Sviluppare un’IA che prenda in considerazione le esigenze umane
Sebbene l’intelligenza artificiale (IA) disponga delle potenzialità di trasformare i processi produttivi mediante una maggiore automazione, è fondamentale non trascurare l’elemento umano. Gli esseri umani sono inevitabilmente coinvolti lungo tutta la catena di produzione, per cui la sinergia del rapporto tra lavoratori e robot risulta essenziale allo scopo di garantire la fluidità delle operazioni. «L’IA deve sempre adottare un comportamento dipendente dalle azioni umane», osserva Davide Bacciu, coordinatore del progetto TEACHING (A computing toolkit for building efficient autonomous applications leveraging humanistic intelligence) e docente associato presso l’Università di Pisa. «In quanto esseri umani, le nostre reazioni e il nostro benessere sono influenzati dagli stati cognitivi e psicologici in cui ci troviamo.» Affinché l’IA possa incrementare le efficienze operative e alleggerire i flussi di lavoro lungo la catena di produzione, risulta cruciale che l’introduzione dell’IA non eserciti una pressione eccessiva sugli esseri umani.
Applicazioni autonome che danno importanza agli esseri umani
Il progetto TEACHING, finanziato dall’UE, ha cercato di affrontare questa sfida sviluppando applicazioni autonome che sfruttano il riscontro fornito dagli esseri umani. «Volevamo un sistema affidabile e sicuro, che mettesse al centro l’essere umano», afferma Bacciu. A tal fine il progetto ha riunito specialisti nei settori dell’IA e dell’apprendimento automatico, nonché ingegneri esperti nel campo dell’affidabilità e sviluppatori di software. «Ci eravamo proposti di sviluppare applicazioni sicure e affidabili basate sull’IA per poi dimostrarne le potenzialità in applicazioni di utilizzo finale», aggiunge Bacciu. Il progetto si è avvalso delle automobili autonome come caso di prova. Proprio come nella produzione, anche in questo settore è necessario un approccio incentrato sull’essere umano che possa garantire un passaggio di consegne e un trasferimento di controllo senza problemi tra il veicolo e l’utente. I livelli di stress e lo stato psicologico del passeggero possono influenzare enormemente il comfort durante l’esperienza di guida autonoma, per cui l’IA deve prendere in considerazione non solo lo stato del veicolo, ma anche quello dei passeggeri al suo interno. «Il nostro obiettivo in tal senso era personalizzare il servizio e assicurare la reattività dell’IA all’utente», dichiara Bacciu. Nel modello di TEACHING, i dati ricavati dai sensori che monitorano lo stato fisiologico dei passeggeri vengono inseriti nell’IA, che fornisce un feedback in modo da adattare lo stile di guida dell’automobile autonoma. «L’idea di base era che l’IA doveva essere reattiva e alla fine anticipatoria rispetto all’utente specifico», spiega Bacciu.
Metodologie e modelli per l’IA distribuita
Il lavoro svolto nell’ambito di TEACHING ha consentito alla squadra incaricata del progetto di sviluppare con successo nuovi modelli e metodologie per l’IA distribuita. Oltretutto, secondo quanto dimostrato l’IA è stata in grado di apprendere e adattarsi in maniera continuativa alle reazioni degli utenti specifici. L’idea è che l’IA sia completamente reattiva alle esigenze degli esseri umani e non incentrata esclusivamente sulle proprie mansioni di produzione. «Abbiamo elaborato delle linee guida e un archivio, a disposizione degli sviluppatori, per chiarire come strutturare questo tipo di IA», aggiunge Bacciu. «Ciò semplificherà la vita di chi intende sviluppare applicazioni autonome di IA distribuita.» Sebbene questa tecnologia abbia potenziale nel settore delle automobili autonome, Bacciu ritiene che si tratti di un’ambizione a medio-lungo termine, in quanto è tuttora necessario superare diversi ostacoli a livello normativo e tecnologico. Per quanto concerne il settore della produzione, invece, l’interesse è più immediato. «Le potenzialità sono ampie in questo campo perché risulta urgente la necessità di una collaborazione tra esseri umani e robot più efficace», riferisce. «Questo tipo di IA distribuita, che prende in considerazione gli esseri umani ed è in grado di apprendere da tali informazioni, consentirebbe ai robot di operare in modo autonomo rispettando al contempo le esigenze umane.» Nel lungo periodo, ciò potrebbe contribuire a rendere il luogo di lavoro più sicuro e meno stressante, aiutando i produttori a concretizzare notevoli risparmi in termini di efficienza.
Parole chiave
TEACHING, IA, intelligenza artificiale, automazione, produzione, robot
