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L’intelligenza artificiale deve imparare dal mitico MacGyver

L’intelligenza artificiale deve acquisire la famosa astuzia di MacGyver, anche per le auto a guida autonoma con intelligenza artificiale

Chi o cosa è un MacGyver, potresti chiederti?

Bene, la maggior parte delle persone ha sentito parlare di MacGyver , la serie TV e il personaggio principale che riesce a trovare sempre un mezzo intelligente per districarsi da una situazione sconcertante, usando il suo ingegno per escogitare una soluzione a partire da oggetti piuttosto quotidiani.

I fan sanno che porta un coltellino svizzero, piuttosto che una pistola, poiché crede che usare la sua creatività e inventiva gli consentirà sempre di affrontare qualsiasi circostanza spiacevole (il coltello è utile quando devi disinnescare una bomba, o quando bisogno di smontare un tostapane e riutilizzare la sua elettronica per uno scopo completamente diverso e alla fine salvarti la vita di conseguenza).

Risulta che non hai necessariamente bisogno di aver mai visto lo spettacolo o guardato alcun clip di YouTube e tuttavia potresti ancora sapere cosa significa essere un “MacGyver” nell’affrontare un compito spinoso (è diventato parte del nostro lessico di A proposito di).

In breve, consideriamo ora qualsiasi tipo di soluzione innovativa da caratterizzare come un approccio simile a MacGyver, assumendo che sia una soluzione elegante e in qualche modo semplice a un problema apparentemente intrattabile.

Un elemento cruciale è che il problema stesso deve essere in qualche modo angosciante.

Se il problema è semplice e non pieno di complicazioni, presumibilmente potresti risolverlo solo con la tua normale zucca e non è necessario indossare un berretto pensante simile a MacGyver.

Un altro aspetto fondamentale è che la soluzione non può essere palesemente ovvia.

In altre parole, se una scimmia potesse vedere immediatamente come risolvere il problema, non è necessario precipitarsi nella stratosfera della risoluzione dei problemi e invece può semplicemente fare un afferrare e andare per risolvere la questione a portata di mano.

Ok, quindi il problema deve essere difficile o relativamente intrattabile, e la soluzione non deve essere ovvia e richiede uno sforzo di immaginazione per trovare una soluzione.

Cos’altro?

Il problema deve essere risolvibile.

Questo è importante e spesso non immediatamente conoscibile all’inizio del processo di risoluzione dei problemi.

Spesso, quando ti viene presentato o emerge un problema, non sei esattamente sicuro che ci siano mezzi per risolverlo.

Pertanto, potresti esplorare una varietà di potenziali soluzioni e così facendo scoprire un sacco di potenziali soluzioni che non sono praticabili per risolvere il problema reale.

Nel caso della tradizione di MacGyver, trova sempre una soluzione, il che è commovente, ma non puoi aspettarti nella vita reale che una soluzione sia sempre trovabile.

Possiamo dire che forse è utile presumere che sia trovabile una soluzione, che può aumentare il tuo umore quando sei alle prese con il tentativo di risolvere un problema peloso e potrebbe ispirarti.

Per coloro che a volte si arrendono subito e danno per scontato che non ci sia soluzione, è come se avessero gettato la spugna e quindi non avrebbero messo l’energia per cercare di scovare una soluzione.

Detto questo, c’è anche l’aspetto del mondo reale che alla fine potrebbe non esserci una soluzione (a differenza dello show televisivo, che prevede sempre un lieto fine da libro delle fate).

Un’ulteriore svolta è che forse c’è una soluzione, ma solo il tempo consentirà di realizzare la soluzione, e quindi potresti non essere immediatamente in grado di risolvere la situazione, anche se hai intuito come potrebbe essere risolta.

Come hai potuto scoprire una soluzione e tuttavia c’è un lasso di tempo prima che tu possa risolvere il problema?

Un semplice esempio potrebbe essere una candela che una volta accesa brucerà lentamente attraverso una corda, e una volta che la corda viene tagliata dal fuoco, ti libera da una trappola.

In quell’esempio, conoscevi una soluzione praticabile, ma ci è voluto del tempo prima che la soluzione venisse eseguita.

Supponi però di non avere mezzi evidenti per accendere la candela?

Questa diventa un’altra forma di problema, collegata al problema più ampio dell’essere presumibilmente intrappolati. È un problema “nuovo” in quanto si lega alla tua soluzione e potrebbe o meno essere considerato direttamente parte del problema originario di essere stato intrappolato.

Forse c’è una scatola di fiammiferi nell’altra stanza, che se potessi raggiungerla, afferreresti un fiammifero per accendere la candela per poi bruciare la corda per liberarti dalla trappola (ricorda un arrangiamento di Rube Goldberg).

