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Questa è la cameriera robotica che Elon Musk sta finanziando
All'interno di una segreta organizzazione no-profit di intelligenza artificiale supportata da Elon Musk e altri personaggi della Silicon Valley, una manciata di robot progettati per aiutare nei magazzini stanno gradualmente imparando come svolgere utili faccende domestiche.
OpenAI , creato per svolgere ricerche di base sull'IA, sta riprogrammando i robot sviluppati da Prendi la robotica , un'azienda che fornisce hardware per l'automazione del magazzino. I ricercatori di OpenAI stanno dotando i robot di un software che consente loro di allenarsi attraverso prove ed errori.
Lo sforzo riflette una scommessa che le innovazioni nel software e nell'apprendimento automatico, piuttosto che le innovazioni nell'hardware, sono il modo per dare alla robotica nuove straordinarie capacità. Fetch produce una gamma di robot per magazzini, inclusi sistemi che seguono i lavoratori in giro per un edificio, trasportando oggetti lasciati cadere in un cestino. OpenAI utilizza un sistema che presenta una base mobile ma anche sensori di profondità 3D, uno scanner laser 2D e un braccio robotico con sette gradi di libertà.
Attraverso l'apprendimento per rinforzo, questo robot sviluppato da Fetch Robotics sta cercando di capire come aiutare in casa.
Ad aprile, OpenAI ha reclutato Pieter Abbeel , professore all'Università della California, Berkeley, e uno dei massimi esperti di apprendimento dei robot. Abbeel ha mostrato come i robot possono utilizzare un approccio di apprendimento automatico chiamato Deep Reinforcement Learning per acquisire abilità completamente nuove che sarebbero difficili da programmare a mano, come piegare asciugamani o recuperare oggetti da un frigorifero. Google DeepMind, una sussidiaria di intelligenza artificiale con sede nel Regno Unito, utilizza questa tecnica per far sì che i computer giochino a un livello sovrumano (vedi AI Masters Space Invaders di Google).
I robot di Abbeel imparano i compiti da zero, utilizzando una rete neurale che riceve l'input del sensore e controlla il movimento fisico. La rete regola automaticamente i suoi parametri man mano che si avvicina all'obiettivo. Un robot potrebbe provare migliaia di prese, ad esempio, mentre impara a tenere un determinato oggetto.
Se questo obiettivo può essere raggiunto, ci saranno vantaggi economici e industriali, afferma Marc Deisenroth, esperto di apprendimento per rinforzo all'Imperial College di Londra. Immagina un Roomba non solo per pulire il pavimento ma anche per lavare i piatti, stirare le camicie, pulire i vetri, preparare la colazione.
Deisenroth afferma che l'utilizzo di robot standard potrebbe ridurre i costi. Attualmente, il software sembra essere il collo di bottiglia, aggiunge. Tuttavia, indipendentemente da ciò, un hardware migliore potrebbe anche portare a miglioramenti sostanziali. Manipolatori morbidi e piedi elastici simili ai piedi di una scimmia sono concetti su cui i ricercatori hanno iniziato a lavorare, dice.
Alcuni produttori, tra cui l'azienda giapponese Fanuc, stanno testando l'apprendimento per rinforzo come un modo per addestrare rapidamente i robot industriali in nuove attività come imparare ad afferrare oggetti sconosciuti. Quando molti robot lavorano in parallelo, il tempo di addestramento richiesto si riduce di conseguenza (vedi Questo robot di fabbrica impara un nuovo lavoro durante la notte). I ricercatori sui robot di Google stanno testando tecniche di apprendimento simili.
L'allontanamento dal dover programmare i robot a mano fornendo ai robot l'apprendimento autonomo è un elemento chiave per il futuro della robotica, afferma Jens Kober, esperto di apprendimento dei robot presso la Delft University of Technology nei Paesi Bassi. Kober afferma che sarà fondamentale che i robot condividano le informazioni che hanno appreso.
Mentre i robot come quelli realizzati da Fetch stanno trovando la loro strada in molte fabbriche e magazzini, gli aiutanti dei robot domestici rimangono roba da fantascienza. Svolgere compiti apparentemente semplici come lavare i piatti o piegare il bucato in un ambiente domestico disordinato è incredibilmente difficile per una macchina. Un robot programmato in modo convenzionale può essere facilmente espulso da un oggetto sconosciuto o da una leggera variazione nell'illuminazione.
OpenAI ha confermato che sta lavorando con i robot di Fetch, ma ha rifiutato di commentare ulteriormente. Melonee Wise, il fondatore dell'azienda, non è stato contattato per un commento (vedi Innovators Under 35: Melonee Wise).
OpenAI è stato creato da Musk e da una manciata di noti (e benestanti) imprenditori della Silicon Valley, tra cui l'investitore Peter Thiel, il presidente di Y Combinator Sam Altman e la cofondatrice dell'incubatore Jessica Livingston. I sostenitori dell'organizzazione no profit hanno impegnato 1 miliardo di dollari in finanziamenti per il progetto, guidato da Ilya Sutskever, un importante ricercatore di intelligenza artificiale che ha lasciato Google per unirsi al progetto, e Greg Brockman, uno dei primi dipendenti della società di pagamento digitale di alto profilo Stripe .
Sebbene OpenAI si sia impegnata a rendere pubblicamente disponibile la tecnologia che sviluppa, potrebbe sicuramente avvantaggiare le aziende sostenute da Musk e Thiel, così come quelle emergenti da Y Combinator.