{"id":13512,"date":"2024-07-20T19:20:23","date_gmt":"2024-07-20T19:20:23","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=13512"},"modified":"2024-07-22T11:57:20","modified_gmt":"2024-07-22T11:57:20","slug":"is-fear-the-key-the-building-more-adaptable-resilient-and-natural-ai-systems","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/07\/is-fear-the-key-the-building-more-adaptable-resilient-and-natural-ai-systems\/","title":{"rendered":"La \"paura\" \u00e8 la chiave per costruire sistemi di intelligenza artificiale pi\u00f9 adattabili, resistenti e naturali?"},"content":{"rendered":"<p><b>La ricerca sull'IA \u00e8 alimentata dalla ricerca di una sempre maggiore sofisticazione, che comprende l'addestramento dei sistemi a pensare e comportarsi come gli esseri umani.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'obiettivo finale? Chi lo sa. L'obiettivo per ora? Creare agenti AI autonomi e generalizzati in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo concetto viene solitamente definito intelligenza artificiale generale (AGI) o superintelligenza.<\/span><\/p>\n<p>\u00c8 difficile individuare con precisione cosa comporti l'AGI perch\u00e9 non c'\u00e8 praticamente alcun consenso su cosa sia l'\"intelligenza\", n\u00e9 su quando e come i sistemi artificiali potrebbero raggiungerla.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gli scettici ritengono addirittura che l'IA, allo stato attuale, non potr\u00e0 mai ottenere una vera intelligenza generale.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il professor Tony Prescott e il dottor Stuart Wilson dell'Universit\u00e0 di Sheffield\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sheffield.ac.uk\/news\/ai-unlikely-gain-human-cognition-unless-connected-real-world-through-robots\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelli linguistici generativi descritti<\/a>come ChatGPT, come intrinsecamente limitati perch\u00e9 \"disincarnati\" e privi di percezione sensoriale o di fondamento nel mondo naturale.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Yann LeCun, Chief AI Scientist di Meta, ha dichiarato che persino l'intelligenza di un gatto domestico \u00e8 insensibilmente pi\u00f9 avanzata dei migliori sistemi di intelligenza artificiale di oggi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>\"Ma perch\u00e9 questi sistemi non sono intelligenti come un gatto?\". <a href=\"https:\/\/observer.com\/2024\/02\/metas-a-i-chief-yann-lecun-explains-why-a-house-cat-is-smarter-than-the-best-a-i\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">LeCun ha chiesto<\/a> al World Government Summit di Dubai.<\/p>\n<p>\"Un gatto \u00e8 in grado di ricordare, di comprendere il mondo fisico, di pianificare azioni complesse, di fare un certo livello di ragionamento - in realt\u00e0 molto meglio dei pi\u00f9 grandi LLM. Questo ci dice che ci manca qualcosa di concettualmente grande per far s\u00ec che le macchine siano intelligenti come gli animali e gli esseri umani\".<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Anche se queste competenze potrebbero non essere necessarie per raggiungere l'AGI, c'\u00e8 un certo consenso sul fatto che per spostare sistemi complessi di IA dal laboratorio al mondo reale sar\u00e0 necessario adottare comportamenti simili a quelli osservati negli organismi naturali.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Come si pu\u00f2 raggiungere questo obiettivo? Un approccio consiste nel sezionare gli elementi della cognizione e capire come i sistemi di intelligenza artificiale possano imitarli.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un precedente saggio di DailyAI ha indagato <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2024\/04\/the-paradox-of-curiosity-in-the-age-of-ai\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">curiosit\u00e0<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> e la sua capacit\u00e0 di guidare gli organismi verso nuove esperienze e obiettivi, alimentando l'evoluzione collettiva del mondo naturale.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ma c'\u00e8 un'altra emozione, un'altra componente essenziale della nostra esistenza, di cui l'AGI potrebbe beneficiare. \u00c8 la paura.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Come l'intelligenza artificiale pu\u00f2 imparare dalla paura biologica<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lungi dall'essere una debolezza o un difetto, la paura \u00e8 uno degli strumenti pi\u00f9 potenti dell'evoluzione per mantenere gli organismi al sicuro.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'amigdala \u00e8 la struttura centrale che governa la paura nei vertebrati. Negli esseri umani \u00e8 una piccola struttura a forma di mandorla situata in profondit\u00e0 nei lobi temporali del cervello.