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Tech & Innovazione
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L’Università di Palermo ha messo a punto un robot che ti spiega perché non ha eseguito la tua richiesta

08 giugno 2021

“Mi dispiace, non sono riuscito a trovare quello che cerchi”. È grossomodo questo il feedback che ci arriva dai più comuni dispositivi basati su intelligenza artificiale quando non sono in grado di soddisfare la nostra richiesta.

Che si tratti di un ordine poco chiaro da parte dell’utente oppure dell’impossibilità di reperire informazioni valide e complete o di limiti delle funzionalità del dispositivo, questo non ci è dato sapere. Si tratta di uno schema che rispetta la più classica delle caratteristiche legate ai robot nell’immaginario comune: sono programmati esclusivamente per rispondere al comando dell’uomo quando possono e ammettere il proprio limite in caso contrario. Ma se ci spiegassero l’iter che li ha portati all’esito negativo della loro azione?

Potrebbe essere una rivoluzione e nemmeno così lontana, visto il lavoro svolto dall’Università di Palermo, che ha elaborato un processo che induce il robot a motivare le sue risposte.

Si tratta nient’altro che di un ragionamento ad alta voce e a farlo è Pepper, robot realizzato dal colosso tech giapponese SoftBank Robotics sul quale ha poi lavorato un team di ricerca dell’università palermitana, all’interno del laboratorio di Interazione Uomo-Macchina capeggiato dalla docente Arianna Pipitone.

Parlando con se stesso, Pepper analizza ogni sua mossa e ogni suo procedimento cognitivo, rivelandosi in questo modo capace anche di motivare una eventuale risposta negativa o l’impossibilità di esaudire una specifica richiesta. Il “ragionamento” del robot è ben distinguibile dalle altre sue comunicazioni tradizionali, in quanto viene espresso con un tono di voce e con intervalli temporali diversi.

Ma, più di ogni altra cosa, i ricercatori hanno evidenziato un aspetto alla base del progetto che è stato confermato nel corso degli esperimenti: Pepper è capace di elaborare i suoi stessi percorsi decisionali, tanto da giungere a soluzioni alternative e uscire così da situazioni di stallo.

Lo hanno spiegato proprio Arianna Pipitone, a capo del team di ricerca, e Antonio Chella, il co-autore dei lavori, chiarendo i potenziali risvolti futuri alla luce dei risultati raggiunti: i robot potranno diventare “più facili da capire per tutti” e  potremmo affidarci a loro per “valutare delle situazioni”.

Si tratta di processi nuovi e già potenzialmente rivoluzionari, ma la ricerca non finisce qui. La capacità di far emergere il ragionamento di una intelligenza artificiale apre ora a infinite nuove opportunità in termini di auto-apprendimento e capacità di risoluzione da parte delle macchine.

Cover via Flickr

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