L'IA autonoma non è più un sogno lontano. Negli ultimi anni sono stati compiuti progressi significativi nello sviluppo di robot in grado di pensare da soli. Con i progressi nell'apprendimento automatico, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale, l'IA autonoma è diventata una realtà. Dalle auto a guida autonoma ai droni in grado di navigare in ambienti complessi, queste macchine intelligenti trasformano il modo in cui viviamo e lavoriamo.
Che cos'è l'intelligenza artificiale autonoma?
L'intelligenza artificiale autonoma è una macchina che si basa su un programma integrato per comunicare o servire contenuti prestabiliti. Fa in modo che i veicoli e altri dispositivi eseguano autonomamente sequenze di manovre estese senza la guida umana. L'intelligenza artificiale (AI) può già aiutarci a svolgere molti compiti semplici. L'IA autonoma può fare cose nel mondo reale senza il coinvolgimento umano. Gli esempi includono auto a guida autonoma, chatbot, ecc.
Il National Artificial Intelligence Act del 2020 spiega l'intelligenza artificiale (AI):
"Il termine 'intelligenza artificiale' indica un sistema basato su macchine che può, per un dato insieme di obiettivi definiti dall'uomo, fare previsioni, raccomandazioni o decisioni che influenzano ambienti reali o virtuali."
LEGGE NAZIONALE SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE DEL 2020
Le auto a guida autonoma sono le più familiari. Ma ci sono altri luoghi in cui i ricercatori usano l'IA per esplorare le capacità dei veicoli. Man mano che l'IA avanza a passi da gigante, l'IA a guida autonoma potrebbe assumere ancora più posti di lavoro. Questi includono volare aerei, consegnare merci e possibilmente operare ambulanze. Alcuni ricercatori hanno anche scoperto che l'IA autonoma può svolgere il lavoro in modo più efficiente e sicuro rispetto agli esseri umani.
L'IA in modalità autonoma è più complessa del previsto. I ricercatori devono sviluppare e costruire più strategie passo dopo passo per ottenere più algoritmi per più compiti. Questo è il modo per raggiungere l'obiettivo di estendere questa funzionalità. Possiamo ottenere più capacità attraverso l'IA che mai.
L'IA autonoma richiede un pensiero strategico. Questo approccio di pensiero copre molte diverse applicazioni di successo dell'IA. Ci sono molti esempi tipici. Gli esempi includono la visione artificiale o gli algoritmi di riconoscimento vocale. Tutti si concentrano su un momento specifico nel tempo. Gli utenti consentono inoltre loro di accedere ai database e trovare tutti i dati di cui potrebbero aver bisogno. Per quanto ne sappiamo, la maggior parte delle applicazioni di apprendimento automatico utilizza un set di addestramento di quasi tutti i possibili risultati.
Queste operazioni autonome di intelligenza artificiale ci richiedono di immaginare i potenziali risultati che potrebbero verificarsi in futuro. Dobbiamo prevedere i possibili problemi e stabilire la linea d'azione corrispondente. In questo modo, ci aiuta a ridurre la possibilità di pericolo. Può anche migliorare la velocità dell'IA e altri fattori. Potremmo far imparare a queste IA a giocare a scacchi. Giocare a scacchi è il miglior metodo di allenamento sia per l'intelligenza artificiale che per gli umani.
Molti dispositivi autonomi sono diventati buoni aiutanti per l'uomo. Le mappe digitali delle strade e gli strumenti che superano i test sono i migliori esempi. Possiamo usarli per trovare il percorso migliore verso una posizione specifica. L'uso di sensori sonar e telecamere aiuta le persone a rilevare potenziali pericoli.
La storia dell'IA autonoma
La storia dell'IA autonoma risale agli anni '50, quando fu introdotto per la prima volta il concetto di intelligenza artificiale. Tuttavia, fu solo negli anni '80 che iniziarono ad emergere robot autonomi. Il primo robot autonomo è stato sviluppato nel 1985 da Rodney Brooks, professore al MIT. Questo robot, chiamato Genghis, potrebbe navigare nel suo ambiente ed evitare gli ostacoli utilizzando un semplice insieme di regole. Da allora, l'IA autonoma ha continuato a evolversi, con i ricercatori che sviluppano algoritmi sempre più complessi e tecniche di apprendimento automatico per addestrare questi sistemi. Oggi, l'intelligenza artificiale autonoma viene utilizzata in una varietà di settori, dalle auto a guida autonoma ai droni e ai dispositivi medici.
