Machine Learning

Machine-LearningMachine Learning: la rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale e del design.
Il pioniere del computer gaming Arthur Samuel, ha definito il ‘machine learning’ come ‘un’area di studio che fornisce ai computer la capacità di imparare senza la necessità di essere programmati.’ Ma per alcuni il concetto ha anche un’accezione negativa, come succede spesso nei film distopici in cui i computer conquistano l’umanità.
Il futuro dell’apprendimento automatico non deve essere uno scenario oscuro e catastrofico. Jeff Kowalski, CTO di Autodesk che promuove idee innovativo e cavalca le tendenze del momento, prevede un futuro positivo per l’uomo e l’intelligenza artificiale (AI) ed il percorso è già in atto.
Oggi parliamo di come l’apprendimento automatico sta accelerando il progresso della robotica, della progettazione generativa e l’internet delle cose, trasformando il mondo in cui gli oggetti vengono progettati e realizzati.
A cosa assomiglia l’evoluzione dell’apprendimento automatico? Sessant’anni fa un programmatore ha insegnato ad una macchina come competere con gli umani a tic-tac-toe. Da allora i computer sono diventati più intelligenti. Nel 1997 Deep Blue ha battuto Kasparov a scacchi. Un calcolatore dalle potenzialità di calcolo impressionanti. Nel 2001, Watson, un discendente di Big Blue, ha usato la modalità di ragionamento utilizzata dagli umani per competere nello show Jeopardy! e, più di recente, AlphaGo ha battuto il re indiscusso di Go, il gioco più complesso del mondo.
Sviluppando una sorta di intuizione, AlphaGo è stato in grado di battere il suo avversario umano. Con lo sviluppo di questa caratteristica, ad un certo punto, anche i suoi sviluppatori hanno compreso le motivazioni per le quali si stava comportando in un certo modo e non in un altro.
La crescita degli ultimi 60 anni è stata esponenziale: in meno di una vita umana il computer è passato da imparare un gioco da ragazzi a padroneggiare il gioco strategico più complesso al mondo.
Prendiamo per esempio il videogioco Atari Breakout: facendo rapide verifiche sui dati DeepMind è stato in grado di imparare e di giocare meglio di qualsiasi essere umano. Quindi i computer sono in grado di imparare molto più rapidamente di quanto gli umani sarebbero in grado di insegnare loro e sono anche in grado di diffondere la loro conoscenza ad altri computer. In altre parole, se sei bravo a Breakout, non è detto che anche i tuoi amici lo diventino. Mentre se un computer diventa bravo a Breakout anche gli altri lo diventano, dato che sono collegati in rete.
Quali benefici potranno avere le imprese da questo rapido processo di machine learning? In primo luogo la progettazione generativa sarà accelerata. Ad esempio la progettazione di un drone: il progettista desidera renderlo flessibile ma in grado di sostenere il carico utile, quindi deve rendere il telaio leggero e con bassa resistenza aerodinamica. Fornendo al computer questi parametri è possibile verificare ogni soluzione plausibile ed esplorare idee che nessuno dei progettisti avrebbe mai potuto immaginare. Il computer è in grado di creare questi sviluppi in piena autonomia, senza l’aiuto dell’essere umano.
Autodesk sta già utilizzando questa tecnologia su un progetto con Airbus per re-immaginare e ridisegnare una parte della cabina dell’aereo, più solida ma più leggera di quella attuale. Si tratta di un elemento stampato in 3D che verrà installato sugli A320 entro la fine dell’anno. Nel frattempo, l’apprendimento automatico farà evolvere rapidamente anche la robotica. Autodesk collabora con l’artista Joris Laarman e con il suo team MX3D sul primo progetto al mondo di progettazione generativa e stampa robotica per la realizzazione di un ponte totalmente stampato. Quest’estate schiacceremo un bottone ed una serie di robot lo stamperanno direttamente– in acciaio inox e senza l’intervento umano – lungo un canale di Amsterdam. Il machine learning avrà anche un forte impatto sullo sviluppo dei sensori e sull’internet delle cose?
Assolutamente si. Abbiamo collaborato con il gruppo di ricerca, progettazione e produzione Hack Rod e con lo studio cinematografico Bandito Brothers per costruire un’inedita automobile, dotata di sistema nervoso. Abbiamo preso una macchina da corsa tradizionale e la abbiamo dotata di decine di sensori, facendola poi pilotare, spinta ai limiti, da un pilota di classe mondiale. Utilizzando il suo nuovo sistema nervoso, la vettura ha registrato tutto quello che è accaduto durante la corsa, compresi gli sforzi ai quali è stata sottoposta. Ne sono emersi migliaia di dati che abbiamo raccolto ed inserito all’interno di Project Dreamcatcher, un tool di progettazione generativa. Il risultato è il disegno di un telaio che nessun essere umano sarebbe mai stato in grado di progettare. Ma grazie all’aiuto della progettazione generativa della robotica avanzata e del sistema nervoso digitale è diventato realtà.
Sembra tutto molto in stile sci-fi. Quali sono i prossimi passi? Siccome il machine learning evolve, anche la progettazione generativa verrà accelerata, incorporando le reazioni dei designer alle proposte innovative e le loro modifiche inespresse in fase di progettazione. L’apprendimento automatico darà anche ai robot la capacità di completare le attività, senza specifiche istruzioni da parte dei progettisti. Il machine learning utilizzerà gli input del suo nuovo sistema nervoso digitale, l’internet delle cose, in grado di percepire e reagire in maniera intelligente agli stimoli reali.
Fino a poco tempo fa i progettisti utilizzavano i computer per risolvere i problemi logici, a carico dell’emisfero sinistro del cervello. Ora i computer stanno entrando direttamente nel regno della creatività umana. Ad esempio, nel momento in cui i computer comprendono l’essenza fondamentale di una sedia, sono in grado di aiutare le persone a progettare meglio, perché il significato dell’oggetto è pienamente condiviso e ciò rende il computer il partner creativo ideale. Cosa succederà quando i computer saranno in grado di avere intuizioni creative autonome? Il ruolo del designer nel processo creativo cambierà. In futuro i progettisti saranno i nuovi mentori dei computer e forniranno loro una guida tramite l’esperienza. Nel corso della storia, gli esseri umani hanno sempre plasmato il mondo. In futuro plasmeranno le cose che daranno forma al mondo. E realizzeremo cose mai viste prima, in un mix senza precedenti, fatto di tecnologia e umanità. Un futuro davvero eccitante.