Ricercatori dell'Università di Hertfordshire hanno sviluppato un nuovo algoritmo che permetterà ai robot di prendere decisioni in modo più intuitivo, utilizzando l'ambiente circostante come guida. Lo studio, pubblicato sulla rivista PRX Life, esplora modelli di "motivazione" robotica che imitano i processi decisionali di umani e animali, anche in assenza di chiari segnali di ricompensa.
Questo algoritmo rappresenta un importante passo avanti verso lo sviluppo di robot più autonomi e "naturali" nelle loro interazioni. Potrebbe migliorare il modo in cui i robot imparano a interagire sia con gli esseri umani che con altri robot, incoraggiando comportamenti più spontanei.
Il professor Daniel Polani, autore senior dello studio, spiega: "In termini pratici, questo potrebbe significare, ad esempio, far giocare e manipolare oggetti a un robot di propria iniziativa, senza che gli venga ordinato di farlo". Aggiunge inoltre che l'algoritmo potrebbe avere applicazioni in situazioni estreme, come "il comportamento di sopravvivenza di robot semiautonomi posti in situazioni in cui sono irraggiungibili da un operatore umano, come in luoghi sotterranei o interplanetari".
Il principio dell'algoritmo
Il cuore dell'algoritmo è basato sul concetto di "motivazione intrinseca", in cui i comportamenti sono guidati solo dall'interazione tra l'essere e il suo ambiente, piuttosto che da ricompense specifiche apprese. Questo approccio è stato tradotto con successo in una formula utilizzabile dai robot.
La teoria alla base di questo studio, chiamata "massimizzazione dell'empowerment", suggerisce che aumentando la gamma di risultati futuri, un robot avrà migliori opzioni anche nel lungo termine. Questo metodo sostituisce e potenzialmente rende obsoleti i tradizionali sistemi di ricompensa.
Il professor Polani sottolinea l'importanza di questa ricerca: "Questo lavoro è entusiasmante perché ora possiamo implementare nei robot un meccanismo simile a quello che aiuta gli esseri umani e gli animali a risolvere nuovi problemi senza esperienza pregressa".
Implicazioni future
Questo algoritmo unifica per la prima volta diversi approcci di definizione degli obiettivi sotto un unico concetto legato direttamente alla fisica, rendendo il calcolo trasparente per lo studio e l'adozione da parte di altri ricercatori.
Il principio dell'algoritmo è correlato alla famosa teoria del caos, poiché il metodo rende l'agente "padrone del caos delle dinamiche del sistema". Ciò apre nuove possibilità per lo sviluppo di robot più sofisticati con processi decisionali simili a quelli umani.
I prossimi passi della ricerca, secondo il professor Polani, saranno utilizzare questo algoritmo rivoluzionario per permettere ai robot di scoprire di più sul mondo, sviluppando l'apprendimento diretto e identificando e perfezionando nuove competenze che ne aumenterebbero il valore in scenari reali.
Questa innovazione potrebbe portare a una nuova generazione di robot con comportamenti più naturali e intuitivi, capaci di adattarsi e prendere decisioni in modo autonomo in vari contesti, dalle esplorazioni spaziali alle operazioni in ambienti estremi sulla Terra.
