre specie animali, e del comportamento dei singoli individui o di gruppi.
Un ulteriore passo in avanti, in aggiunta ai modelli virtuali di simulazione, si ha quando si mette in gioco l’utilizzo di piattaforme robotiche—e l’implementazione degli algoritmi su di esse—in modo da testare i comportamenti in un contesto di ambiente reale e fisico.
La bellezza peculiare di aree scientifico-tecnologiche come la biorobotica è la sua capacità di attrarre persone con background diversi (robotici, biologi, scienziati dei materiali, matematici, informatici) per risolvere uno stesso enigma, con punti di vista diversi e metodologie diverse, ma convergenti. Non è facile all’inizio capire e farsi capire, ma quando si trova un linguaggio comune e si crea un flusso informativo da un’area all’altra, si riesce a creare un ecosistema multidisciplinare che porta a risultati che si ripercuotono su più fronti: scientifici, tecnologici e sociali.
Le challenge sono iniziative molto interessanti. In robotica, così come in vari altri campi scientifici, ne esistono molte e continuano ad essere promosse perché stimolano la creatività, il lavoro di squadra, la divulgazione della conoscenza, e la spinta verso nuove soluzioni e innovazioni.
Crede che la discussione sull’intelligenza artificiale possa aiutare ad espandere i nostri confini riguardo la percezione di altre intelligenze aliene, prime su tutte quelle degli animali e delle piante? Penso ad esempio al dibattito già avviato sulla neurobiologia vegetale. Cosa dobbiamo scoprire ancora?
Da bioingegnere di formazione e da amante degli animali e delle piante per passione, mi piace vedere che gli studi fatti attraverso i sistemi artificiali—che siano modelli virtuali di intelligenza artificiale o fisici della robotica—ci possono senz’altro aiutare a capire in modo più profondo i materiali, i meccanismi, le capacità di percezione e reazione del mondo naturale, fino anche a supportare la comprensione dei comportamenti più complessi di memoria o di apprendimento.
Abbiamo davvero tanto da imparare dalla Natura e tanto da scoprire, e ritengo che l’approccio di dialogo cross-disciplinare sia quello vincente, oltre che quello necessario.
Bisogna mettere insieme diverse esperienze e conoscenze, sia scientifiche che tecnologiche, perché si possa arrivare a una comprensione più profonda e coscienziosa del mondo che ci circonda, e costruire gli strumenti migliori per proteggerlo.