La tua soluzione proposta è ora interrotta nella ricerca di quelle partite.

Il tempo potrebbe trascorrere e si scopre che la scatola dei fiammiferi viene buttata giù da un tavolo a causa di una raffica di vento che si avvicina, rovesciando i fiammiferi, uno dei quali rotola nella tua area intrappolata.

Ad ogni modo, il punto è che non è necessariamente il caso in cui sarai sempre in grado di eseguire un MacGyver istantaneamente e devi lasciare il tempo per andare avanti affinché una soluzione diventi fattibile o emerga (per uno spettacolo televisivo, devono avvolgere -up la soluzione in modo tempestivo poiché lo spettacolo ha solo trenta minuti o un’ora, mentre nella vita reale le cose potrebbero essere di durata molto più lunga).

Per essere un vero scenario simile a quello di MacGyver, di solito ci aspettiamo che qualunque soluzione sia ideata sia semplice ed elegante allo stesso tempo.

Questo criterio di eleganza può essere difficile da riassumere e spiegare a parole. È una di quelle cose per cui se la vedi, sarai in grado di decidere se era elegante o meno (simile alla bellezza negli occhi di chi guarda) ..

Nello show televisivo, MacGyver si trova quasi sempre di fronte a una situazione di vita o di morte, ma per la maggior parte delle applicazioni del mondo reale dell’approccio simile a MacGyver, di solito non hai a che fare con questioni di vita o di morte. Il punto è che a volte il MacGyver è utile per questioni ordinarie che comportano problemi difficili, mentre in altri casi potrebbero essere in gioco questioni più grandi.

Questo ci porta a una considerazione importante su come pensiamo come esseri umani, insieme a come vengono realizzati i sistemi di intelligenza artificiale e ai limiti di ciò che fino ad oggi sono stati in grado di ottenere. Si prega di essere consapevoli del fatto che l’IA di oggi non è nemmeno vicino ad essere qualcosa di equivalente alla vera intelligenza umana, il che potrebbe essere un punto scioccante per alcuni da realizzare, ma comunque è davvero così.

Certo, ci sono sacche di situazioni in cui un’applicazione AI è stata apparentemente in grado di svolgere un compito così come una potenza umana, queste sono costantemente nelle notizie. Questo però è ben lungi dall’essere in grado di mostrare una gamma completa di intelligenza e superare qualsiasi tipo di test di Turing (un famoso metodo di intelligenza artificiale per cercare di accertare se un sistema di intelligenza artificiale è in grado di esibire l’intelligenza umana, vedi la mia analisi al link qui ).

I sistemi di IA odierni tendono a essere classificati come dotati di IA ristretta, il che significa che possono eventualmente “risolvere” un problema ristretto, mentre un tale sistema di IA non è AGI (Artificial General Intelligence) e manca di qualità umane come il ragionamento basato sul buon senso (vedi link qui ).

In effetti, una preoccupazione significativa sull’uso dilagante di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) è che quegli algoritmi di corrispondenza dei modelli basati su calcolo tendono ad essere fragili, suscettibili di cadere fuori fase di fronte a eccezioni o casi insoliti . Le probabilità sono che qualsiasi situazione che richieda o dispieghi un MacGyver è per definizione un caso eccezionale o insolito (altrimenti, useresti qualche altro algoritmo di forza bruta o metodi di risoluzione ordinari ).

Ecco una domanda intrigante su cui riflettere: “L’avvento delle vere auto a guida autonoma basate sull’intelligenza artificiale sarà potenzialmente ostacolato da circostanze eccezionali o insolite e, in tal caso, l’uso di approcci simili a MacGyver potrebbe aiutare a superare questi ostacoli?”

La risposta è che sì, i cosiddetti casi limite (un altro termine per un’eccezione o casi insoliti) sono una preoccupazione significativa per la sicurezza delle vere auto a guida autonoma, e sì, se i sistemi di intelligenza artificiale potessero impiegare capacità simili a MacGyver potrebbe aiutare per affrontare quei momenti difficili.

Spacchettiamo la questione e vediamo.

I livelli delle auto a guida autonoma

È importante chiarire cosa intendo quando mi riferisco alle vere auto a guida autonoma basate sull’intelligenza artificiale .

Le vere auto a guida autonoma sono quelle che l’IA guida l’auto interamente da sola e non c’è alcuna assistenza umana durante l’attività di guida.

