Sabato, presso la sede dell’Ordine degli Ingegneri si è tenuta la conferenza “Io, curioso“. I relatori hanno esplorato il campo della curiosità e della sua riproducibilità in un robot, ed hanno iniziato ponendosi delle domande:

• Robot curiosi, perché?
• Quali sono gli eventuali vantaggi?
• Che cosa serve per infondere curiosità?

Anticipando le conclusioni: siamo ancora molto lontani dalla meta, ma la curiosità sarà per forza di cose un componente essenziale dei robot del futuro, che dovranno essere in grado di prendere decisioni autonome. Ma quale è il nesso tra l’autonomia e la curiosità?

L’autonomia richiede apprendimento e adattamento all’ambiente circostante.

L’apprendimento richiede esplorazione, perché chi non esplora non può imparare, anche se le esperienze che si fanno non sono sempre positive. Ma d’altra parte un “sistema non curioso” non impara alcunché.

L’esplorazione è stimolata dalla curiosità, che è lo stimolo per la ricerca di nuove esperienze. Quindi, alla fine, la curiosità è un ingrediente essenziale per sviluppare sistemi autonomi.

Purtroppo per adesso non esiste nulla del genere; alcuni robot sono in grado di apprendere, ma l’oggetto del loro apprendimento è imposto dall’esterno dai ricercatori, non è il frutto di una scelta.

Un possibile percorso passa attraverso la realizzazione di sistemi che siano in grado imparare dall’interazione con l’ambiente, costituiti da un lato da hardware e software di adeguata complessità, dall’altro basati sullo studio delle basi neurofisiologiche e cognitive dell’apprendimento. Si tratta di un processo fortemente interdisciplinare che impone una visione “olistica” del problema.
Ci si è accorti che è necessario sviluppare robot umanoidi per poter studiare l’apprendimento con azioni simili a quelle dell’uomo, per esplorare l’ambiente in “modo umano” e definire gli strumenti di base per esercitare la curiosità, imparando tramite le interazioni di un corpo fisico in grado di esercitare azioni sull’ambiente.

Le ultime evoluzioni delle neuroscienze tendono verso un’idea del sistema nervoso per il quale le azioni e la fisicità del corpo hanno un ruolo fondamentale nello sviluppo dell’intelligenza. Quali di questi recenti sviluppi hanno più influenzato la ricerca e lo sviluppo nel campo dei sistemi intelligenti?
Ci sono stati dei mutamenti nelle teorie che sottendono a questi concetti, dei passaggi ad un sistema ad un altro. Vediamone alcuni.

• Da separazione a integrazione - il sistema nervoso viene studiato come un sistema integrato: le stesse zone cerebrali condividono azione e percezione. Le rappresentazioni degli oggetti non sono più solo una enumerazione dei singoli elementi costitutivi fisici, ma rimandano anche alle proprietà percettive: ad esempio l’immagine di una torta ci richiama alla mente anche le sensazioni che sappiamo si provino mangiandola, tipo il sapore ed il profumo degli ingredienti, la loro consistenza e temperatura, e così via.
• Da mente a mente e corpo - La concezione della struttura fisica come parte imprescindibile dell’intelligenza e della comprensione dell’ambiente. Ad esempio: una matita ed un ombrello hanno forme simili ma richiamano concetti ed azioni molto diverse. La comprensione e il riconoscimento degli oggetti non rimane solo un mero processo geometrico (sedia = sedile + spalliera + gambe), ma coinvolge anche una parte motoria e sensoriale (su questo oggetto mi ci posso sedere, quindi è una sedia).
• Dall’interpretazione alla predizione - dal concetto di un sistema nervoso che interpreta gli stimoli provenienti dalla periferia ad un sistema nervoso che predice gli impulsi che arriveranno dagli apparati periferici. Interpreto usando le mie esperienze passate, e predico cosa potrà accadere nel prossimo futuro, applicando un sistema di causa/effetto che mi consente di “prepararmi” a ciò che sta accadendo nell’ambiente circostante.
• Dalla logica alle emozioni - non tutte le decisioni sono prese con scelte logiche, ma spesso sono influenzate dalle emozioni, quindi si tratta di colmare il salto che va da intelligenza artificiale alla coscienza artificiale.
• Da adulto a bambino - dall’analisi del funzionamento di un sistema alla comprensione di come un sistema sia stato costruito. L’intelligenza è in continua evoluzione, per realizzare dei sistemi di coscienza artificiale, devo considerare l’evoluzione del sistema stesso. Devo capire come è arrivato ad essere intelligente, quali sono i processi che lo hanno sviluppato e come è arrivato ad essere intelligente.

