Non trovi le chiavi della tua macchina? I robot ricorderanno meglio di te

Come le macchine da caffè e i Roomba, questi compagni robot – insieme a fotocamere e algoritmi di intelligenza artificiale – potrebbero presto diventare elementi domestici per noi umani sempre più con problemi di memoria.

Nel 2015, i canali di informazione erano inondati di segnalazioni secondo cui la capacità di attenzione umana era crollata a 8,25 secondi per un compito di base. Ancora più vergognoso è stato un dettaglio nel rapporto: la capacità umana di concentrazione è stata inferiore alla capacità di attenzione di un pesce rosso, che è stata di 9 secondi.

Potresti quasi sentire un udibile sospiro di sollievo quando si scoprì che nulla di tutto ciò era vero. (A quanto pare i pesci rossi hanno ricordi e possono imparare!)

Il seme di questo mito molto credibile è stato apparentemente gettato in un rapporto di Microsoft. Eppure, se si eliminano le informazioni sensazionali che si sono insinuate in innumerevoli notizie, i fatti di fondo si sono rivelati pertinenti in modo allarmante.

La nostra capacità di attenzione si sta riducendo.

Pronto per dimenticare

La dottoressa Gloria Mark, professoressa di informatica all'Università della California, Irvine, che studia come i media digitali influenzano le nostre vite, ha scritto un libro convalidare la supposizione che la nostra capacità di concentrazione sia in pericolo.

"Nel 2004, abbiamo misurato l'attenzione media su uno schermo in due minuti e mezzo", scrive Mark. "Alcuni anni dopo, abbiamo scoperto che la durata dell'attenzione era di circa 75 secondi. Ora scopriamo che le persone possono prestare attenzione solo a uno schermo per una media di 47 secondi", afferma.

Passare da 150 secondi a una capacità di attenzione media di 47 secondi in soli 10 anni è un calo sorprendente che potrebbe avere effetti profondi sulla nostra specie.

Molti scienziati sottolineano una condizione chiamata declino cognitivo che si sta verificando tra noi esseri umani poiché diventiamo sempre più dipendenti dalla tecnologia per fare cose che prima usavamo il cervello per fare per noi stessi.

Quando impedisci al tuo cervello di fare cose difficili come leggere le mappe per arrivare a destinazione invece di utilizzare un GPS come Google Maps per guidarti lì, stai frenando proprio le cose che hanno aiutato la tua specie ad evolversi.

Diventa un circolo vizioso di feedback. "Una volta che smetti di usare la memoria, la situazione peggiorerà, il che ti spingerà a utilizzare ancora di più i tuoi dispositivi", afferma il professor Oliver Hardt, che studia neurobiologia della memoria e dell'oblio alla McGill University di Montreal.

"Possiamo prevedere che l'uso prolungato del GPS probabilmente ridurrà la densità della materia grigia nell'ippocampo... I sistemi di navigazione basati sul GPS non richiedono che tu formi una mappa geografica complessa. Invece, ti dicono semplicemente gli orientamenti, come 'svolta a sinistra a prossima luce,'" dice Hardt.

Ascoltare un’app cartografica non impegna molto l’ippocampo, a differenza dell’essere costretti a interagire con una mappa fisica, che richiede un processo cognitivo molto più grande e complesso. E sta avendo conseguenze disastrose per noi.

Hardt indica come prova conclusiva la mappatura del cervello di persone che hanno utilizzato il GPS per molto tempo: mostrano evidenti disturbi nelle capacità di memoria spaziale che richiedono l'intervento dell'ippocampo.

Non è del tutto sorprendente, quindi, che l’americano medio trascorra 2,5 giorni all’anno alla ricerca di cose, costando 2,7 miliardi di dollari in costi di sostituzione. All’interno di questo gruppo, si prevede che i millennial abbiano il doppio delle probabilità rispetto ai boomer di smarrire le proprie cose.

Molte altre indicazioni misurate hanno già segnalato qualcosa di terribile all’opera; ad esempio, la persona media prende in mano il telefono più di 1.500 volte a settimana. La sola presenza di uno smartphone, infatti, diminuisce le capacità cognitive.

Hardt non dispone ancora dei dati, ma ritiene che "il costo di ciò potrebbe essere un enorme aumento della demenza".

Riavvio della memoria

La soluzione dell'Università di Waterloo per trovare oggetti smarriti prevede l'equipaggiamento di un robot Fetch con un algoritmo AI e una fotocamera

Cosa significa tutto questo per la nostra società? Dobbiamo prepararci per un futuro in cui non saremo in grado di fare le cose più elementari, indipendentemente dal fatto che soffriamo di demenza o meno. In altre parole, dovremo trovare un modo per sopravvivere ed esistere in un’era di compromissione della memoria potenzialmente cronica.

