2.1. Settori di ricerca e guida autonoma dei veicoli
La ricerca sull’AI è stata potentemente stimolata di diversi fattori. L’economia digitale dei nostri giorni fornisce e richiede per il suo funzionamento la capacità di raccogliere e manipolare grandissime quantità di dati in tempo reale. La domanda crescente per servizi legati alla “speech recognition”, cioè al riconoscimento vocale e ai servizi legati alla mobilità (geolocalizzazione, navigazione, geomarketing, ecc); la disponibilità sempre maggiore di risorse di processamento in cloud, e l’invenzione delle reti neurali artificiali hanno permesso la maturazione di ciò che viene definito “machine learning”, o, più spesso, “deep learning”: vale a dire la capacità di migliorare gli algoritmi di processamento delle informazioni, cioè la capacità di “addestrare” le macchine.
A quanto sopra, si sono aggiunti significativi miglioramenti dell’hardware per operazioni basiche quali la “percezione” ed il riconoscimento degli oggetti.
Un articolo è troppo breve per illustrare i settori della ricerca base sull’AI e le sinergie che sorgono dall’interazione fra gli stessi. Ad esempio, uno dei settori più avanzati dell’AI è la “computer vision”: per la prima volta, i computers sono in grado di eseguire compiti legati alla vista meglio degli umani (si pensi alla capacità di “vedere” al buio o quella posteriore, che gli umani non hanno). Ciò è stato possibile solo con il “deep learning”.
La robotica non può fare a meno della “computer vision”, se vuole fornire ai suoi robots la capacità di interagire con l’ambiente. E non potrà fare a meno dei cosiddetti “collaborative systems”, cioè modelli e algoritmi che tendono allo sviluppo di sistemi autonomi capaci di collaborare con altri sistemi e con gli umani.
A sua volta la “croudsourcing and human computation”, cioè l’insieme dei metodi tesi a fornire ai sistemi autonomi la capacità di automaticamente generare chiamate agli umani per risolvere problemi che le macchine non possono risolvere sarà evidentemente indispensabile in ogni sistema autonomo, dove con “autonomo” si definisce la capacità di prendere decisioni e agire senza l’intervento umano.
Non sarà meno cruciale il segmento denominato “algorithmic game theory and computational social choice”, che si occupa di come certo tipo di macchine aautonome possono combattere eventuali intenti criminali perpetrati da altre macchine autonome che agiscono in nome e per conto di privati o aziende o enti pubblici, ad esempio nel settore finanziario.
Il che punta nella direzione di affidare alle macchine compiti di polizia investigativa. Che, per essere efficace, dovrà in molti, se non in tutti i casi, essere preventiva.
Questa è solo una breve introduzione ad un numero limitato di settori di ricerca dell’AI. Tutti affascinanti, tutti profondamente legati alla nostra cultura, tutti potenzialmente in grado di apportare grandissimi benefici, o, se mal usati, altrettanto grandissimi danni all’umanità.
Il trasporto è probabilmente il primo settore col quale la gran parte della popolazione mondiale viene già (e verrà ancor di più in futuro) a contatto con un sistema di Intelligenza Artificiale al quale è affidato un compito cruciale: la guida completamente autonoma, cioè senza l’intervento umano, del mezzo utilizzato per spostarsi.
Di esempi di sistemi autonomi, su scala relativamente ridotta, ce ne sono già. La metropolitana di Torino è driverless: non ha conducenti. Tutti gli aerei commerciali costruiti negli ultimi vent’anni sono perfettamente in grado di decollare, salire, navigare, scendere, ed atterrare, senza il minimo intervento umano, che non sia quello della pianificazione del volo (punto di partenza, destinazione, rotta, ecc) e l’esecuzione di attività complementari (rifornimento, servizio al passeggero, ecc). Di fatto, in condizioni normali, il pilota assume il comando per meno del 5% del tempo di volo. Il resto lo fa l’AI. Negli USA è in fase di prova un sistema che ha lo scopo di sostituire il Controllo del Traffico Aereo attuale con un sistema automatico che farà a meno del personale umano in tutte le fasi del volo.
Ogni mezzo attualmente utilizzato per il trasporto, di merci e di passeggeri, è assoggettabile a una completa automazione. L’aggettivo va inteso nel senso di escludere l’intervento umano in ogni circostanza.
Tuttavia, i livelli di automazione, cioè di funzioni, che sono rese disponibili dal sistema di IA, possono però essere molti e diverse, e, con ogni probabilità, saranno disponibili in tempi diversi.
