MIT: ecco come i robot imparano dagli uomini

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Mettersi nei panni di un cretino. Ma del “cretino più veloce del mondo” per dirla con Asimov. Così il mitologico scrittore di origine russa definiva un computer, un oggetto in grado di fare calcoli ad una velocità pazzesca, ma pur sempre incapace di improvvisare, di immaginare, come un cretino appunto.

Al MIT di Boston, questa volta, hanno lavorato sui robot (che interagiscono grazie ad un software, di un computer appunto), o meglio, sulle capacità di apprendimento e interazione con l’uomo, sulla possibilità di migliorare la prestazione del robot facendolo lavorare in team con gli umani e, fulcro della ricerca, scambiandosi i ruoli.

I ricercatori Julie Shah - assistente professore di aeronautica e astronautica al MIT e capo del Gruppo Interactive Robotics nel Laboratorio di Informatica e Intelligenza Artificiale (CSAIL) – ed il dottorando Stefanos Nikolaidis, hanno avuto l’interessante idea di applicare le tecniche di training utilizzate sui gruppi di lavoro formati da uomini a gruppi di lavoro misti uomini-robot.

Una di queste tecniche, nota come cross-training, prevede che i membri di un team che singolarmente svolgono lavori diversi si scambino i ruoli, in modo che tutti siano in grado di capire esattamente cosa fanno gli altri e in che modo il proprio lavoro influisce su quello degli altri. Per consentire ai robot di prendere parte al cross-training è stato creato un nuovo algoritmo per consentire agli stessi di acquisire nuove informazioni, di “imparare”, ad ogni variazione di ruolo e scambiarsi reciprocamente le esperienze acquisite.

In questo modo, osservando le loro controparti umane svolgere il loro lavoro, i robot sono in grado di imparare come gli esseri umani lavorano. Shah e Nikolaidis hanno così rilevato che il periodo in cui gli umani e i robot lavorano allo stesso tempo - conosciuto come “concurrent motion” - è aumentato del 71 per cento in più in squadre che hanno partecipato al cross-training. Hanno anche scoperto che la quantità di tempo trascorso dagli gli umani a non fare nulla - in attesa che il robot completasse un compito ad esempio - è diminuito del 41 per cento.

Shah ritiene che questo miglioramento delle prestazioni del team potrebbe essere dovuto ad un maggior coinvolgimento di entrambe le parti nel processo di cross-training: "Quando uomo e robot si scambiano i ruoli la persona ha maggiori capacità di adattarsi ai compiti del robot e imparare ciò che deve essere fatto, e così pensiamo che sia l'adattamento da parte della persona che si traduce in una prestazione di squadra migliore".

Che si allenino in squadra, da soli, di giorno e di notte, i robot, i computer, le macchine rimarranno sempre dei 'cretini', ma velocissimi!

Andrea Pallini

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