È materia di incubi per Sarah Connor, l’eroina protagonista di Terminator: la macchina senziente che esprime giudizi morali e reagisce ai vari scenari molto meglio di quel che potrebbe fare l’essere umano. Può suonare fantascientifico, eppure è realtà, vera scienza in rapido avvicinamento. Le infrastrutture di apprendimento approfondito (una forma di intelligenza artificiale) evolveranno le attuali vetture semi-autonome in veicoli a totale guida indipendente capaci di gestire tutti gli scenari di traffico, in qualsiasi ambiente, imparando dall’esperienza anziché attingendo informazioni da cervelli elettronici pre-programmati. Da sottolineare che queste macchine sapranno anche effettuare le scelte di maggior gravità, come decidere in caso d’emergenza se impattare contro un autobus oppure un cane randagio. La Toyota ha impegnato quasi un milione di Euro nel Toyota Research Institute (TRI) situato negli Stati Uniti, ponendo i veicoli autonomi al centro dello studio. La Intel ha di recente acquisito per la Altera, un’azienda produttrice di dispositivi a logica programmabile con applicazioni in campo automobilistico. Gli esperti di entrambe le società sono concentrati sullo sviluppo di vetture autonome che non solo aderiscano a protocolli pre-confezionati (per esempio mantenere la traiettoria entro le righe bianche) ma che sappiano reagire a situazioni impreviste. “Immaginate il carico caduto da un camion” dice Gill Pratt, in forze al TRI. “L’autovettura deve pensare all’oggetto come ad un’altra macchina ed eseguire perciò una manovra evasiva? Può darsi, però il carico potrebbe spezzarsi in tanti detriti separati. Allora deve pensare agli oggetti come a dei pedoni? Può darsi, però i detriti all’inizio potrebbero muoversi più in fretta di un comune pedone. Parte del nostro lavoro sarà focalizzato sulle capacità della macchina di apprendere in modo crescente e sulla solidità dei sistemi per la comprensione degli scenari a cui non abbiamo ancora pensato”. La britannica i-Abra collabora con la Altera nello sviluppo delle infrastrutture ad apprendimento approfondito per le vetture autonome. “L’apprendimento delle macchine esiste fin dall’alba dei calcolatori elettronici” dice Ian Taylor, direttore capo del progetto. “Il computer mima i neuroni e crea reti neurali artificiali. In ultima analisi, si sta cercando di sostituire l’attività dell’uomo e i suoi sensi con un’intelligenza sintetica che raccolga i dati forniti da sensori, telecamere, radar e sistemi audio”. Taylor ha una visione pragmatica degli scenari che dovranno affrontare le auto a guida autonoma. “Se da un camion cadono dei mattoni, lo scenario peggiore è che la macchina si arresti il più presto possibile” ci spiega. “Ma le macchine hanno necessità di accumulare esperienza, ecco perché Google sta spedendo delle automobili nel mondo reale; i veicoli raccolgono milioni di ore di dati, con un conducente pronto a riprendere il controllo in ogni momento. La macchina può imparare dall’esperienza e poi condividere le conoscenze con una flotta di mezzi in costante connessione. Il dilemma morale di una scelta è presente ogni giorno negli esseri umani; meglio andare contro l’albero o investire il cervo? Ma se una persona può prendere una decisione, può farlo anche un computer”. Taylor ammette che le macchine possono essere fallibili, tuttavia assai meno degli uomini. “L’auto completamente indipendente non avrebbe soltanto maggior esperienza di…che ne so, un diciottenne, ma pure di suo padre” replica lui. “Le vetture autonome risparmieranno carburante, accorceranno i tempi di viaggio, salveranno delle vite”. Nondimeno, Taylor prevede la piena realizzazione delle macchine autonome non prima di dieci anni, e alla sua predizione fa eco Pratt: “Ci troviamo forse al 95% del percorso verso la piena autonomia, ma non vuol dire che il restante 5% sarà uno scherzo” rincara la dose Pratt. “È come scalare una montagna su cui l’ascesa finale è la più dura. Se anche una minima percentuale dei miliardi di chilometri coperti ogni anno dalle Toyota si riveli molto difficile da apprendere, rimangono comunque tantissimi chilometri.” Per adesso, nella maggior parte delle circostanze, l’uomo è più bravo. Ma non c’è dubbio che il nostro tempo stia per scadere.

1-Mentre una Toyota a guida autonoma tallona sull’autostrada un camion carico di mattoni nella sua medesima corsia, può accadere che l’instabile contenuto trasportato dal mezzo pesante cominci a rovesciarsi sull’asfalto. Se la macchina rimanesse nella propria corsia e frena con violenza, la Toyota calcola che l’impatto coi mattoni sarebbe inevitabile. D’altronde, deviare all’improvviso per evitare l’ostacolo prevede la sua bella dose di rischio…

2- Più avanti, sulla corsia d’emergenza, una famiglia ha avuto un guasto con la macchina e si sta muovendo per mettersi al sicuro. La Toyota a guida autonoma ha calcolato che le probabilità di colpire l’auto in panne e i mattoni dispersi sulla via sono le stesse. Intanto, un’altra vettura sopraggiunge a velocità sostenuta sulla corsia laterale. Se la Toyota si spostasse di fianco e l’altra vettura mantenesse la sua andatura, i due veicoli si scontrerebbero…

3-La Toyota valuta alla svelta la situazione. Dall’apprendimento assorbito in milioni e milioni di chilometri di test a guida autonoma, la macchina sa di dover escludere sia di dirigersi verso l’area d’emergenza sia di restare nella sua corsia, dove l’impatto sarebbe scontato…

4-Sa invece che passare sulla corsia laterale è l’opzione migliore. Se l’autoveicolo che sta sopraggiungendo a velocità elevata possedesse sistemi di assistenza elettronica, modificherebbe la sua andatura; seppur non lo facesse, il conducente avrebbe il tempo di reagire per conto proprio. I migliori automobilisti umani terrebbero questo stesso comportamento, ma ogni macchina autonoma non dovrebbe essere da meno.

di Ben Barry

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