Prove tecniche di vita artificiale: robot fifoni per darci sicurezza

 
di Cristian Fuschetto
 
Insegnare ai robot ad avere paura per creare robot in grado di curare le nostre paure. O perlomeno le nostre ansie. Mentre i signori della rivoluzione tecnologica, da Bill Gates a Elon Musk, fanno apostasia dalla fede di cui sono (stati) ragguardevoli profeti additando l’intelligenza artificiale come un pauroso “sterminatore” di noi poveri umani 1.0, un team di giovani ricercatori della Federico II prova letteralmente a instillare la paura nell’intelligenza artificiale. E non solo per renderla più “umana”, molto più semplicemente per renderla più efficiente.
 
Da Darwin in poi sappiamo che gli stati emotivi più profondi svolgono un ruolo fondamentale nelle scelte e nelle decisioni di ciascuno di noi, salvaguardandoci da situazioni di pericolo e aumentando così le possibilità di sopravvivenza. La paura, per esempio, segnala una situazione di rischio e “addestra” alle condizioni di emergenza. Come dire, chi percepisce paura riesce a cavarsela meglio di chi non l’avverte affatto perché quanto meno riesce a intercettare una potenziale situazione di pericolo e prendere delle contromosse. E allora perché non addestrare degli agenti artificiali ad avere paura? Avremmo dei robot sempre più bravi a gestire situazioni di emergenza in cui potremmo trovarci coinvolti.
 
A lavorare su quest’ipotesi di lavoro è stato un team di psicologi del Dipartimento di Studi Umanistici della Federico II. Guidati da Orazio Miglino, ordinario di Psicologia evolutiva e fondatore del NAC – Laboratorio di Cognizione Naturale e Artificiale dell’ateneo federiciano, i ricercatori hanno sviluppato un modello neurale computazionale in grado di osservare il modo in cui emergono diverse strategie di gestione del rischio attraverso generazioni di popolazioni di robot. Il modello è stato descritto nello studio “Basic emotions and adaptation. A computational and evolutionary model” pubblicato sulla rivista PLOS ONE a firma, oltre che di Miglino, di Daniela Pacella, Michela Ponticorvo e Onofrio Gigliotta. A illustrare i dettagli della ricerca in un incontro aperto, per la natura stessa della ricerca, all’intera comunità scientifica, da filosofi a medici a ingegneri, sarà domani giovedì 21 dicembre alle 10 presso l’Aula Iacono del Dipartimento di Studi Umanistici (via Porta di Massa), Daniela Pacella, ricercatrice del Nac ora in forza all’Insect Robotics Lab School of Informatics dell’Università di Edimburgo, nell’ambito del seminario “Modelli neuro-robotici della paura. Un approccio evoluzionistico”.
 
Intelligenza artificiale al servizio di ansiosi
«I risultati di questa ricerca – spiega la giovane ricercatrice – vanno in due direzioni. Innanzitutto, un agente artificiale in grado di gestire adeguatamente il rischio può essere di supporto all’uomo in situazioni improvvise di pericolo o ansiogene, può aiutarci a prendere delle decisioni in situazioni quotidiane di incertezza, come quando guidiamo, quando attraversiamo la strada, quando scegliamo un percorso o abbiamo necessità di acquistare un articolo».
 
Accanto all’utilità pratica c’è tuttavia un altro risvolto per alcuni versi ancora più interessante della ricerca. «Una rete neurale artificiale come quella che abbiamo adottato nel nostro modello – continua la psicologa – mira a isolare i circuiti emotivi dalle altre funzioni cognitive. Grazie alla sua semplicità, questo modello potrà darci informazioni importanti e chiare su quali aree del cervello sono implicate nella genesi della paura, e potrà quindi guidarci nei prossimi studi da applicare all’uomo».
 
Capire le emozioni per capire il pensiero
I ricercatori partenopei sono partiti da una semplice considerazione: in natura i predatori sono un rischio variabile ma sempre presente per ogni organismo vivente, specialmente durante l’esplorazione del territorio alla ricerca di cibo. Come fanno gli animali a imparare a gestire questo rischio in maniera efficace e a prendere le giuste decisioni in situazioni di stress? Grazie al modello neurale sviluppato, gli psicologi federiciani hanno potuto sperimentare l’evoluzione della capacità di gestione del rischio osservandola in generazioni di popolazioni di robot, proprio come è accaduto in passato nelle specie umane e animali. Acquisire nuove conoscenze sulla genesi ed evoluzione delle emozioni serve a fornire contributi fondamentali alla conoscenza dei meccanismi di apprendimento sia umani sia artificiali. «Le emozioni – sottolinea la ricercatrice – sono fortemente connesse alla memoria, alle decisioni, alla motivazione, alla sopravvivenza. Se vogliamo che i nostri cervelli artificiali diventino sempre più umani, integrare i circuiti delle emozioni diventa non solo fondamentale ma imprescindibile».
 
