Sabato, 20 Ottobre 2018
INNOVAZIONE

I robot diventano curiosi, studio: possono imparare da ciò che vedono

ROMA. I robot diventano curiosi: si stanno moltiplicando gli esperimenti per programmare macchine capaci di esplorare l’ambiente in cui si trovano, imparando da ciò che vedono.

L’ultimo è stato pubblicato sulla rivista Artificial Intelligence ed è descritto anche sul sito di Science.

E’ stato messo a punto da due informatici, Todd Hester, dell’azienda Google DeepMind, a Londra, e Peter Stone, dell’università del Texas.

Negli ultimi anni sono stati messi a punto molti algoritmi per tentare di far diventare curiosi i robot, ma nessuno è riuscito mai ad avvicinarsi alla curiosità umana.

I ricercatori hanno quindi tentato di migliorare questi programmi:

«Stavo cercando metodi per rendere i computer più intelligenti e renderli capaci di esplorare come un essere umano» ha detto Hester. L’intenzione era di renderli capaci «non di esplorare tutto, e a caso, ma cercare di fare qualcosa un po' più intelligente».

Così, insieme al collega Stone, Hester ha sviluppato un nuovo algoritmo, Texplore-Venir, che si basa su una tecnica chiamata apprendimento per rinforzo.

Questa tecnica viene usata da Google DeepMind per consentire ai programmi di padroneggiare i giochi da tavolo, come quella che ha permesso al suo computer di battere il campione mondiale di «go».

Nell’apprendimento di rinforzo, un programma cerca qualcosa, e se la mossa lo avvicina a un obiettivo, come l’uscita da un labirinto, riceve una ricompensa. In questo modo avrà imparato con più efficacia ed è più probabile che la prossima volta riesca anche a fare meglio.

Texplore-Venir, invece, fa qualcosa in più: aggiunge anche un obiettivo interno, per il quale il programma si auto-ricompensa quando impara qualcosa di nuovo.

I ricercatori hanno provato il loro metodo sia su un bot, ossia un programma per computer, sia su un robot umanoide alto mezzo metro e chiamato Nao.

L’esperimento ha dimostrato che è possibile far diventare i robot curiosi, una qualità importante, secondo Hester, per rendere le macchine capaci di avere comportamenti flessibili se impegnate in lavori domestici o in un processo produttivo.

© Riproduzione riservata

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