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Google Car, ecco come prende decisioni senza bisogno dell'uomo

Per insegnare alle proprie auto a orientarsi e muoversi nelle strade californiane, Google ha ricreato mappe tridimensionali accuratissime che risultino leggibili alle intelligenze artificiali. Ma il vero obiettivo è insegnare ai robot a muoversi in autonomia

– Credits: Thinkstocks Photos

Basta provare a immaginare un futuro prossimo in cui le Google Car siano una realtà diffusa, per comprenderne l’enorme potenziale: snodi autostradali bonificati dal traffico, vetture in continuo movimento occupate da pendolari seduti comodamente a leggere, gli incidenti stradali ridotti a eccezioni, il sistema sanitario sgravato dagli esiti di scontri frontali, tempi di percorrenza ridotti e ridotto inquinamento.

A quasi dieci anni dalla prima apparizione dell’auto di Google, molti hanno già cominciato a farsi un’idea di come si trasformeranno gli spostamenti urbani in futuro. Quello che però quasi tutti ignorano, è come facciano queste auto-robot a destreggiarsi in una situazione complicata e fitta di bivi decisionali, come il traffico metropolitano.

L’enorme baraccone speculativo che ha accompagnato le sparute manifestazioni della Google Car si è arrestato in questi giorni, dopo che il giornalista Alexis Madrigal ha avuto modo di fare un giro su una delle auto di Mountain View e di scoprire, chilometro dopo chilometro, come Big G abbia sostituito il pilota umano.

Come già sapevamo, le Google Car sono dotate di un corredo di sensori - telecamere, laser, GPS, radar – che consente al processore interno di riconoscere ed evitare ostacoli e gestire situazioni improvvise. Quello che quasi nessuno sapeva, è che non è basandosi su questo tipo di dati che l’auto sceglie come affrontare un percorso. Insomma: la vettura automatica di Google non decide volta per volta come comportarsi - sarebbe un processo troppo dispendioso in termini di calcolo e di energia - si basa piuttosto su un set di mappe tridimensionali ultra-accurate (niente a che vedere con quelle di Google Maps), che di fatto ricreano un ambiente virtuale definito nei minimi dettagli (dalla larghezza delle corsie, all’altezza dei cordoli) in cui la vettura studia come muoversi.

Si tratta di un aspetto di enorme importanza, poiché un simile ambiente virtuale può tornare utile a Google per diverse altre applicazioni. Fino ad ora, Google ha tracciato e riprodotto virtualmente 2.000 miglia di strade californiane e pare deciso a coprire il totale di 4 milioni di miglia di strade americane entro i prossimi anni. In poche parole, questo significa che a Mountain View stanno creando un ambiente virtuale fedele a quello reale, fatto appositamente per le proprie intelligenze artificiali. Volendo giocare di retorica: il "dio" Google sta velocemente costruendo una versione del mondo comprensibile alle proprie macchine (auto, robot, droni, personal assistant).

Torniamo alle auto. Per imparare a destreggiarsi nel rocambolesco traffico del mondo reale, le vetture di Big G di fatto integrano i dati che raccolgono in tempo reale grazie ai propri sensori, nell’infrastruttura virtuale a cui abbiamo accennato prima. Attraverso un processo di apprendimento automatico, il sistema gestionale della vettura impara a capire quando l’auto davanti è in procinto di superarne un’altra, come gli autisti tendono a comportarsi di fronte a un semaforo giallo e come comportarsi davanti a una probabile collisione.

Non fate l’errore di concentrarvi unicamente sulle Google Car, come ho accennato prima, la portata di questa tecnologia è molto più ampia. Il processo decisionale che guida le auto di Google lungo le strade californiane assomiglia molto a quello il nostro cervello adotta mentre guidiamo.

Pensateci: in questo momento il cervello di Google è in grado di vedere (le mappe 3D a cui abbiamo accennato prima), conoscere la propria posizione nello spazio, è in grado di prevedere l’esito di alcune traiettorie incrociate e ha una memoria in continua espansione in cui raccoglie dati geolocalizzati, esperienze dirette, statistiche e via dicendo. Ora provate a estrarre questo cervello dall’auto di Google e metterlo al vertice di una rete le cui maglie sono quelle dell’ecosistema Google (Search, Maps, Android, Knowledge Graph etc.) e i cui nodi sono dispositivi hardware (Google Car, Google Glass, Nexus, futuri droni e robot antropomorfi). Non so voi, ma io ho la inquietante sensazione di essere in un racconto di Fredric Brown:

Un pool di scienziati intergalattici, dopo aver interconnesso tutti i propri computer per creare un sistema di calcolo capace di rispondere a qualsiasi domanda, si raccoglie intorno al calcolatore e pone la prima domanda: “Dio esiste?”. E il calcolatore, prima di farli fuori tutti, risponde: “Adesso sì.”

Quello che conta, è che questo è il mondo reale, e noi non viviamo in un racconto di Fredric Brown. Perciò, chissà, potrebbe anche finire peggio.

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