Ma quali sono le capacità che mancano agli attuali robot?

• La capacità dei prevedere le azioni, di capire in che contesto si trovano.
• L’apprendimento “online”, “al volo”, la capacità di capire ed apprendere mentre si eseguono azioni. Al momento i processi sono istinti, e lo sviluppo procede in modo asincrono, separando l’apprendimento dall’azione, senza possibilità di avere un feedback immediato.
• L’intelligenza sociale, cioè la capacità di capire e interagire con altri esseri, sia umani che artificiali.

Piuttosto che puntare su una singola tecnologia per il futuro, è opportuno rendersi conto che lo sviluppo della curiosità e quindi dell’autonomia sarà un processo interdisciplinare, dove diversi campi, dall’ingegneria alla psicologia, dalla neurofisiologia alla medicina, dovranno portare il loro contributo.

Negli ultimi anni si sta assistendo ad un grande sviluppo di tutte le tecnologie che permettono di studiare meglio il cervello, e capire quali aree si attivano durante certi compiti. Ci si è resi conto che il cervello funziona diversamente da come si pensava tradizionalmente, il vecchio modello dell’”omuncolo” mappato sulle diverse aree dell’encefalo sta perdendo significato: intanto la percezione dell’ambiente circostante è un processo che procede per elaborazioni parallele dei diversi stimoli, inoltre è cambiata la teoria tradizionale che vedeva lo stimolo viaggiare dalle aree del cervello deputate alla sua decodifica verso le aree motorie che determinano la reazione del corpo allo stimolo stesso.
Il cervello “motorio” influisce su quello che io vedo; una metafora possibile per spiegare il processo potrebbe essere la differenza esistente tra il vedere ed il guardare.

La modalità di riconoscimento degli oggetti è fortemente influenzata dalla capacità motoria: viene fatto l’esempio di una penna che assomiglia molto ad una banana: a seconda di come questo oggetto venga rappresentato, gli si dà una diversa interpretazione, proprio perché la forma di un oggetto è legata alla sua funzione e quindi alle funzioni motorie ad esso collegate. La parte di cervello che muove la mano, influisce sul modo in cui io interpreto e capisco le cose.
Sono stati individuati dei particolare neuroni, detti “neuroni specchio”, che reagiscono allo stesso modo quando un oggetto viene visto e quando viene afferrato.

Ciò che conta per il cervello non è il movimento ma lo scopo (il “goal”) dell’azione. A seconda del goal dell’azione, lo stesso neurone motorio si attiva o meno. Addirittura esso si attiva anche se “vede” l’azione compiuta da un altro essere. In pratica si riconosce un oggetto anche attraverso le possibili interazioni che si possono avere con esso.
La nostra comprensione degli altri passa per la comprensione di noi stessi: questi esperimenti condotti su scimmie, hanno rivelato che la stessa azione di afferrare una nocciolina, se fatta dallo sperimentatore con le proprie dita, stimola i neuroni specchio dell’animale, se fatta con una pinza, no. Se l’azione si fa con lo stesso intento ma con un metodo diverso, estraneo all’esperienza della scimmia ( cfr: la pinza) non succede nulla. Per capire gli altri bisogna capire e conoscere noi stessi.

Si ipotizza che l’area che nella scimmia contiene questi “neuroni specchio” si sia evoluta nell’uomo nella cosiddetta area di Broca, che è un’area che controlla il linguaggio, e questo completerebbe un quadro dove l’interazione con l’ambiente e i propri simili è una protoforma di comunicazione.

