Come l’intelligenza artificiale viene applicata alla robotica

Grazie all’intelligenza artificiale (AI), oggi i robot possono imparare, adattarsi e prendere decisioni da soli, senza bisogno dell’uomo o di istruzioni pre-programmate. I robot abilitati all’intelligenza artificiale sono dotati di algoritmi che consentono loro di analizzare e comprendere i dati provenienti dall’ambiente circostante e di intraprendere azioni appropriate. Questi algoritmi possono essere considerati analoghi al cervello umano, che interpreta le informazioni provenienti dai sensi, cerca modelli e produce risultati. Con l’uso del riconoscimento vocale e dell’elaborazione del linguaggio naturale, l’intelligenza artificiale può anche consentire ai robot di interagire con le persone e con le altre macchine.

L’intelligenza artificiale nella robotica è un campo affascinante che fonde due discipline interconnesse, l’intelligenza artificiale e la robotica. L’obiettivo è quello di creare robot dotati di intelligenza artificiale in grado di ragionare, imparare, percepire e prendere decisioni, compiti che in genere richiedono l’intelletto umano. L’intelligenza artificiale prevede lo sviluppo di software e algoritmi per il comportamento intelligente delle macchine, mentre la robotica si concentra sulla progettazione, la costruzione e l’utilizzo dei robot. Combinate insieme, formano l’intelligenza artificiale robotica, potenziando i sistemi robotici con tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare le capacità e l’automazione, consentendo loro di svolgere compiti più complessi e indipendenti.

L’intelligenza artificiale viene utilizzata nella robotica in vari modi, a seconda del tipo, della funzione e dell’obiettivo del robot. Gli usi tipici dell’intelligenza artificiale in robotica sono i seguenti:

Visione computerizzata

L’analisi e la comprensione dei dati visivi, compresi immagini e filmati, è il fulcro di questa branca dell’intelligenza artificiale. Grazie alla computer vision, i robot possono misurare distanze, profondità e dimensioni, nonché rilevare e identificare oggetti, volti, gesti e scenari nell’ambiente circostante. Per compiti come la navigazione e l’evitamento degli ostacoli, nonché l’identificazione, il tracciamento e la manipolazione degli oggetti, la computer vision è fondamentale.

Apprendimento automatico

Lo sviluppo di algoritmi in grado di apprendere dai dati e dall’esperienza senza una programmazione esplicita è il fulcro di quest’area dell’intelligenza artificiale. Grazie all’apprendimento automatico, i robot possono operare al meglio, adattarsi a nuove circostanze e affrontare problemi troppo complicati o dinamici per gli approcci tradizionali. A seconda del tipo e dell’accessibilità dei dati e del feedback, l’apprendimento automatico può avvalersi di approcci supervisionati, non supervisionati o di apprendimento per rinforzo. Per compiti come classificazione, clustering, regressione, rilevamento di anomalie e controllo, l’apprendimento automatico è utile.

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione e la creazione del linguaggio naturale, compresi il parlato e il testo, rientrano in quest’area dell’intelligenza artificiale. Utilizzando metodi per la creazione, l’interpretazione e la traduzione del linguaggio naturale, l’elaborazione del linguaggio naturale offre ai robot la capacità di comunicare con le persone e con le altre macchine. Attività come i sistemi di conversazione, l’estrazione di informazioni, l’analisi del sentiment e l’interazione uomo-robot necessitano dell’elaborazione del linguaggio naturale.

Apprendimento profondo

Le reti neurali artificiali, costituite da diversi strati di nodi collegati tra loro e in grado di apprendere modelli complicati e non lineari da grandi quantità di dati, sono l’oggetto di questa branca dell’apprendimento automatico. L’apprendimento profondo consente ai robot di svolgere compiti di computer vision, riconoscimento vocale, riconoscimento di immagini ed elaborazione del linguaggio naturale che richiedono un’astrazione e una generalizzazione di alto livello. A seconda della progettazione e dello scopo della rete, nell’apprendimento profondo possono essere utilizzate anche reti neurali convoluzionali, ricorrenti o generative.

L’intelligenza artificiale e la robotica insieme presentano una moltitudine di opportunità e difficoltà per lo sviluppo della tecnologia e della società in futuro. I robot dotati di intelligenza artificiale possono svolgere operazioni che gli esseri umani non sono in grado di fare, come l’esplorazione dello spazio, le operazioni militari e il salvataggio di vite umane. I robot dotati di intelligenza artificiale, tuttavia, possono anche comportare rischi e problemi morali. Ad esempio, potrebbero sostituire il lavoro umano, causare incidenti o sollevare problemi etici e morali legati alla responsabilità. Di conseguenza, le leggi e le linee guida che garantiscono la sicurezza, l’affidabilità e l’equità di questi dispositivi, nonché la salvaguardia dei diritti, della dignità e dei valori umani, devono servire da guida per lo sviluppo e l’uso dell’intelligenza artificiale nella robotica.