\u00a0<\/span><\/p>\n<figure id=\"attachment_13513\" aria-describedby=\"caption-attachment-13513\" style=\"width: 500px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13513 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/24024310606_215e426a02.jpg\" alt=\"Amigdala\" width=\"500\" height=\"288\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/24024310606_215e426a02.jpg 500w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/24024310606_215e426a02-300x173.jpg 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/24024310606_215e426a02-18x10.jpg 18w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/24024310606_215e426a02-60x35.jpg 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13513\" class=\"wp-caption-text\">L'amigdala guida principalmente la risposta alla paura nei vertebrati.<\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Spesso soprannominata \"centro della paura\", l'amigdala funge da sistema di allarme precoce, scrutando costantemente le informazioni sensoriali in arrivo alla ricerca di potenziali minacce.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quando viene rilevata una minaccia - che si tratti dell'improvviso sbandamento di un'auto in frenata o di un'ombra che si muove nell'oscurit\u00e0 - l'amigdala entra in azione, innescando una cascata di cambiamenti fisiologici e comportamentali ottimizzati per una rapida risposta difensiva:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">La frequenza cardiaca e la pressione sanguigna aumentano, preparando il corpo a \"combattere o fuggire\".<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">L'attenzione si restringe e si acuisce, per individuare la fonte del pericolo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">I riflessi si accelerano, preparando i muscoli a un'azione evasiva in una frazione di secondo.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">L'elaborazione cognitiva passa a una modalit\u00e0 rapida, intuitiva, \"meglio prevenire che curare\".<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Questa risposta non \u00e8 un semplice riflesso, ma una serie di cambiamenti altamente adattivi e sensibili al contesto che adattano in modo flessibile il comportamento alla natura e alla gravit\u00e0 della minaccia.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 anche eccezionalmente veloce. Diventiamo consapevoli di una minaccia circa 300-400 millisecondi dopo il rilevamento iniziale.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Inoltre, l'amigdala non opera in modo isolato. \u00c8 densamente interconnessa con altre regioni cerebrali chiave coinvolte nella percezione, nella memoria, nel ragionamento e nell'azione.<\/span><\/p>\n<h2>Perch\u00e9 la paura potrebbe favorire l'intelligenza artificiale<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quindi, perch\u00e9 la paura \u00e8 importante nel contesto dell'IA?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nei sistemi biologici, la paura \u00e8 un meccanismo cruciale per individuare e rispondere rapidamente alle minacce. Imitando questo sistema nell'IA, possiamo potenzialmente creare sistemi artificiali pi\u00f9 robusti e adattabili.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo aspetto \u00e8 particolarmente rilevante per i sistemi autonomi che interagiscono con il mondo reale. Per esempio, nonostante l'intelligenza artificiale sia esplosa negli ultimi anni, le auto senza conducente tendono ancora a non essere sicure e affidabili.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le autorit\u00e0 di regolamentazione stanno indagando su numerosi incidenti mortali che hanno coinvolto auto a guida autonoma, compresi i modelli Tesla con funzioni di Autopilot e Guida autonoma completa.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Tesla uccide 2 persone in Cina per l&#039;eccesso di velocit\u00e0, la casa automobilistica smentisce le affermazioni sul malfunzionamento dei freni\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/6Kf3I_OyDlI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Parlando al Guardian nel 2022, Matthew Avery, direttore della ricerca di Thatcham Research, <\/span><a href=\"https:\/\/www.theguardian.com\/technology\/2022\/mar\/27\/how-self-driving-cars-got-stuck-in-the-slow-lane\"><span style=\"font-weight: 400;\">ha spiegato perch\u00e9<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">le auto senza conducente sono state cos\u00ec impegnative da perfezionare<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Il primo \u00e8 che questa roba \u00e8 pi\u00f9 difficile di quanto i produttori abbiano capito\", afferma Avery.