In questo contesto ci sono due soluzioni straordinariamente ingegnose e relativamente economiche che sono state progettate per navigare nel mondo delle persone con problemi di memoria.

Un gruppo di ricerca dell'Università di Waterloo in Ontario, Canada, ha progettato un robot da compagnia con una propria memoria episodica che, sebbene inizialmente realizzato pensando ai pazienti affetti da demenza, è stato lodato per la sua capacità di aiutare chiunque sia abitualmente smemorato.

Se i nostri attuali problemi con la memoria peggiorassero, questi robot da compagnia potrebbero diventare un elemento fisso nelle case come le macchine da caffè o gli aspirapolvere Roomba.

Il gruppo di ricerca di Waterloo ha iniziato con un robot manipolatore mobile Fetch, dotato di una fotocamera integrata e di una rete neurale convoluzionale. Utilizzando il deep learning e un algoritmo di rilevamento degli oggetti, i ricercatori hanno insegnato al robot a identificare, tracciare e conservare un registro di memoria degli oggetti nella stanza. Questo veniva memorizzato in un video con la possibilità di registrare l'ora e la data in cui gli oggetti entravano o uscivano dal campo visivo del robot.

I ricercatori hanno inoltre sviluppato un'interfaccia grafica per consentire agli utenti di scegliere gli oggetti che desiderano monitorare.

In altre parole, se dimenticassi dove hai lasciato il telefono l'ultima volta nel tuo salotto, digiteresti semplicemente il nome dell'oggetto mancante in quell'interfaccia e la posizione dell'oggetto ti verrà rivelata.

Il ricercatore capo Ali Ayub, un ricercatore post-dottorato in ingegneria elettrica e informatica presso l'università, afferma che la precisione di tracciamento è attualmente intorno al 90%, ma in miglioramento.

"L'impatto a lungo termine di questo è davvero entusiasmante", ha affermato il dottor Ayub. "Un utente può essere coinvolto non solo con un robot da compagnia, ma con un robot da compagnia personalizzato che può dargli maggiore indipendenza."

Tag con ricordi

La soluzione del MIT per gli oggetti smarriti utilizza un braccio robotico dotato di un'antenna wireless RFID in grado di rilevare oggetti su cui sono incollati tag RFID

I ricercatori del MIT hanno affrontato lo stesso problema della memoria compromessa, ma hanno utilizzato un approccio diverso. Hanno utilizzato un braccio robotico RFusion con una fotocamera e un'antenna integrate che lavorano insieme per individuare e districare oggetti che potrebbero essere completamente nascosti alla vista da una pila di cose.

L'aspetto che rende questa soluzione altrettanto attraente è la sua semplicità: gli articoli hanno etichette RFID, che sono senza batteria e poco costose, incollate su di essi. (L'identificazione a radiofrequenza, ovvero l'RFID, è essenzialmente un sistema wireless costituito sia da tag che possono emettere segnali, sia da lettori dotati di antenne in grado di riceverli e interpretarli.)

Non importa dove siano gli oggetti e quante cose siano ammucchiate sopra di essi, il sistema RFusion del MIT può trasportarli fuori (purché si trovino all'interno della zona in cui opera il braccio robotico).

Utilizzando l’apprendimento automatico, il braccio robotico, integrato con la fotocamera e l’antenna, si concentra sulla posizione.

Una volta in grado di individuare lo spazio giusto, la rete neurale entra in azione unendo le informazioni provenienti dai tag RF e i segnali visivi guidati dall'intelligenza artificiale provenienti dalla telecamera per liberare l'area da altri oggetti che potrebbero trovarsi sopra quello su cui si trova alla ricerca di.

Il processo chiave qui è quello chiamato apprendimento per rinforzo, in cui all'algoritmo viene insegnato a portare il braccio robotico a destinazione nel minor numero di mosse possibile attraverso un sistema di ricompensa computazionale.

Dopo aver regolato l'angolo e la larghezza della pinza e verificato un'ultima volta l'accuratezza del tag RF, il braccio robotico preleva l'oggetto e lo posiziona da parte.

Non è solo l'universo con problemi di memoria che potrebbe trarre vantaggio da questa elegante soluzione.

Grazie agli algoritmi IA e ai tag RFID, emerge una soluzione completamente nuova ed economicamente vantaggiosa che potrebbe gestire pile di ordini nei magazzini ed evaderli, o funzionare in qualsiasi configurazione industriale che richieda di navigare nelle complessità della catena di approvvigionamento.

"L'idea di poter trovare oggetti in un mondo caotico è un problema aperto su cui stiamo lavorando da alcuni anni", ha affermato Fadel Adib, professore associato presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica del MIT.

"Disporre di robot in grado di cercare oggetti sotto una pila è un'esigenza crescente nell'industria odierna", ha aggiunto.