Nuovo studio sostiene che i robot devono comprendere le motivazioni umane

Un nuovo articolo del National Centre for Nuclear Robotics, con sede all’Università di Birmingham, sostiene che i robot devono comprendere le motivazioni come gli esseri umani. Se vogliamo che gli esseri umani e i robot lavorino insieme in modo efficace e sicuro, i robot non possono semplicemente eseguire compiti senza conoscere il motivo per cui li stanno facendo.

L’autore principale dell’articolo è il dottor Valerio Ortenzi dell’Università di Birmingham. Afferma che ciò è necessario poiché l’economia diventa sempre più automatizzata, connessa e digitalizzata. È anche importante poiché ci sarà un aumento drammatico delle interazioni tra esseri umani e robot sia nelle fabbriche che nelle case.

L’articolo è stato pubblicato su Nature Machine Intelligence. Si concentra in parte sull’uso degli oggetti da parte dei robot e sul concetto di “Grasping”, un’azione che viene facilmente completata in natura, ma risulta difficile per i robot.

I nostri robot di fabbrica attuali raccolgono oggetti in modo cieco, oggetti con cui sono già familiari e che si trovano in posizioni predeterminate in momenti selezionati. Se una macchina dovesse raccogliere un oggetto che non conosce e in un luogo casuale, avrebbe bisogno di molte tecnologie complesse che lavorano insieme. Alcune di queste tecnologie sono sistemi di visione e intelligenza artificiale avanzata. Alcune richiedono anche sensori posizionati nel gripper per evitare che il robot schiacci l’oggetto.

I ricercatori del National Centre for Nuclear Robotics affermano che anche con tutte queste tecnologie, la macchina non conosce ancora il motivo per cui raccoglie un oggetto. A causa di ciò, ciò che un tempo consideravamo come azioni successive eseguite dai robot possono in realtà essere fallimenti nel mondo reale.

L’articolo su Nature Machine Intelligence utilizza l’esempio di un robot che consegna un oggetto a un cliente dopo averlo raccolto. Il robot raccoglie l’oggetto con successo senza schiacciarlo. Il problema sorge quando il robot copre un codice a barre importante. Ciò significa che l’oggetto non può essere tracciato e non c’è alcuna informazione che confermi la consegna dell’oggetto. Ciò complica le cose e provoca un fallimento del sistema di consegna perché il robot non conosce alcune conseguenze del raccogliere l’oggetto in modo errato.

Il dottor Ortenzi e i coautori dell’articolo hanno parlato anche di altri esempi.

“Immaginate di chiedere a un robot di passarvi un cacciavite in un’officina. Sulla base delle convenzioni attuali, il modo migliore per un robot per raccogliere lo strumento è per il manico. Purtroppo, ciò potrebbe significare che una macchina potentissima spinga poi una lama potenzialmente letale verso di voi, a velocità. Invece, il robot deve sapere qual è l’obiettivo finale, ovvero passare il cacciavite in modo sicuro al suo collega umano, per rivedere le sue azioni.”

“Un altro scenario prevede un robot che passa un bicchiere d’acqua a un residente in una casa di cura. Deve assicurarsi di non far cadere il bicchiere, ma anche che l’acqua non si versi sul destinatario durante l’atto di passaggio, o che il bicchiere sia presentato in modo che la persona possa prenderlo.”

“Ciò che è ovvio per gli esseri umani deve essere programmato in una macchina e ciò richiede un approccio profondamente diverso. Le metriche tradizionali utilizzate dai ricercatori negli ultimi vent’anni per valutare la manipolazione robotica non sono sufficienti. Nel senso più pratico, i robot hanno bisogno di una nuova filosofia per afferrare.”

Il professor Rustman Stolkin, direttore del National Centre for Nuclear Robotics, ha parlato del ruolo dell’organizzazione nello sviluppo di questa tecnologia.

“Il National Centre for Nuclear Robotics è unico nel lavorare su problemi pratici con l’industria, mentre allo stesso tempo genera la più alta qualità di ricerca accademica di punta – come dimostrato da questo articolo di riferimento.”

La nuova ricerca è stata condotta con il Centre of Excellence for Robotic Vision all’Università di Tecnologia del Queensland, in Australia, la Scuola Superiore Sant’Anna, in Italia, il Centro Aerospaziale Tedesco (DLR), in Germania, e l’Università di Pisa, in Italia.