Questo video presenta le opinioni del Segretario di Stato americano Anthony Blinken sull'intelligenza artificiale:
Come funziona l'intelligenza artificiale autonoma?
L'intelligenza artificiale autonoma è ancora un campo molto nuovo per noi. Molti ricercatori stanno lavorando per perfezionare i loro algoritmi e trovare modi per risolvere i problemi. Possiamo suddividere il lavoro dell'IA autonoma nel seguente.
- Strato sensibile: I sensori vengono utilizzati per costruire un modello del mondo in continua evoluzione. Le telecamere sono spesso scelte come sensori per studiare questa direzione. Queste telecamere sono generalmente ancora controllate dall'illuminazione di laser o altre fonti. I ricercatori possono anche utilizzare questi sensori per ottenere informazioni sulla posizione dal GPS o da altre agenzie indipendenti.
- Strato di fusione: Questi dettagli ottenuti dai vari sensori devono essere organizzati in una vista unica e completa. Questa vista deve anche rappresentare ciò che sta accadendo intorno al veicolo. Mentre in questo, alcune immagini potrebbero non essere visibili a causa dell'occlusione. Alcuni potrebbero non tenere traccia di cose specifiche. Potrebbero aver bisogno di tenere traccia di informazioni più coerenti. Questo è quando gli algoritmi di fusione dei sensori sono la strada migliore da percorrere. Classificheranno i dettagli raccolti dai sensori e costruiranno un modello affidabile. Questo modello può essere utilizzato nelle fasi successive della pianificazione.
- Strato percettivo: Il sistema deve identificare l'area specifica per la quale è stato costruito il modello. Che si tratti di una strada, di un sentiero o di uno specifico oggetto in movimento.
- Livello di pianificazione: L'IA autonoma studierà il modello costruito per trovare il miglior percorso da seguire. Ottiene inoltre informazioni aggiuntive tramite software di mappatura, previsioni meteorologiche e sensori del traffico.
- Livello di controllo: Deve inoltre garantire che i motori e il sistema di sterzo non vengano deviati da alcun ostacolo quando sceglie e si muove lungo quel percorso.
Le informazioni decisionali prese dal sistema autonomo AI vengono trasmesse attraverso il livello superiore di sensori al livello di controllo. Naturalmente, alcuni cicli di feedback riportano le informazioni al livello superiore attraverso i livelli inferiori. In questo modo, aiuta a migliorare i livelli superiori di rilevamento, pianificazione e percezione.
L'intelligenza artificiale del sistema autonomo può anche portare dati attraverso fonti esterne. I sistemi autonomi sono particolarmente utili quando due dispositivi comunicano tra loro. Scambiano informazioni in un processo chiamato "apprendimento della flotta". E raggiungere lo scopo della raccolta e dell'apprendimento delle informazioni. Gli algoritmi di fusione dei sensori consentono ai dispositivi di utilizzare la cronologia di altri dispositivi nella stessa posizione. Può anche aiutarti a prendere decisioni più informate. Usiamo l'esempio del rilevamento di oggetti in movimento, come i pedoni. È impegnativo utilizzare pochi secondi di video per determinare la velocità o meno di un oggetto in movimento. Questo perché le persone potrebbero non muoversi durante quel periodo. Ma se usiamo i dati del sensore per confrontarli con immagini simili scattate all'inizio della giornata. Possiamo facilmente concludere.
Possiamo anche classificare questi sistemi autonomi AI. In base alla quantità di interazione umana richiesta per il suo funzionamento, può essere classificata nei seguenti tipi.