Questi veicoli senza conducente sono considerati di Livello 4 e Livello 5 , mentre un’auto che richiede un conducente umano per condividere lo sforzo di guida è generalmente considerata di Livello 2 o Livello 3 . Le auto che condividono l’attività di guida sono descritte come semi-autonome e in genere contengono una varietà di componenti aggiuntivi automatizzati denominati ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

Non c’è ancora una vera auto a guida autonoma al livello 5, che non sappiamo nemmeno se sarà possibile ottenere, né quanto tempo ci vorrà per arrivarci.

Nel frattempo, gli sforzi del Livello 4 stanno gradualmente cercando di ottenere un po ‘di trazione sottoponendosi a prove su strade pubbliche molto strette e selettive, anche se c’è controversia sul fatto che questo test debba essere consentito di per sé (siamo tutti cavie di vita o di morte in un esperimento che si svolgono sulle nostre autostrade e strade secondarie, alcuni sottolineano).

Poiché le auto semi-autonome richiedono un guidatore umano, l’adozione di questi tipi di auto non sarà nettamente diversa dalla guida di veicoli convenzionali, quindi non c’è molto di nuovo di per sé da trattare su questo argomento (anche se, come vedrai in un momento, i punti esposti successivamente sono generalmente applicabili).

Per le auto semiautonome, è importante che il pubblico sia avvisato di un aspetto inquietante che si è verificato ultimamente, ovvero che nonostante quei guidatori umani che continuano a postare video di se stessi addormentati al volante di un’auto di Livello 2 o Livello 3 , dobbiamo tutti evitare di farci credere che il conducente possa distogliere la sua attenzione dal compito di guida mentre guida un’auto semiautonoma.

Sei la parte responsabile delle azioni di guida del veicolo, indipendentemente da quanta automazione potrebbe essere lanciata in un Livello 2 o Livello 3.

Auto a guida autonoma e MacGyver

Per i veri veicoli a guida autonoma di livello 4 e 5, non ci sarà un conducente umano coinvolto nel compito di guida.

Tutti gli occupanti saranno passeggeri.

L’intelligenza artificiale sta guidando.

Ad oggi, gli sforzi per ideare auto a guida autonoma sono generalmente consistiti nel far sì che l’IA fosse in grado di guidare in situazioni di guida relativamente ordinarie.

Questo ha senso, vale a dire, fare prima le cose “più facili” (per chiarezza, niente di tutto questo è particolarmente facile), implicando che il sistema di guida AI sia in grado di guidare in un quartiere un po ‘calmo o in un contesto di traffico autostradale relativamente quotidiano.

Inoltre, se stai utilizzando i dati di guida raccolti per addestrare un sistema ML / DL , è probabile che la maggior parte dei dati di guida riguardi principalmente la guida quotidiana e privi di quelle occasioni di guida fuori dall’ordinario.

Pensa ai tuoi sforzi di guida.

La maggior parte delle volte, stai guidando, rimuginando su cosa mangerai per cena quella sera o ripercorrendo nella tua mente quella difficile conversazione che hai avuto con il tuo capo l’altro giorno, e apparentemente non presti attenzione rapita alla carreggiata.

Spesso si verifica questa guida “senza cervello”.

Poi, ci sono quei momenti più rari (si spera rari), in cui qualcosa di straordinario ti strappa dal tuo autocompiacimento e devi rispondere immediatamente.

Potrebbe trattarsi di una circostanza di vita o di morte che implica la necessità di valutare in tempo reale un problema difficile che ti si trova di fronte nell’ambiente del traffico e di cui devi valutare quali potrebbero essere le tue opzioni, incluso doverle adottare presto abbastanza e sufficientemente per evitare la morte o la distruzione.

Tutto in un sussurro di un momento.

La maggior parte ammetterebbe che i sistemi di guida AI di oggi non sono decisamente ancora pronti per far fronte a quei momenti se il problema non è uno che il sistema di guida AI non ha già “visto” in precedenza o è stato altrimenti pre-programmato per gestire.

Una situazione nuova o a sorpresa non va bene per i sistemi di guida AI, in questo momento, e quindi non va bene per i passeggeri umani, né per i pedoni, né per altre auto a guida umana nelle vicinanze.

Cosa fare per questi problemi di bordo ?

La solita risposta è continuare a spingere avanti le prove su strada e raccogliere molti dati di guida e, si spera, alla fine, tutte le possibili permutazioni e possibilità di situazioni di guida saranno state catturate e quindi presumibilmente analizzate in modo che possano essere affrontate.

Bisogna dubitare di un simile approccio .

Una delle principali società di auto a guida autonoma è Waymo, che ha accumulato circa 20+ milioni di miglia stradali complessivamente, e sebbene a prima vista sembri un numero impressionante, tieni presente che gli esseri umani guidano per oltre 3 trilioni di miglia all’anno , e così il probabilità di trovare un ago in un pagliaio di molte miglia inferiori è probabilisticamente meno probabile.