La neuroscienza è sempre stata ispiratrice per la tecnologia: ad esempio i fratelli Wright hanno studiato gli uccelli per parecchi anni, e dagli studi compiuti sull’aerodinamica degli aerei si è potuto capire meglio come volano gli uccelli. C’è un “circolo virtuoso” che alimenta la conoscenza e ciascuna scoperta ha possibili ricadute da una disciplina all’altra.

Per capire e riprodurre l’interazione con l’ambiente, è necessario pensare in termini motori: un robot senza braccia non capisce le azioni fatte da una mano.

Lo scopo, il “goal” dell’azione è una delle cose importanti per programmare le azioni stesse, per “descriverle” prima. Lo scopo dell’azione è scomposto in una serie di attivazioni muscolari che portano a conseguenze percepibili, le quali con un feedback riaggiustano l’azione che ha causato i movimenti. Tutto questo processo che avviene negli esseri viventi deve essere riprodotto nei robot. Lo studio dei neuroni specchio è fortemente collegato a questi aspetti: per apprendere osservando, i neuroni potrebbero essere influenzati dalle azioni fatte da altri. Manca il goal dell’azione, ma tutti gli altri meccanismi, compreso il feedback ci sono sempre, comportando l’apprendimento tramite l’osservazione. Sono stati fatti esperimenti partendo da questi elementi concettuali: robot umanoidi che astraessero le proprietà di un oggetto dopo aver osservato per un po’ di tempo come i ricercatori interagissero con gli oggetti stessi. L’addestramento con una serie di oggetti diversi dona al robot la capacità di prendere decisioni in base alla caratteristica dell’oggetto che gli viene proposto in un dato momento. L’interazione si baserà su una serie di azioni coerenti con la situazione contingente: capacità di decisione autonoma.

Interessante il fatto che il laboratorio di robotica dell’Istituto di Tecnologia di Genova, rilasci tutte le specifiche dei robot sui quali sta lavorando con licenza GPL, sia i progetti che l’hardware ed il software. Chiunque sia interessato può scaricare il tutto e usufruire degli studi già fatti.

Le implicazioni psicologiche della curiosità sono altrettanto interessanti. Intanto la curiosità è costosa in termini evolutivi: i mammiferi sono il genere più curioso, ed i cuccioli sono quelli che pagano il prezzo più alto in termini di mortalità, e ciò influisce sul modo in cui essi imparano a prendere le decisioni. Spesso si vede quello che si desidera vedere, mentre è importante non avere alcuna aspettativa sulla realtà, non avere preconcetti. Questo è particolarmente importante negli studi scientifici: i ricercatori, persone per forza di cose curiose, dovrebbero avere la massima apertura verso ciò che stanno osservando, portando attenzione ad ogni singolo aspetto, cercando di avere il quadro più completo e chiaro possibile.

Le mie considerazioni.
L’argomento è interessantissimo, e il tempo di una conferenza non basta certamente a sviscerare tutti gli aspetti. Quello che mi ha colpito maggiormente è aver recepito questa nuova visione multidisciplinare e olistica. Ultimamente mi è capitato diverse volte di ascoltare scienziati e ricercatori che propendono per queste teorie di “visione integrata” dei fenomeni. C’è la sensazione che lo studio di un sistema non possa prescindere da una visione generale che non si adatta più alla suddivisione rigida dei sottosistemi che lo compongono, ma piuttosto si orienti verso modelli di interazione bidirezionale e di feedback complessi che si stabiliscono tra le diverse entità.

I relatori sono apparsi particolarmente soddisfatti di poter divulgare questi argomenti ad un pubblico di non addetti senza il filtro dei media, e della stampa in particolare, che su questi aspetti tende a privilegiare la ricerca della notizia sensazionale (che non c’è praticamente mai), spesso distorcendo le dichiarazioni degli intervistati.

Malgrado il tema stimolante, due ore e mezza sono sinceramente troppe; ai relatori non è stato dato un limite di tempo e il pubblico ha fatto poche domande, stremato dalla lunghezza della conferenza. Sono certo che esposizioni più brevi avrebbero stimolato maggiormente la partecipazione e animato di più il dibattito.
E poi, per favore, basta con le centinaia di slide PowerPoint! Una visita a Presentation Zen di tanto in tanto, farebbe molto bene a chi parla in pubblico.