Un team di sviluppatori dell’Istituto di fisica e tecnologia di Mosca, dell’Istituto di intelligenza artificiale AIRI e del Centro federale di ricerca “Informatica e controllo” dell’Accademia russa delle scienze hanno sviluppato algoritmi di apprendimento automatico basati su modelli linguistici che aiuteranno i robot a navigare nel loro ambiente senza l'intervento dell'operatore. Tali modelli offrono ai dispositivi informatici elettronici l’opportunità di apprendere dai comandi testuali e dalle informazioni visive e, su questa base, pianificare le azioni successive.
“Abbiamo utilizzato un braccio robotico come oggetto: un manipolatore con sei gradi di libertà. Era necessario insegnare al sistema a ordinare in modo indipendente gli oggetti (cubi) in base al colore, nonché a raccoglierli in una determinata area. Gli algoritmi di apprendimento automatico avrebbero dovuto accelerare questo processo”, ha spiegato al quotidiano russo Izvestia, Alexey Staroverov, coautore del lavoro scientifico, studente laureato presso il Centro MIPT per la modellazione Ha chiarito che durante l'esperimento, il computer robotico è stato addestrato sulle informazioni provenienti dalle videocamere. Per fare questo sono stati utilizzati modelli linguistici, come nei dialoghi con intelligenza artificiale come la chat GPT. Allo stesso tempo, oltre ai dati di testo, il dispositivo informatico elettronico del manipolatore ha ricevuto immagini dall'ambiente e ha fornito in risposta una sequenza di azioni. Inizialmente l'adattamento del modello linguistico è stato effettuato in un ambiente virtuale, per poi essere utilizzato per controllare il braccio robotico nel mondo reale.
“Il modello linguistico produce un’ipotesi che qualcosa accadrà e noi la trasformiamo in un piano eseguibile dal robot. Successivamente il modello lo implementa e verifica se l’obiettivo è stato raggiunto o meno. Ad esempio, hai afferrato il manipolatore del cubo o devi ancora allungarti. Per fare ciò, è necessario prendere in considerazione le informazioni visive. Questi dati provenienti dalle telecamere di videosorveglianza entrano nel computer e vengono tradotti in un linguaggio comprensibile alla macchina", ha affermato un altro partecipante allo sviluppo, ricercatore leader presso l'AIRI Institute of Artificial Intelligence e il Federal Research Center "Informatics and Management" Alexander Panov. In futuro, secondo gli scienziati, lavoreranno per insegnare al modello a ricordare sequenze di azioni più lunghe. Ciò aiuterà i sistemi robotici a risolvere autonomamente problemi più complessi in modo indipendente. Tali sistemi saranno richiesti, ad esempio, durante la creazione di robot assistenti in grado di svolgere lavori ausiliari che non richiedono la partecipazione creativa dell'intelligenza umana.
Quali robot sono il futuro?
Gli esperti del settore hanno notato che i modelli linguistici aprono davvero nuove opportunità, poiché consentono ai robot di elaborare rapidamente il linguaggio naturale e i dati visivi, espandendo così le loro funzionalità e consentendo loro di interagire in modo flessibile con il mondo che li circonda. Tuttavia, per ora tali sistemi sono più concetti che realtà. Ad esempio, le macchine intelligenti possono funzionare bene in un ambiente stazionario, ma perdersi in un ambiente mutevole.
Evgeniy Burnaev, direttore del Centro per l’intelligenza artificiale applicata presso l’Istituto di scienza e tecnologia di Skolkovo, in un’intervista sul quotidiano russo Izvestia, ha affermato che “L’era dei robot ad autoapprendimento potrebbe arrivare nei prossimi decenni con lo sviluppo delle tecnologie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale. Ma ciò richiede una ricerca a lungo termine per garantire un’interazione efficace delle macchine con l’ambiente basata su comandi di testo”. Tuttavia, ha osservato che tali sistemi saranno particolarmente utili nelle aree in cui è richiesto un comportamento adattivo da parte della macchina. Ad esempio, i robot saranno in grado di eseguire attività in ambienti di difficile accesso, pericolosi o dannosi per l’uomo. Tuttavia, nelle aree in cui è presente un elevato grado di standardizzazione e sicurezza (come i trasportatori o le catene di montaggio), saranno preferibili i metodi di programmazione tradizionali.
“I modelli linguistici saranno rilevanti per la cobotica, ovvero la robotica collaborativa. Questa direzione prevede la creazione di robot che possano lavorare in sicurezza insieme alle persone in uno spazio di lavoro condiviso. Queste macchine sono progettate per collaborare con gli operatori umani e possono aiutarli a risolvere i problemi”, ha spiegato Alexander Levin, ingegnere presso il Centro scientifico ed educativo di ingegneria biomedica presso NUST MISIS. Ha aggiunto che i modelli linguistici semplificano notevolmente l'interazione uomo-macchina, poiché l'operatore, invece di scrivere programmi complessi, può impartire comandi tramite voce o gesti. Pertanto, una cerchia di utenti molto più ampia sarà in grado di controllare il robot. Tuttavia, secondo l’esperto, per i robotisti i modelli linguistici in alcuni casi rimangono una “scatola nera”, poiché gli specialisti non sempre riescono a capire quali algoritmi utilizza l’intelligenza artificiale per pianificare le sue azioni. A questo proposito, è importante sviluppare mezzi che consentano di controllarlo.
"Le moderne reti neurali, per quanto perfette siano, sono inferiori al cervello umano, perché sono in grado di copiare, ma non di inventare", ha commentato Maria Vedunova, direttrice dell'Istituto di biologia e biomedicina dell'Università Lobachevskij. Secondo la direttrice Vedunova, ulteriori sviluppi rivoluzionari saranno associati alla creazione di robot creativi. Si tratta di sistemi di intelligenza artificiale che risolvono i problemi non nei modi pre-addestrati su grandi quantità di dati, ma in modi fondamentalmente nuovi, nati nel corso dell'attività creativa. Per fare ciò è necessario sviluppare sistemi informatici che imitino il funzionamento del cervello umano.