Gli addetti ai lavori dell’industria automobilistica a guida autonoma sanno anche che le miglia non sono solo miglia, non importa quale azienda di auto a guida autonoma stia effettuando prove stradali, il che significa che se guidi sempre negli stessi luoghi, quelle miglia non sono necessariamente rivelatore quanto la guida in una più radicalmente mutevole e varietà di strade e condizioni stradali (questa è in parte un’altra critica ai cosiddetti rapporti di disimpegno sulle auto senza conducente, vedi la mia analisi a questo link qui ).

Un altro approccio offerto prevede l’ esecuzione di simulazioni .

Le case automobilistiche e le aziende tecnologiche a guida autonoma tendono a utilizzare le simulazioni, oltre alla guida sulle strade, sebbene sia in corso un dibattito sull’opportunità di intraprendere le simulazioni prima di consentire l’uso della strada pubblica o se sia soddisfacente fare entrambe le cose allo stesso modo tempo, inoltre si discute anche se le simulazioni siano adeguate come sostituto delle miglia percorse (ancora una volta, dipende dal tipo di simulazione intrapresa e da come viene costruita e utilizzata ).

Alcuni credono che i sistemi di guida AI dovrebbero avere un componente simile a quello di MacGyver, preparato per affrontare quegli straordinari problemi che sorgono durante la guida.

Non si baserebbe in particolare su precedenti situazioni stravaganti o casi limite, e invece, sarebbe una componente generalizzata che potrebbe essere invocata quando il resto del sistema di guida AI non è stato in grado di risolvere una circostanza di gioco.

In un certo senso, sarebbe come AGI ma specificamente nel campo della guida di automobili.

È anche possibile?

Alcuni sostengono che AGI o sia AGI o non lo sia, quindi cercare di suggerire che si potrebbe costruire un AGI per un dominio specifico è contrario alla nozione di AGI in generale.

Altri sostengono che quando è seduto in un’auto, un guidatore umano utilizza AGI nel dominio della guida di un’auto, non risolvendo la fame nel mondo o dovendo affrontare qualsiasi problema, e quindi dovremmo essere in grado di focalizzare l’attenzione su un AGI solo per il dominio della guida.

Ehi, forse dovremmo applicare MacGyver al problema della risoluzione dei casi limite e trovare una soluzione elegante per farlo, che potrebbe o meno consistere nell’impiegare un MacGyver nell’IA del sistema di guida.

Questo è uno stravolgimento mentale, di sicuro.

Conclusione

Un utile documento sulle sfide dell’IA nell’affrontare problemi simili a MacGyver è stato scritto dai ricercatori Sarahthy e Scheutz della Tufts University (ecco il link ). Gli autori sottolineano che un sistema di intelligenza artificiale dovrebbe probabilmente essere in grado di svolgere numerosi compiti e sotto-compiti ardui nell’esecuzione di qualsiasi situazione simile a MacGyver, inclusa la capacità di rilevare l’impasse, la trasformazione del dominio, la ristrutturazione dei problemi, la sperimentazione, il rilevamento della scoperta, estensione del dominio e così via.

In sostanza, è un problema molto difficile far sì che un sistema di intelligenza artificiale si comporti come MacGyver, indipendentemente dal fatto che sia disponibile o meno un coltellino svizzero.

Nel caso di un sistema di guida AI, renditi conto anche che il componente MacGyver dovrebbe agire in tempo reale, avendo solo una frazione di secondo per accertare quale azione intraprendere.

Inoltre, le azioni intraprese sono molto probabilmente legate a conseguenze di vita o di morte, comprese anche le scrupoli associate al problema del carrello (questo implica dover scegliere tra quali morti o feriti incorrere rispetto ad altre serie di morti o feriti, vedere il mio spiegazione al link qui ).

Se dici che non dovremmo cercare una capacità simile a MacGyver, solleva l’ovvia domanda su quali alternative abbiamo, e nel frattempo, le auto a guida autonoma stanno procedendo, in assenza di una capacità così ingegnosa o addirittura simile.

C’è anche la convinzione che se potessimo fare MacGyver per il dominio di guida AI, potremmo essere in grado di iniziare ad estenderlo ad altri domini, consentendo un graduale raggiungimento di un AGI in tutti i domini, sebbene sia una contesa piuttosto argomentativa e un storia per un altro giorno.

MacGyver è noto per aver detto che puoi fare tutto ciò che vuoi fare se ci metti la mente.

Possiamo indurre l’IA a fare qualcosa che vogliamo che faccia se ci concentriamo su di essa?

Il tempo lo dirà.

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