- Sistema informatico ad interazione diretta: Questo sistema può dirsi controllato quasi interamente dall'operatore. Possiamo anche chiamare questo processo gestito dall'uomo operazione remota. Questo processo richiede l'input umano per cambiare posizione, atteggiamento e stato. Vediamo comunemente escavatori, gru e droni che eseguono processi di questo tipo.
- Applicazioni robotiche assistite dall'operatore: I robot richiedono l'aiuto di un operatore umano per eseguire determinate attività di fascia alta. Allo stesso tempo, questi robot possono eseguire determinate attività e fare delle scelte. Tuttavia, questi sistemi richiedono un input umano supervisionato prima di completare l'attività.
- Sistemi completamente autonomi: Questo sistema consente lunghi periodi di funzionamento senza l'ausilio dell'operatore. È adatto per l'uso in aree remote dove potrebbero esserci ritardi o la supervisione diretta è impossibile.
Autonomia contro AI
I concetti di intelligenza artificiale e autonomia sono completamente diversi nella pratica. Possono essere usati singolarmente o in concerto. Puoi esprimere la differenza tra loro nel modo seguente.
Autonomia dell'intelligenza artificiale = Intelligenza artificiale + Completamento delle attività = Risoluzione dei problemi
Questa intelligenza artificiale con autonomia può essere definita un sistema robotico autonomo. Puoi usarli in ambienti prevedibili. Ci aiutano a svolgere compiti in un ambiente specifico e pre-pianificato. I sensori forniscono al robot informazioni dettagliate sulla sua posizione. I sistemi robotici autonomi possono eseguire attività con i dati raccolti da questi sensori. Si può dire che raccolgano tutte le potenzialità di ogni algoritmo di intelligenza artificiale con cui interagiscono. Inoltre, possiamo ottenere i sistemi e i dispositivi autonomi desiderati combinando software tradizionali e sistemi di intelligenza artificiale. La combinazione dei due può renderli in grado di apprendere e adattarsi al lavoro.
Università di Yale ha una prospettiva unica sull'intelligenza artificiale. Ritengono che l'IA sia "sistemi che puoi costruire per risolvere compiti complessi in modi che tradizionalmente richiedono l'intelligenza umana". L'intelligenza artificiale tradizionale rileva, organizza e crea alcuni risultati ingerendo un gran numero di dati etichettati. Un esempio è l'aspetto di una macchina particolare. Un sistema di analisi video deve esaminare migliaia di esempi di auto per capire come appare. E tutti questi risultati devono essere forniti ed etichettati da analisti di dati e ingegneri di intelligenza artificiale.
In generale, l'intelligenza artificiale è utile per produrre sistemi robotici autonomi. Sono strumenti e tecniche efficaci per produrre quella tecnologia. L'intelligenza artificiale esegue automaticamente attività altamente analitiche e scalabili. D'altra parte, l'IA autonoma esegue varie azioni per produrre i risultati desiderati senza l'aiuto dell'uomo.
IA debole vs. IA forte vs. IA autonoma
L'intelligenza artificiale può essere classificata in tre tipi: debole, forte e autonoma. L'intelligenza artificiale debole, nota anche come IA ristretta, è progettata per eseguire un'attività specifica o una serie di attività. Questi sistemi sono programmati per seguire regole predefinite e non possono apprendere oltre tali regole. Esempi comuni di intelligenza artificiale debole includono chatbot, assistenti vocali e algoritmi di raccomandazione.
Al contrario, l'intelligenza artificiale forte è una forma ipotetica di intelligenza artificiale in grado di eseguire qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può eseguire. Questo tipo di intelligenza artificiale potrebbe apprendere e comprendere qualsiasi concetto intellettuale, proprio come un essere umano. Sebbene l'IA forte esista da decenni, dobbiamo ancora sviluppare un sistema che soddisfi veramente questa definizione.
Come abbiamo discusso in precedenza, l'IA autonoma è un tipo di IA consapevole di sé che può prendere decisioni e agire in modo indipendente senza l'intervento umano. Si basa su machine learning, deep learning e altre tecniche per apprendere dai dati e prendere decisioni basate su tale apprendimento. L'IA autonoma è già utilizzata in vari settori, dalle auto a guida autonoma alla produzione.