Ad esempio: avrò sicuramente a disposizione un’automobile a guida autonoma che, però, nella sua prima versione, cioè la Release 1.0, non è ancora in grado di fare previsioni sul traffico e dunque di prendere decisioni in merito al percorso ottimale da fare fino alla destinazione che le ho ordinato.
Ciò perché le previsioni necessitano di dati che devono provenire da terra e dalle altre automobili.
Dati che possono essere ottenuti solo prevedendo l’interconnessione delle automobili fra di loro e con i sistemi di assistenza a terra, che potranno essere disponibili, e certamente lo saranno, ma solo posteriormente all’entrata sul mercato dell’automobile driverless.
L’automobile ha cambiato drasticamente lo stile di vita dell’umanità.
L’automobile a guida autonoma sarà a sua volta all’origine di una rivoluzione che inciderà sul paesaggio urbano, sul nostro luogo di lavoro, sul posto dove decideremo di vivere, sull’utilizzo del territorio, e su come spenderemo il tempo aggiuntivo di cui disporremo, non dovendoci più preoccupare di guidare il mezzo con il quale si spostiamo.
Il tempo medio speso alla guida è di circa 50 minuti/giorno negli Stati Uniti: cosa ne faremo? Nelle grandi città, circa il 31% dello spazio nei business districts è utilizzato per parcheggi. Una automobile a guida autonoma può scaricare il suo passeggero e poi allontanarsi verso un parcheggio distante. Come si utilizzerà questo spazio aggiuntivo?
Livelli di automazione. La National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) e la SAE, la Society of Automotive Engineers hanno pubblicato una classificazione dei livelli di automazione. Cinque nel caso dell’NHTSA (level 0 to level 4). Sei nel caso della SAE (level 0 to level 5). La classificazione si basa sulla misura dell’intervento sulla guida chiesti al conducente, piuttosto che sulle caratteristiche tecniche specifiche del veicolo. Per dirla in parole semplici: il livello più basso è quello in cui il conducente fa tutto: accelera, frena, cambia direzione, individua ostacoli e pericoli, ecc. Il più alto, è quello in cui il conducente fa niente ed il sistema AI tutto.
Nella classificazione SAE (edita nel 2014) il Livello 0 tiene conto del fatto che le automobili attuali dispongono già di “sistemi automatici” a bordo. Un esempio è l’ABS, il sistema di antibloccaggio che, intervenendo in fase di frenatura del veicolo, impedisce alle ruote di bloccarsi, evitando che il veicolo “scivoli” sulla strada. Ciò consente al veicolo di mantenere la sua traiettoria, di non sbandare, uscire di strada, o invadere altre corsie. Sono interventi “temporanei” di presa di controllo di una specifica funzione.
Il Livello 1 è il cosiddetto “hands on”, cioè mani sul volante: il conducente e uno dei sistemi automatici hanno insieme il controllo. Ad esempio, il conducente guida e l’ACC (Adaptive Cruise Control) mantiene la velocità. Al conducente si richiede di essere pronto a riprendere il controllo manuale in qualsiasi momento.
Il Livello 2 è definito “hands off”, cioè mani non sul volante. E’ un modo di dire. Il veicolo accelera, frena, e sterza da solo. Ma il conducente deve prestare attenzione: diventa, in pratica, il controllore del funzionamento del sistema di guida autonoma. Deve, come nel caso del livello 1, essere pronto a riprendere il controllo in qualsiasi momento. Qualche realizzazione di questo livello di AI richiede che il conducente mantenga, come prova del suo stato vigile, le mani sul volante. Altrimenti, si disconnette.
Il Livello 3 è denominato “eyes off”: il conducente non è più richiesto di vigilare sul sistema di guida autonoma. Se vuole, può guardarsi un film o la partita. Tuttavia, su allarme, deve essere in grado di riprendere il controllo. In pratica, non può dormire, e non può disinteressarsi completamente di ciò che avviene intorno e dentro il suo veicolo.
Il Livello 4 è quello detto “mind off”: in pratica, si può dormire o abbandonare il sedile del guidatore. Solo in determinate circostanze il sistema lo richiama a vigilare, ad esempio quando il veicolo si trova in coda oppure in condizioni meteo limite. Se il guidatore non riprende il controllo entro un determinato periodo di tempo, il veicolo a guida autonoma deve essere in grado di fermarsi e parcheggiarsi da solo in luogo sicuro.
Il Livello 5 è intuitivo: sarà quello in cui nessun intervento umano sarà richiesto in nessuna circostanza.
Quali saranno gli effetti più importanti della introduzione delle automobili a guida autonoma?
segue
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