Roma – L’intelligenza artificiale, Swift, che è stata sviluppata dai ricercatori dell’Università di Zurigo, ha vinto 15 gare su 25 contro i piloti umani campioni del mondo grazie ad una tecnica chiamata deep reinforcement learning. L’evento, riportato su Nature, segna la prima volta in cui l’intelligenza artificiale ha sconfitto i campioni del mondo in uno sport reale. Dopo aver battuto gli esseri umani in tutto, dagli scacchi al Go, da StarCraft a Gran Turismo, l’intelligenza artificiale ha, infatti, alzato il tiro. Gli ultimi mortali a sentire il peso della sconfitta indotta dall’intelligenza artificiale sono tre esperti piloti di droni che sono stati sconfitti da un algoritmo che ha imparato a pilotare un drone su un percorso di gara in 3D a velocità vertiginosa senza schiantarsi. O almeno senza schiantarsi troppo spesso.
L’intelligenza artificiale Swift, oltre a vincere 15 gare su 25 contro campioni mondiali, ha fatto registrare il giro più veloce su un percorso in cui i droni raggiungono velocità di 80 km/h e subiscono accelerazioni fino a 5 g, sufficienti a far perdere i sensi a molte persone. “Il nostro risultato segna la prima volta che un robot alimentato dall’intelligenza artificiale ha battuto un campione umano in un vero sport fisico progettato per e dagli esseri umani”, ha dichiarato Elia Kaufmann, ricercatore dell’Università di Zurigo, che ha contribuito allo sviluppo di Swift. Le corse di droni con visuale in prima persona prevedono il pilotaggio di un drone su un percorso pieno di cancelli che devono essere superati senza problemi per evitare un incidente. I piloti vedono il percorso attraverso un video trasmesso da una telecamera montata sul drone. Kaufmann e i suoi colleghi descrivono una serie di gare testa a testa tra Swift e tre campioni di droni, Thomas Bitmatta, Marvin Schäpper e Alex Vanover. Prima della gara, i piloti umani hanno avuto una settimana per esercitarsi sul percorso, mentre Swift si è allenato in un ambiente simulato che conteneva una replica virtuale del percorso. Swift ha utilizzato una tecnica chiamata deep reinforcement learning per trovare i comandi ottimali per sfrecciare sul circuito. Poiché il metodo si basa su tentativi ed errori, il drone si è schiantato centinaia di volte durante l’addestramento, ma trattandosi di una simulazione i ricercatori hanno potuto semplicemente riavviare il processo. Durante una gara, Swift ha inviato il video della telecamera di bordo del drone a una rete neurale che rilevava i cancelli di gara. Queste informazioni sono state combinate con le letture di un sensore inerziale per stimare la posizione, l’orientamento e la velocità del drone. Queste stime sono state, poi, trasmesse a una seconda rete neurale che elabora i comandi da inviare al drone. L’analisi delle gare ha mostrato che Swift è stato costantemente più veloce all’inizio della gara e ha effettuato curve più strette rispetto ai piloti umani. Il giro più veloce di Swift è stato di 17,47 secondi, mezzo secondo più veloce del miglior pilota umano. Ma Swift non era invincibile. Ha perso il 40% delle gare contro gli umani e si è schiantato diverse volte. Il drone, a quanto pare, era sensibile ai cambiamenti dell’ambiente, come l’illuminazione. Le gare hanno lasciato i campioni del mondo con sentimenti contrastanti. “È l’inizio di qualcosa che potrebbe cambiare il mondo intero”, ha detto Bitmatta. “D’altra parte, io sono un corridore, non voglio che qualcosa sia più veloce di me”, ha continuato Bitmatta. “È diverso correre contro una macchina, perché sai che la macchina non si stanca”, ha sottolineato Schäpper. Un progresso fondamentale è che Swift è in grado di affrontare le sfide del mondo reale, come la turbolenza aerodinamica, l’offuscamento della telecamera e i cambiamenti di illuminazione, che possono confondere i sistemi che tentano di seguire una traiettoria precomputata. “Lo stesso approccio potrebbe aiutare i droni a cercare persone in edifici in fiamme o a condurre ispezioni di grandi strutture come le navi”, ha affermato Kaufmann. Le forze armate sono molto interessate ai droni dotati di intelligenza artificiale, ma non sono convinte che l’ultimo lavoro abbia implicazioni importanti per la guerra. “Dobbiamo stare attenti a non dare per scontato che progressi come questi possano essere facilmente trapiantati in un contesto militare per essere utilizzati in droni militari o in sistemi d’arma autonomi che sono coinvolti in processi critici come la selezione dei bersagli”, ha dichiarato lliot Winter, docente senior di diritto internazionale presso la Newcastle Law School. “Sebbene, l’IA abbia inevitabili usi militari, non sono sicuro di come l’ultimo lavoro possa giovare all’esercito, al di là del fatto di avere stormi di droni che seguono un aereo in formazione ravvicinata”, ha sottolineato Alan Winfield, professore di etica dei robot. Anche Kaufmann si è mostrato scettico. “Quasi tutti i droni sono utilizzati in campi di battaglia aperti e vengono impiegati per la ricognizione o come armi contro bersagli fissi e in lento movimento”, ha aggiunto Kaufmann. (30Science.com)
