Figura 1. Panoramica delle neuroscienze - approccio robotico per il processo decisionale. La figura dettaglia le aree chiave per lo studio interdisciplinare. Credito:opinione corrente nelle scienze comportamentali
Gruppi di ricerca presso KAIST, l'Università di Cambridge, Istituto nazionale giapponese per la tecnologia dell'informazione e delle comunicazioni, e Google DeepMind sostengono che la nostra comprensione di come gli esseri umani prendono decisioni intelligenti ha ora raggiunto un punto critico in cui l'intelligenza dei robot può essere notevolmente migliorata imitando le strategie che il cervello umano utilizza quando prendiamo decisioni nella nostra vita quotidiana.
Nel nostro mondo in rapida evoluzione, sia gli esseri umani che i robot autonomi hanno costantemente bisogno di apprendere e adattarsi a nuovi ambienti. Ma la differenza è che gli esseri umani sono in grado di prendere decisioni in base alle situazioni uniche, mentre i robot si affidano ancora a dati predeterminati per prendere decisioni.
Nonostante i rapidi progressi compiuti nel rafforzamento delle capacità fisiche dei robot, loro sistemi di controllo centrale, che regolano il modo in cui i robot decidono cosa fare in qualsiasi momento, sono ancora inferiori a quelli umani. In particolare, spesso si affidano a istruzioni preprogrammate per dirigere il loro comportamento, e mancano del segno distintivo del comportamento umano, questo è, la flessibilità e la capacità di apprendere e adattarsi rapidamente.
Applicare le neuroscienze alla robotica, Professor Sang Wan Lee del Dipartimento di Ingegneria Bio e Cervello, KAIST e il professor Ben Seymour dell'Università di Cambridge e del National Institute for Information and Communications Technology del Giappone hanno proposto un caso in cui i robot dovrebbero essere progettati sulla base dei principi del cervello umano. Sostengono che l'intelligenza dei robot può essere notevolmente migliorata imitando le strategie che il cervello umano utilizza durante i processi decisionali nella vita di tutti i giorni.
Il problema con l'importazione di intelligenza di tipo umano nei robot è sempre stato un compito difficile senza conoscere i principi computazionali su come il cervello umano prende le decisioni, in altre parole, come tradurre l'attività cerebrale in codice informatico per i "cervelli" dei robot.
Però, i ricercatori ora sostengono che, a seguito di una serie di recenti scoperte nel campo delle neuroscienze computazionali, c'è abbastanza di questo codice per scriverlo efficacemente nei robot. Uno degli esempi scoperti è il "meta-controllore" del cervello umano, un meccanismo mediante il quale il cervello decide come passare da un sottosistema all'altro per svolgere compiti complessi. Un altro esempio è il sistema del dolore umano, che consente loro di proteggersi in ambienti potenzialmente pericolosi. "Copiare il codice del cervello per questi potrebbe migliorare notevolmente la flessibilità, efficienza, e sicurezza dei robot, " ha detto il professor Lee.
Figura 2. Soluzioni ispirate al cervello per l'apprendimento dei robot. Le opinioni neuroscientifiche su vari aspetti dell'apprendimento e della cognizione convergono e creano una nuova idea chiamata metacontrollo prefrontale, che può ispirare i ricercatori a progettare agenti di apprendimento in grado di affrontare varie sfide chiave nella robotica come prestazioni-efficienza-velocità, cooperazione-competizione, e compromessi esplorazione-sfruttamento. Credito:Robotica scientifica
Il team ha sostenuto che questo approccio interdisciplinare fornirà tanti benefici alle neuroscienze quanto alla robotica. La recente esplosione di interesse per ciò che sta dietro a disturbi psichiatrici come l'ansia, depressione, e la dipendenza ha dato origine a una serie di teorie sofisticate che sono complesse e difficili da testare senza una sorta di piattaforma di situazione avanzata.
Il professor Seymour ha spiegato, "Abbiamo bisogno di un modo per modellare il cervello umano per scoprire come interagisce con il mondo nella vita reale per verificare se e come le diverse anomalie in questi modelli danno origine a determinati disturbi. Ad esempio, se potessimo riprodurre il comportamento ansioso o il disturbo ossessivo-compulsivo in un robot, potremmo quindi prevedere cosa dobbiamo fare per trattarlo negli esseri umani".
Il team prevede che la produzione di modelli robotici di diversi disturbi psichiatrici, in modo simile a come i ricercatori usano ora i modelli animali, diventerà una tecnologia chiave del futuro nella ricerca clinica.
Il team ha anche affermato che potrebbero esserci anche altri benefici per l'apprendimento di esseri umani e robot intelligenti, recitazione, e comportarsi allo stesso modo. Nelle società future in cui uomini e robot vivono e lavorano tra loro, la capacità di cooperare ed entrare in empatia con i robot potrebbe essere molto maggiore se sentiamo che pensano come noi.
Il professor Seymour ha detto, "Potremmo pensare che avere robot con i tratti umani di essere un po' impulsivi o eccessivamente cauti sarebbe un danno, ma questi tratti sono un inevitabile sottoprodotto dell'intelligenza umana. E si scopre che questo ci sta aiutando a comprendere il comportamento umano come umano".
Il quadro per raggiungere questa intelligenza artificiale ispirata al cervello è stato pubblicato in due riviste, Robotica scientifica il 16 gennaio e Opinione attuale nelle scienze comportamentali il 6 febbraio 2019.
