Domenica 18 Agosto 2019
MacroambienteFacebook punta sui robot: perché questo investimento?

Facebook punta sui robot: perché questo investimento?

Facebook punta sui robot, insegnando loro a camminare e a imparare. Ecco perché la ricerca può essere molto utile al social network.


Raquel Baptista
A cura di: Raquel Baptista Autore
Facebook punta sui robot: perché questo investimento?

Cosa ha a che fare un social network con il settore della robotica? Perché ora Facebook punta sui robot? Cosa c’entra questo investimento con gli obiettivi di un social come quello di Zuckerberg? Se da un lato la notizia può sembrare leggermente strana, dall’altro invece non è difficile comprendere l’utilità che può avere la ricerca nel campo della robotica, per un gigante come Facebook, che tra l’altro già da molto tempo aveva deciso di dedicarsi allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. In che modo questo tipo di ricerca può incidere sull’esperienza degli utenti?

Facebook punta sui robot, insegnando loro a camminare. Per quale motivo?

«Far avanzare l’intelligenza artificiale, insegnando ai robot a imparare» sarebbe l’obiettivo principale di Facebook, seguendo il titolo dell’articolo pubblicato sul blog dell’azienda. Gli sviluppi nel campo della robotica possono far nascere importanti opportunità per l’intelligenza artificiale, come spiegano gli autori, aggiungendo che «insegnare alle macchine a imparare da sole nel mondo fisico ci aiuterà nello sviluppo di sistemi di IA più efficienti e flessibili anche in altri scenari».

Sappiamo che i robot possono essere programmati per svolgere determinati compiti, come per esempio, nel caso della ricerca in questione, camminare. Così vengono inseriti dei comandi che permetteranno ai robot di eseguire i movimenti necessari per potersi spostare senza difficoltà. Dal robot “Daisy”, però, i ricercatori del team di Facebook si aspettano di più: vogliono insegnargli a camminare senza “manuale di istruzioni“, senza un aiuto, come un essere umano farebbe, cioè da solo. Imparare a camminare «nel mondo fisico» sarà certamente diverso di imparare a navigare in una marea di dati come quella di Facebook; tuttavia, come affermato da Devin Coldewey di The Crunch, «l’idea di un sistema che una volta fornite delle regole di base e degli obiettivi impara da solo, in un breve lasso di tempo» potrà applicarsi a entrambi casi.

Per tali ragioni Facebook punta sui robot e anche se quel che si cerca di proporre a “Daisy” non è una novità nel settore, l’obiettivo è comunque ambizioso: l’intenzione, infatti, è ridurre la quantità di dati solitamente necessari affinché un sistema di intelligenza artificiale riesca a portare avanti un determinato compito.

Sapendo che Facebook utilizza l’IA per la traduzione automatica di parole oppure per il riconoscimento di oggetti o persone all’interno delle foto, è possibile sostenere che questo tipo di ricerca contribuirà certamente anche a rendere più efficiente, nel lungo periodo, le funzionalità presenti sul social network. Oltre ai due esempi menzionati, gli sviluppi in questo settore potrebbero contribuire a perfezionare il sistema di identificazione di contenuti che violano le condizioni d’utilizzo di Facebook (come propaganda terroristica o nudità, per esempio).

Fonte: Facebook

Facebook testa anche la curiosità del robot

Un altro dato interessante riguarda il concetto di “curiosità” e come il team di Facebook ha deciso di “applicarlo” a un braccio robotico per la realizzazione di diversi compiti. Nel caso degli esseri umani, è la curiosità che li spinge a sperimentare nuove situazioni ed eventualmente imparare qualcosa di nuovo. Per “curiosità“, però, in questo caso si intende semplicemente che il «sistema di IA verrà ricompensato per esplorare l’ambiente circostante o per provare delle cose nuove» (come decidere di camminare più o meno velocemente), riducendo così il grado di incertezza delle azioni da portare avanti, per esempio controllando due volte lo stesso oggetto o spostando la camera ulteriormente in modo da avere una prospettiva più allargata del contesto ed evitare gli ostacoli.

Tutto questo potrebbe essere facilmente riconducibile al grande investimento del social di Zuckerberg in tecnologia di computer vision . Di recente l’azienda ha introdotto il dispositivo “Portal” che, grazie a una telecamera intelligente, riesce a personalizzare molto le classiche videochiamate che costringono gli utenti a stare fermi e posizionati ben di fronte allo schermo. Portal di Facebook riconosce il volto delle persone e le “segue” mentre camminano, adattando lo zoom della telecamera man mano che gli utenti si spostano liberamente all’interno della stanza, consentendo all’interlocutore di vedere tutto ciò che avviene nell’ambiente circostante.

È facile comprendere quanto sia importante la capacità di conoscere e di esplorare il contesto per l’ottimizzazione di dispositivi come Portal o per qualsiasi applicazione che richieda informazioni sull’ambiente per poter fornire feedback o per funzionare correttamente.

Conoscere l’ambiente dal tocco

Il gruppo di ricercatori, inoltre, ha sviluppato una nuova tecnica di machine learning, definita “apprendimento auto-supervisionato” (“self-supervised learning”), che consente di imparare attraverso il tocco e quindi mediante l’esplorazione tattile del contesto. Le mani robotiche utilizzate possiedono dei sensori sulla punta delle dita e l’idea è quella di insegnare ai robot a capire come fare le cose da soli: per esempio, prendere in mano un oggetto, ripetendo il compito per diverse volte e utilizzando i dati provenienti dai sensori tattili (o comunque della propria esplorazione dell’ambiente circostante) per migliorare sempre di più la precisione della propria performance.

Dunque, se Facebook punta sui robot l’investimento è certamente ben studiato. Come si può leggere sul blog aziendale, «il nostro lavoro di robotica ha lo scopo non solo di creare dei robot più performanti, ma anche di andare oltre i limiti dell’IA negli anni e nei decenni futuri. Se vogliamo avvicinarci allo sviluppo di macchine che riescono a pensare, pianificare e ragionare come fanno le persone, allora dobbiamo costruire dei sistemi di IA che possano imparare da soli, in scenari molto diversi, al di là del mondo digitale».

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