Una delle principali differenze tra IA debole e IA forte è il loro livello di flessibilità. L'intelligenza artificiale debole è programmata per eseguire compiti specifici e, sebbene possa essere in grado di imparare dall'esperienza, non può adattarsi a nuove situazioni senza essere riprogrammata. L'intelligenza artificiale forte, d'altra parte, potrebbe apprendere e comprendere qualsiasi nuovo compito o concetto, proprio come un essere umano.
L'IA autonoma è una forma di IA forte, in quanto può apprendere e adattarsi a nuove situazioni senza essere programmata specificamente per esse. Tuttavia, è importante notare che l'IA autonoma è ancora limitata dalla sua programmazione e dai dati su cui è stata addestrata.
Mentre l'IA debole e l'IA forte hanno le loro applicazioni e sfide uniche, l'IA autonoma è la forma più rilevante e pratica di IA per il prossimo futuro. Può potenzialmente rivoluzionare le industrie e cambiare il modo in cui viviamo e lavoriamo, ma solleva anche importanti preoccupazioni etiche che devono essere affrontate.
Applicazioni dell'IA autonoma
L'IA autonoma ha il potenziale per rivoluzionare numerosi settori e le sue applicazioni sono già state esplorate e implementate in vari modi. Una delle applicazioni più importanti dell'IA autonoma è nel campo dei trasporti. Le auto a guida autonoma sono già in fase di sviluppo e test per ridurre gli incidenti e migliorare il flusso del traffico.
L'IA autonoma viene utilizzata nell'industria manifatturiera per migliorare l'efficienza e la produttività. I sistemi robotici possono eseguire compiti ripetitivi con un alto grado di precisione e lavorare 24 ore su 24 senza stancarsi. Questo può aiutare a ridurre i costi e aumentare la produzione.
Anche il settore sanitario sta esplorando l'uso dell'IA autonoma, in particolare nell'imaging medico. I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini mediche con un alto grado di accuratezza, aiutando a rilevare malattie e lesioni prima e con maggiore precisione.
Nella finanza, l'intelligenza artificiale autonoma viene utilizzata per analizzare i dati finanziari e prendere decisioni di investimento. Questo può aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori sulla base di approfondimenti basati sui dati.
In campo militare, i sistemi di intelligenza artificiale autonomi possono essere utilizzati per la ricognizione e la sorveglianza e per la pianificazione e l'esecuzione di operazioni complesse. L'intelligenza artificiale autonoma può controllare rover e altre apparecchiature su pianeti remoti nell'esplorazione spaziale.
L'IA autonoma ha potenziali applicazioni nell'istruzione, nell'intrattenimento e persino nell'arte. Ad esempio, la musica e l'arte generate dall'IA sono già in fase di creazione e potrebbero diventare più sofisticate con lo sviluppo dell'IA autonoma.
L'IA autonoma ha dei limiti
L'IA autonoma è ancora una tecnologia relativamente giovane e dipende dall'accuratezza dei dati che riceve. Il processo decisionale e il comportamento della macchina possono essere compromessi se i dati sono danneggiati o imprecisi. Inoltre, le macchine potrebbero non essere in grado di "pensare fuori dagli schemi" tanto quanto gli umani, e potrebbero esserci alcuni scenari in cui è necessaria una prospettiva umana. Infine, alcuni ritengono che la tecnologia IA autonoma abbia il potenziale per portare alla sostituzione del lavoro. Questo perché puoi usare le macchine per sostituire determinati lavori umani.
Queste IA capaci di essere indipendenti dalla guida umana non sono adatte a tutte le applicazioni. Questo perché alcune applicazioni hanno bisogno di aiuto per quantificare i migliori risultati. In questo caso, AI è adatta a fungere da nostro consulente automatico. Perché dobbiamo anche considerare quei fattori intangibili quando svolgiamo questo compito. Dobbiamo anche essere responsabili delle decisioni che prendiamo. Quindi sarebbe facile che si verificassero incidenti in questo se tutto fosse eseguito autonomamente dall'IA. Dopotutto, prende sempre decisioni basate sui fatti senza considerare le conseguenze che dobbiamo sopportare.