La paura come indispensabile strumento di sopravvivenza
Denunciato coram populo l’“Errore di Cartesio” e voltate le spalle a secoli di dominio razionalista, le teorie evoluzionistiche stanno mostrando come le emozioni di base svolgano un ruolo fondamentale anche nei processi cognitivi più elevati. Pur trattandosi di manifestazioni per lo più innate, prive di mediazione cognitiva, e modellate dalla selezione naturale, le emozioni sono, come scrive Antonio Damasio sono «eventi mentali che ci aiutano a risolvere problemi non standard che implicano creatività, giudizio e processi decisionali».
 
È proprio la semplicità e l’immediatezza dei sentimenti a sancirne l’efficacia: da un punto di vista evoluzionistico indugiare di fronte a un pericolo potrebbe significare pagare a caro prezzo il ritardo della risposta. Grazie a reti neurali artificiali e ad algoritmi genetici i ricercatori partenopei hanno riprodotto e fatto evolvere comportamenti “emotivi” anche nei robot, studiando il modo in cui essi emergono e si consolidano in risposte efficaci. Laddove la capacità di gestione del rischio non è funzionale possono infatti emergere comportamenti disorganizzati, per esempio stati di ansia, di shock o disturbo post-traumatico da stress.
 
Alla scoperta della Vita Artificiale
Posto che afferrare la genealogia delle emozioni farebbe compiere un evidente passo in avanti alla conoscenza anche del pensiero astratto, quello che viene da domandarsi un attimo prima è tuttavia un’altra cosa. Ma come fanno i ricercatori i ricercatori a simulare la nascita e l’evoluzione delle emozioni in popolazioni di robot? Anzi, che significa allevare generazioni di robot? Gli studi di Computer Science non lesinano sorprese, si sa, ma tra essi ce n’è una davvero singolare. Si chiama “Vita Artificiale” e si ispira alle conoscenze biologiche per costruire delle macchine adattive e, in qualche misura, “viventi”. «In particolare – spiega Orazio Miglino, direttore del NAC e coordinatore dei Corsi di Studio di ambito Psicologico del Dipartimento di Studi Umanistici della Federico II – la teoria darwiniana e alcune teorie di psicologia dell’apprendimento sono state trasformate in precisi algoritmi».
Per Darwin ogni forma vivente è il prodotto di un costante processo di adattamento che coinvolge, nel corso di migliaia di anni, una enorme massa di individui. L’interazione con l’ambiente, un fenomeno di per sé imprevedibile, è il motore che provvede a selezionare gli individui aventi un patrimonio genetico adatto alla sopravvivenza e quindi alla riproduzione. «Tutti questi processi noi oggi possiamo applicarli all’allevamento di macchine grazie a formule che prendono il nome di algoritmi genetici. Il processo di allevamento e addestramento avviene in un ambiente software e i risultati ottenuti in questo ambiente possono essere scaricati nel computer di bordo di un robot fisico». E’ dunque possibile simulare la selezione di una carattere specifico, la paura e la capacità di gestire lo stress, e farlo evolvere fino a che non arriva a garantire determinate performance in robot reali (in “carne e ossa”).
 
Robot più efficienti? Quelli timorosi
Nonostante numerosi modelli abbiano finora provato a incorporare emozioni di base nel comportamento di robot e agenti intelligenti, in pochi hanno approcciato il problema da un punto di vista evolutivo. La novità dello studio dei ricercatori del Nac sta qui, rappresentare un modello neurale computazionale ispirato alla biologia umana e animale teso a mostrare come la gestione del rischio possa emergere dall’apprendimento attraverso l’evoluzione e, al tempo stesso, come ciò influisca sulla fitness in robot simulati. I robot sono evoluti e testati in ambienti con livelli diversi di pericolo e le loro performance sono analizzate e comparate. «Certo, anche se fa un certo effetto possiamo dire che stiamo insegnando loro ad avere paura» si schermisce Daniela Pacella. «Nonostante non abbiano coscienza o consapevolezza per come la intendiamo noi, i robot sono certamente in grado di esibire comportamenti simili agli umani se messi di fronte al pericolo, e sono in grado di riconoscerlo e difendersi. In questo senso, osserviamo che inseguono la sopravvivenza. Da cosa nasce la paura, se non da questo?».
 
LEGGI ARTICOLO SU IL MATTINO