I robot diventano curiosi e imparano da ciò che esplorano

I robot diventano curiosi: procedono gli esperimenti per programmare macchine capaci di esplorare l’ambiente in cui si trovano, imparando da ciò che vedono. L’ultimo, messo a punto da due informatici, Todd Hester, dell’azienda Google DeepMind, a Londra, e Peter Stone, dell’università del Texas, è stato pubblicato sulla rivista Artificial Intelligence ed è descritto anche sul sito di Science. 

I ricercatori hanno tentato di migliorare i programmi creati per generare nei robot una curiosità il più simile possibile a quella umana: ”Stavo cercando metodi per rendere i computer piu’ intelligenti e renderli capaci di esplorare come un essere umano” ha detto Hester. L’intenzione era di renderli capaci ‘‘non di esplorare tutto, e a caso, ma cercare di fare qualcosa un po’ più intelligente”. Così, insieme al collega Stone, Hester ha sviluppato un nuovo algoritmo, Texplore-Venir, che si basa su una tecnica chiamata apprendimento per rinforzo.

Si tratta di una tecnica usata da Google DeepMind per consentire ai programmi di padroneggiare i giochi da tavolo, come quella che ha permesso al suo computer di battere il campione mondiale di ”go”. Nell’apprendimento di rinforzo, un programma cerca qualcosa, e se la mossa lo avvicina a un obiettivo, come l’uscita da un labirinto, riceve una ricompensa. In tal modo avrà imparato con maggiore efficacia.

Texplore-Venir fa qualcosa in più: aggiunge anche un obiettivo interno, per il quale il programma si auto-ricompensa quando impara qualcosa di nuovo. L’esperimento ha dimostrato che e’ possibile far diventare i robot curiosi, una qualita’ importante, secondo Hester, per rendere le macchine capaci di avere comportamenti flessibili se impegnate in lavori domestici o in un processo produttivo.