L'etica dell'IA autonoma e il suo impatto sulla società
Man mano che l'IA autonoma diventa più diffusa, vengono sollevate preoccupazioni etiche sul suo impatto sulla società. Una delle maggiori preoccupazioni è il trasferimento di posti di lavoro, poiché molte industrie stanno iniziando a sostituire i lavoratori umani con robot autonomi. Inoltre, ci sono preoccupazioni circa il potenziale malfunzionamento di questi sistemi o l'assunzione di decisioni che vanno contro i valori umani o l'etica. Ad esempio, quale decisione prenderà se un veicolo autonomo si trova di fronte a una situazione in cui deve scegliere tra colpire un pedone o sterzare fuori strada e potenzialmente danneggiare i suoi passeggeri? Queste complesse questioni etiche devono essere affrontate mentre l'IA autonoma continua ad avanzare.
Con quanto sopra, hai una migliore comprensione dell'intelligenza artificiale autonoma. I progressi nell'intelligenza artificiale hanno un impatto positivo su di noi. Puoi utilizzare sistemi di intelligenza artificiale autonomi per lavori noiosi, pericolosi e sporchi. In questo modo, puoi dedicare più tempo al lavoro che è necessario per te.
Se vuoi saperne di più sull'apprendimento automatico, puoi leggere:
- Apprendimento automatico in agricoltura
- Ruolo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nella robotica
Glossario dell'Intelligenza Artificiale
Apprendimento automatico (ML): un sottoinsieme di IA che implica l'addestramento di algoritmi per fare previsioni o decisioni basate sui dati.
Intelligenza Artificiale Generale (AGI): L'ipotetico sviluppo futuro dell'intelligenza artificiale che potrebbe esibire intelligenza e capacità di ragionamento simili a quelle umane.
Apprendimento approfondito: un tipo di ML che utilizza reti neurali con più livelli per estrarre caratteristiche sempre più complesse dai dati.
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL): un ramo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.
Rete neurale: Si tratta di un insieme di algoritmi modellati sulla struttura del cervello umano utilizzato per riconoscere i modelli nei dati.
Analisi predittiva: si riferisce all'uso di modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati e prevedere eventi o tendenze futuri.
Robotica: è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa della progettazione, costruzione e funzionamento dei robot.
Apprendimento supervisionato: questo è un tipo di ML che implica l'addestramento di un sistema su dati etichettati per prevedere i risultati per nuovi dati non etichettati.
Visione computerizzata: un ramo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di interpretare e analizzare le informazioni visive dal mondo che le circonda.
Singolarità: Un ipotetico punto nel futuro in cui l'intelligenza artificiale supera l'intelligenza umana e diventa capace di auto-miglioramento oltre il controllo umano.
Calcolo cognitivo: un ramo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di comprendere e ragionare come gli umani.
Sicurezza dell'IA: il campo di ricerca si è concentrato sulla garanzia che i sistemi avanzati di intelligenza artificiale rimangano sicuri e vantaggiosi per gli esseri umani man mano che diventano più capaci e autonomi.
Spiegabilità: la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni chiare e comprensibili per i suoi processi decisionali.
Etica nell'intelligenza artificiale: un campo in crescita che affronta le implicazioni etiche dello sviluppo e dell'implementazione dell'IA, comprese le questioni relative a pregiudizi, privacy e autonomia umana.
Singolarità: Un ipotetico punto nel futuro in cui l'intelligenza artificiale supera l'intelligenza umana e diventa capace di auto-miglioramento oltre il controllo umano.
Trasparenza: il grado in cui i processi decisionali di un sistema di intelligenza artificiale sono visibili e comprensibili per gli utenti umani.
Estrazione dei dati: il processo di scoperta di schemi e informazioni in set di dati di grandi dimensioni utilizzando algoritmi di apprendimento automatico.
Percezione della macchina: La capacità delle macchine di interpretare e comprendere gli input sensoriali del mondo che le circonda.