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Secondo le stime di Avery, circa 80% delle funzioni di guida autonoma riguardano compiti relativamente semplici come l'inseguimento della corsia e l'evitamento di base degli ostacoli.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le azioni successive, tuttavia, sono molto pi\u00f9 impegnative. \"L'ultima 10% \u00e8 davvero difficile\", sottolinea Avery, \"come quando c'\u00e8 una mucca in mezzo alla strada che non vuole muoversi\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Certo, le mucche non incutono timore di per s\u00e9. Ma qualsiasi guidatore concentrato probabilmente non avrebbe alcuna possibilit\u00e0 di fermarsi se si trovasse a sfrecciare verso una mucca a velocit\u00e0 sostenuta.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>La capacit\u00e0 di un sistema di intelligenza artificiale di identificare accuratamente una vacca e di prendere decisioni appropriate dipende in larga misura dalla sua formazione di base con dati pertinenti.<\/p>\n<p>Tuttavia, questo addestramento iniziale potrebbe non essere sempre sufficiente a scongiurare il pericolo, soprattutto quando l'intelligenza artificiale incontra oggetti o scenari sconosciuti (i cosiddetti \"casi limite\").<\/p>\n<p>Per risolvere questo problema, i sistemi avanzati di intelligenza artificiale elaborano i dati in tempo reale e imparano continuamente, consentendo loro di adattarsi e migliorare le capacit\u00e0 decisionali nel tempo.<\/p>\n<p>Tuttavia, ci\u00f2 \u00e8 ben lontano dai sistemi di avvertimento intuitivi e profondamente integrati della natura. Un guidatore umano potrebbe frenare istintivamente al solo pensiero di un ostacolo, anche prima di aver elaborato completamente la sua natura.<\/p>\n<p>Inoltre, le risposte naturali basate sulla paura sono altamente adattabili e generalizzabili a situazioni nuove. Un sistema di intelligenza artificiale addestrato con un nuovo meccanismo simile alla paura potrebbe essere meglio equipaggiato per gestire scenari imprevisti rispetto a un sistema che utilizza tecniche tradizionali di apprendimento per rinforzo (RL).<\/p>\n<p>C'\u00e8 un'avvertenza in tutto questo: anche gli esseri umani non prendono sempre le decisioni giuste. Questo non cambia la fiducia necessaria per introdurre in modo sicuro i veicoli autonomi in massa. Le persone tollerano gli errori umani a causa della familiarit\u00e0, ma vedono con scetticismo gli errori delle macchine.<\/p>\n<p>Si potrebbe dire che \u00e8 un caso di \"meglio il diavolo che conosci che il diavolo che non conosci\". Per ottenere un'ampia accettazione dei veicoli autonomi, i produttori devono dimostrare che sono affidabili e in grado di gestire gli errori con la stessa sicurezza degli esseri umani.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Impregnare i sistemi di intelligenza artificiale con un senso di paura pi\u00f9 profondo potrebbe fornire un mezzo alternativo, pi\u00f9 rapido e pi\u00f9 efficiente dei metodi tradizionali per ottenere questo risultato.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2>Decostruire la paura: intuizioni dal moscerino della frutta<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Siamo lontani dallo sviluppo di sistemi artificiali che replichino le regioni neurali integrate e specializzate dei cervelli biologici. Ma questo non significa che non possiamo modellare questi meccanismi in altri modi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quindi, allontaniamoci dall'amigdala e guardiamo come gli invertebrati - i piccoli insetti, per esempio - rilevano ed elaborano la paura. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sebbene non abbiano una struttura direttamente analoga all'amigdala, ci\u00f2 non significa che non abbiano circuiti che raggiungano un obiettivo simile.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Per esempio, studi recenti sulle risposte alla paura di <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">Drosophila melanogaster,<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> il comune moscerino della frutta, ha fornito intuizioni intriganti sugli elementi costitutivi fondamentali delle emozioni primitive.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In un<\/span> <a href=\"https:\/\/www.sciencedaily.com\/releases\/2015\/05\/150514132907.htm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">esperimento<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> condotto al Caltech nel 2015, i ricercatori guidati da <a href=\"https:\/\/www.bbe.caltech.edu\/people\/david-j-anderson\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">David Anderson<\/a> esposto a un'ombra sopraelevata, progettata per simulare l'avvicinamento di un predatore.