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Intelligenza Artificiale i robot imparano il lavoro di gruppo

La rivoluzione in corso è più grande di quanto si pensi. La tecnologia unificante, che sta rendendo possibile un mondo che pochi anni fa soltanto i visionari osavano immaginare, è l’intelligenza artificiale.

Il ragionamento automatizzato come meccanismo di base per il funzionamento di macchine, impianti industriali e sistemi di ogni tipo è una soluzione con cui stiamo iniziando ad avere a che fare soltanto adesso. Prima l’automatismo era limitato a delle singole concatenazioni causa-effetto.

Ora dall’elemento singolo stiamo passando all’analisi d’insieme. Un cambio di scala, capace di produrre effetti incredibili, reso possibile dal cambio di strategia nella ricerca sull’intelligenza artificiale.

Per semplificare, si può dire che dall’inseguimento della singola intelligenza molto raffinata da sviluppare in un robot, simile a quella che ogni essere mano può esercitare grazie al proprio cervello, si è passati allo sviluppo di un’intelligenza diffusa, composta dalle capacità di calcolo ed elaborazione di moltissimi computer, funzionanti in altrettanti potenziali robot. Ed è entrata in gioco un’entità ulteriore precedentemente assente dal panorama, decentrata e diffusa anch’essa, chiamata “cloud” o – in Italiano – nuvola. La nuvola è in contatto con un elevato numero di singoli elaboratori, ne raccoglie i risultati e ne supporta la capacità di elaborazione.

Dal lavoro individuale, anche nel mondo dei robot, si è così passati al lavoro di gruppo.

E proprio in questo modo stanno prendendo forma le soluzioni più interessanti per l’auto e la mobilità del futuro. Le auto elettriche nascono per non essere sole, ma collegate a un sistema che ne garantisca la sicurezza di ricarica e l’accesso all’energia più efficiente, meno costosa e generata da fonti rinnovabili. Lo stesso vale per le auto a guida autonoma, che non a caso sono quasi sempre già immaginate per essere elettriche. Anch’esse fanno della connessione e della capacità di elaborazione delle informazioni, con strategie di intelligenza artificiale, la vera tecnologia chiave di funzionamento.

Un’ulteriore mano al già evidente sviluppo dell’automazione globale arriva dalla tecnologia blockchain, diventata famosa per essere alla base della criptovaluta Bitcoin, vero fenomeno finanziario degli ultimi anni.

Anche la blockchain fa del calcolo diffuso gestito come una catena di blocchi – da qui il nome – la sua base progettuale e ad essa deve buona parte della sua garanzia di affidabilità. Nata in modo misterioso dieci anni fa, seppur anticipata in parte da articoli scientifici che fin dagli anni Novanta ne teorizzavano i tratti essenziali, la tecnologia blockchain è figlia di un creatore sconosciuto nascosto tutt’ora dietro lo pseudonimo di Satoshi Nakamoto. Anche l’impossibilità di identificarne l’ideatore ha fatto della blockchain e della sua prima eclatante applicazione, la criptovaluta Bitcoin, dei veri miti della Rete.

La blockchain consente di scambiare e custodire un enorme numero di dati tenendo una traccia estremamente affidabile della loro origine e del loro percorso. Costituisce perciò una soluzione preziosa per la prospettiva di Big Data che abbiamo davanti ed è un supporto incredibilmente utile per lo sviluppo di architetture di intelligenza artificiale che crescano con la logica della diffusione come loro caratteristica.

Tutti i grandi costruttori automobilistici hanno individuato nell’intelligenza artificiale e nella blockchain due loro canali di sviluppo per i prossimi anni.

Dalla Toyota che ha fatto nascere proprio su questi temi il suo Toyota research institute negli Usa, alla Nissan che parla ormai diffusamente di Intelligent mobility quando descrive le sue ricette per il futuro, alla Mercedes che definisce Electric intelligence il suo nuovo marchio EQ, fino all’Audi che ha direttamente chiamato AI – che in lingua inglese sta proprio per Artificial intelligence – la famiglia di soluzioni, applicazioni e modelli che nei prossimi anni porteranno l’avanguardia dell’intelligenza artificiale e del machine learning, cioè delle capacità di apprendimento da parte delle macchine, nelle proposte del marchio.

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