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizzando telecamere ad alta velocit\u00e0 e algoritmi di visione artificiale, hanno analizzato meticolosamente il comportamento delle mosche, alla ricerca di segni di quelli che Anderson chiama \"primitivi dell'emozione\" - i componenti di base di uno stato emotivo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 sorprendente che le mosche abbiano esibito una serie di comportamenti molto simili alle risposte di paura dei mammiferi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quando l'ombra \u00e8 apparsa, le mosche si sono bloccate e le loro ali si sono inclinate per prepararsi a una rapida fuga.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al persistere della minaccia, alcune mosche hanno preso il volo, allontanandosi dall'ombra ad alta velocit\u00e0. Altre sono rimaste bloccate per un periodo prolungato, suggerendo uno stato di maggiore eccitazione e vigilanza.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Una mosca si blocca e fugge in risposta a un&#039;ombra dall&#039;alto\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/c2P73Mgi3UQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 importante notare che queste risposte non erano semplici riflessi innescati automaticamente dallo stimolo visivo. Sembravano invece riflettere uno stato interno duraturo, una sorta di \"paura della mosca\" che persisteva anche dopo che la minaccia era passata.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci\u00f2 era evidente nel fatto che i comportamenti difensivi accentuati delle mosche potevano essere suscitati da uno stimolo diverso (un soffio d'aria) anche pochi minuti dopo l'esposizione iniziale all'ombra.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Inoltre, l'intensit\u00e0 e la durata della risposta alla paura variavano in base al livello di minaccia. Le mosche esposte a pi\u00f9 presentazioni di ombre hanno mostrato comportamenti difensivi progressivamente pi\u00f9 forti e duraturi, indicando una sorta di \"apprendimento della paura\" che ha permesso loro di calibrare la risposta in base alla gravit\u00e0 e alla frequenza del pericolo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Come sostengono Anderson e il suo team, questi risultati suggeriscono che gli elementi costitutivi degli stati emotivi - persistenza, scalabilit\u00e0 e generalizzazione - sono presenti anche nelle creature pi\u00f9 semplici.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se riusciamo a decodificare il modo in cui organismi pi\u00f9 semplici come i moscerini della frutta elaborano e rispondono alle minacce, possiamo potenzialmente estrarre i principi fondamentali del comportamento adattivo e autoconservativo. <\/span><\/p>\n<p>Le forme primitive di paura potrebbero essere applicate per sviluppare sistemi di IA pi\u00f9 robusti, sicuri e in grado di affrontare i rischi e le sfide del mondo reale.<\/p>\n<h2>Infondere all'intelligenza artificiale i circuiti della paura<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 una grande teoria, ma \u00e8 possibile che l'IA sia impregnata di una forma autentica e funzionale di \"paura\" nella pratica? <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un intrigante\u00a0<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/10273631\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">studio<\/a> ha esaminato proprio questo, con l'obiettivo di migliorare la sicurezza delle auto senza conducente e di altri sistemi autonomi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\"Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving\", condotto da <a href=\"https:\/\/dr.ntu.edu.sg\/cris\/rp\/rp00161\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Chen Lv<\/a> della Nanyang Technological University di Singapore, ha sviluppato un framework di apprendimento per rinforzo ispirato alla paura (FNI-RL) per migliorare le prestazioni delle auto senza conducente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Costruendo sistemi di intelligenza artificiale in grado di riconoscere e rispondere ai sottili segnali e schemi che innescano la guida difensiva umana - ci\u00f2 che viene definito \"neuroni della paura\" - potremmo essere in grado di creare auto a guida autonoma che navigano sulla strada con la cautela intuitiva e la sensibilit\u00e0 al rischio di cui hanno bisogno.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il framework FNI-RL traduce i principi chiave del circuito della paura del cervello in un modello computazionale di guida sensibile alle minacce, consentendo a un veicolo autonomo di apprendere e distribuire strategie difensive adattive in tempo reale.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si tratta di tre componenti chiave che ricalcano gli elementi fondamentali della risposta neurale alla paura:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un \"modello di paura\" che impara a riconoscere e valutare le situazioni di guida che segnalano un rischio maggiore di collisione, svolgendo un ruolo analogo alle funzioni di rilevamento delle minacce dell'amigdala.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un modulo di \"immaginazione avversaria\" che simula mentalmente scenari pericolosi, consentendo al sistema di \"praticare\" in sicurezza manovre difensive senza conseguenze reali - una forma di apprendimento senza rischi che ricorda le capacit\u00e0 di prova mentale dei conducenti umani.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un motore decisionale \"limitato dalla paura\" che pondera le azioni potenziali non solo in base alle ricompense immediatamente attese (ad esempio, l'avanzamento verso una destinazione), ma anche in base al livello di rischio valutato dalle componenti del modello della paura e dell'immaginazione avversaria. Ci\u00f2 rispecchia il ruolo dell'amigdala nel guidare in modo flessibile il comportamento in base a un calcolo continuo della minaccia e della sicurezza.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<figure id=\"attachment_13515\" aria-describedby=\"caption-attachment-13515\" style=\"width: 871px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13515 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar.png\" alt=\"Ai car\" width=\"871\" height=\"435\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar.png 871w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar-300x150.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar-768x384.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar-18x9.png 18w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/aicar-60x30.png 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 871px) 100vw, 871px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13515\" class=\"wp-caption-text\">Schema del framework FNI-RL: (a) Sistemi RL ispirati dal cervello. (b) Modulo di immaginazione avversaria che simula il funzionamento dell'amigdala. (c) Meccanismo attore-critico vincolato alla paura. (d) Anello di interazione agente-ambiente. Fonte: <a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/publication\/374773654_Fear-Neuro-Inspired_Reinforcement_Learning_for_Safe_Autonomous_Driving\">RicercaGate<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Per mettere alla prova questo sistema, i ricercatori lo hanno testato in una serie di simulazioni di guida ad alta fedelt\u00e0 con scenari impegnativi e critici per la sicurezza:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Improvvisi tagli di strada e sterzate da parte di automobilisti aggressivi<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pedoni irregolari che attraversano il traffico in modo irregolare<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Curve strette e angoli ciechi con visibilit\u00e0 limitata<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Strade sdrucciolevoli e condizioni meteorologiche sfavorevoli<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In tutti questi test, i veicoli equipaggiati con FNI-RL hanno dimostrato notevoli prestazioni di sicurezza, superando costantemente i conducenti umani e le tradizionali tecniche di apprendimento per rinforzo (RL) per evitare le collisioni e praticare abilit\u00e0 di guida difensiva.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In un esempio eclatante, il sistema FNI-RL ha gestito con successo un'improvvisa fusione di traffico ad alta velocit\u00e0 con un tasso di successo di 90%, rispetto ai soli 60% di una linea di base RL all'avanguardia.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ha anche ottenuto miglioramenti in termini di sicurezza senza sacrificare le prestazioni di guida o il comfort dei passeggeri.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In altri test, i ricercatori hanno verificato la capacit\u00e0 del sistema FNI-RL di apprendere e generalizzare le strategie difensive in diversi ambienti di guida.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In una simulazione di un incrocio cittadino trafficato, l'intelligenza artificiale ha imparato in poche prove a riconoscere i segnali rivelatori di un guidatore spericolato - cambi di corsia improvvisi, accelerazioni aggressive - e a modificare preventivamente il proprio comportamento per allontanarsi.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 sorprendente che il sistema sia stato in grado di trasferire questa diffidenza appresa in un nuovo scenario di guida in autostrada, registrando automaticamente le manovre di taglio pericolose e rispondendo con un'azione evasiva.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo dimostra il potenziale dell'intelligenza emotiva di ispirazione neurale per migliorare la sicurezza e la robustezza dei sistemi di guida autonoma.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dotando i veicoli di una \"amigdala digitale\" sintonizzata sui segnali viscerali del rischio stradale, potremmo essere in grado di creare auto a guida autonoma in grado di affrontare le sfide della strada aperta con una consapevolezza difensiva fluida e proattiva.<\/span><\/p>\n<h2>Verso una scienza della robotica emotivamente consapevole<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mentre i recenti progressi dell'IA si sono basati sulla potenza di calcolo bruta, i ricercatori si stanno ispirando alle risposte emotive umane per creare sistemi artificiali pi\u00f9 intelligenti e adattivi.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questo paradigma, denominato \"<\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/08\/the-evolution-of-bio-inspired-ai-developments-and-future-direction\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">IA bio-ispirata<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">Il concetto di \"auto a guida autonoma\" si estende a settori come la produzione, l'assistenza sanitaria e l'esplorazione spaziale.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci sono molti aspetti interessanti da esplorare. Ad esempio, si stanno sviluppando mani robotiche con \"nocicettori digitali\" che imitano i recettori del dolore, consentendo reazioni rapide a potenziali danni.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In termini di hardware, <\/span><a href=\"https:\/\/research.ibm.com\/blog\/analog-ai-chip-inference\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">I chip analogici bio-ispirati di IBM<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizzano \"memristori\" per memorizzare valori numerici variabili, riducendo la trasmissione di dati tra memoria e processore.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Allo stesso modo, i ricercatori dell'Istituto indiano di tecnologia di Bombay hanno progettato un chip per <\/span><a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pmc\/articles\/PMC9313413\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Reti neurali di tipo Spiking (SNN)<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">che imitano fedelmente il funzionamento dei neuroni biologici.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il professor Udayan Ganguly riferisce che questo chip raggiunge \"un'energia per picco 5.000 volte inferiore a parit\u00e0 di area e una potenza in standby 10 volte inferiore\" rispetto ai progetti convenzionali.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Questi progressi nell'informatica neuromorfa ci avvicinano a ci\u00f2 che Ganguly descrive come \"un nucleo neurosinaptico a bassissimo consumo e un meccanismo di apprendimento in tempo reale su chip\", elementi chiave per reti neurali autonome e biologicamente ispirate.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Combinare la tecnologia AI ispirata alla natura con architetture informate da stati emotivi naturali come la paura o la curiosit\u00e0 potrebbe spingere l'AI in uno stato completamente nuovo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Quando i ricercatori si spingono oltre questi confini, non si limitano a creare macchine pi\u00f9 efficienti: stanno potenzialmente dando vita a una nuova forma di intelligenza.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con l'evolversi di questa linea di ricerca, le macchine autonome potrebbero aggirarsi nel mondo tra di noi, reagendo a spunti ambientali imprevedibili con curiosit\u00e0, paura e altre emozioni considerate decisamente umane.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Gli impatti? Questa \u00e8 un'altra storia.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La ricerca sull'intelligenza artificiale \u00e8 alimentata dalla ricerca di una sempre maggiore sofisticazione, che comprende l'addestramento dei sistemi a pensare e comportarsi come gli esseri umani. L'obiettivo finale? Chi lo sa. L'obiettivo per ora? Creare agenti di IA autonomi e generalizzati in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti.  Questo concetto viene solitamente definito intelligenza artificiale generale (AGI) o superintelligenza. \u00c8 difficile individuare con precisione cosa comporti l'AGI perch\u00e9 non c'\u00e8 praticamente alcun consenso su cosa sia l'\"intelligenza\", n\u00e9 su quando e come i sistemi artificiali potrebbero raggiungerla. Gli scettici ritengono addirittura che l'intelligenza artificiale, allo stato attuale, non potr\u00e0 mai ottenere una vera intelligenza generale.  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