Si chiama H1 e il suo costruttore si vanta di aver progettato il robot umanoide versatile più potente al mondo.
Quasi un mese fa, l’azienda cinese Unitree ha presentato il suo Go2 , un cane-robot generato con l’AI in grado di parlare, e che verrà commercializzato a un prezzo accessibile. Oggi la Unitree alza la posta e ci proietta un passo oltre nel futuro con il suo nuovo robot umanoide H1, presentato come il «robot polivalente, il più potente del mondo». Siamo ancora molto lontani dalla nascita di un nuovo Terminator, ma il robot è alto 1 metro e 80, pesa 47 chili e cammina a 5,5 km/h, che è l’equivalente di quello che può fare un essere umano. Ha un postura un po’ “bizzarra”, e nel video diffuso dalla casa madre lo vediamo che viene messo in difficoltà ma non perde mai l’equilibrio.
Tutto ciò di cui ha bisogno sono le mani
Per il momento, questo robot senza volto nasconde i suoi meccanismi sotto rivestimenti tessili. Si può notare anche che non ha le mani… E per una ragione ben precisa: Unitree ha fatto sapere che «le mani di H1 si stanno ancora sviluppando». Per poter navigare e quindi “evolversi” senza alcun tipo di problematica, il robot è dotato di una telecamera di profondità e di un LiDAR (progetto futuristico che ci consentirà di poter visualizzare tutte le Nazioni del mondo in una mappa a tre dimensioni). In questo modo il robot avrà sempre la possibilità attraverso l’ambiente che lo circonda, di poter capire dove si trova e di non perdere mai l’orientamento.
Per il momento, Unitree non ha annunciato una data per il rilascio dell’H1, ma secondo l’azienda dovrebbe essere commercializzato entro tre-dieci anni intorno agli 83 mila euro.
Nel panorama tecnologico in rapida evoluzione, l’automazione intelligente si distingue come una forza trasformativa che offusca i confini tra uomo e macchina.
Sfruttando l’intelligenza artificiale (IA), l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e la robotica, l’automazione intelligente va oltre l’automazione tradizionale per creare una relazione simbiotica tra uomo e tecnologia.
Cos’è l’automazione intelligente?
L’automazione intelligente è l’integrazione di tecnologie avanzate che consentono ai sistemi di eseguire attività con un intervento umano minimo, imparando continuamente dai dati e dalle interazioni dell’utente. A differenza dell’automazione convenzionale che segue regole predefinite, l’automazione intelligente utilizza algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per adattarsi e prendere decisioni basate su informazioni in tempo reale.
Uno dei componenti principali dell’automazione intelligente è l’intelligenza artificiale, che consente alle macchine di simulare l’intelligenza umana, comprendere il linguaggio naturale ed eseguire attività che in precedenza richiedevano la cognizione umana. L’apprendimento automatico, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale, consente ai sistemi di analizzare i dati, identificare modelli e migliorare le prestazioni nel tempo senza una programmazione esplicita. Inoltre, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) permette alle macchine di comprendere e rispondere al linguaggio umano, consentendo una comunicazione senza soluzione di continuità tra uomo e macchina. La robotica, spesso integrata con l’intelligenza artificiale, consente all’automazione intelligente di avere una presenza fisica, eseguendo compiti tradizionalmente riservati al lavoro umano. L’automazione intelligente ha già fatto passi da gigante in vari settori, dalla rivoluzione del servizio clienti con i chatbot all’ottimizzazione della gestione della supply chain attraverso l’analisi predittiva.
La forza lavoro collaborativa tra esseri umani e intelligenza artificiale
Uno dei temi centrali dell’automazione intelligente è la sinergia tra uomo e intelligenza artificiale. Piuttosto che capacità di sostituire i lavoratori umani, l’automazione intelligente mira ad aumentare le possibilità umane, liberandole da compiti banali e ripetitivi per concentrarsi su attività di maggior valore. La forza lavoro collaborativa, composta da esseri umani e intelligenza artificiale che lavorano insieme, apre nuove possibilità di innovazione e produttività. Ad esempio, nel settore sanitario, gli strumenti diagnostici basati sull’intelligenza artificiale aiutano i medici a fare diagnosi accurate e tempestive. Gli algoritmi IA analizzano grandi quantità di dati dei pazienti, aiutando i medici a prendere decisioni informate e portando a risultati di cura migliori.
Nel settore finanziario, l’automazione intelligente semplifica i processi, come l’approvazione dei prestiti e il rilevamento delle frodi, con maggiore efficienza e precisione. Ciò consente ai dipendenti umani di concentrarsi sulla costruzione di relazioni con i clienti e sullo sviluppo di soluzioni finanziarie strategiche.
Sfide e considerazioni etiche
L’automazione intelligente, pur mantenendo grandi promesse, presenta anche una serie di sfide e considerazioni etiche che richiedono attenzione per un’implementazione responsabile. Una delle preoccupazioni significative riguarda il potenziale trasferimento di posti di lavoro umani. Man mano che l’automazione intelligente guadagna terreno, alcuni ruoli possono diventare ridondanti, portando a interruzioni nella forza lavoro. Le organizzazioni devono riconoscere questo problema e formulare strategie per riqualificare o migliorare le competenze dei dipendenti per nuovi ruoli che integrino le capacità dell’IA.
Anche le considerazioni etiche relative al processo decisionale dell’IA sono fondamentali. Man mano che le macchine diventano più autonome, diventa imperativo garantire trasparenza e responsabilità negli algoritmi di intelligenza artificiale. La presenza di pregiudizi nel processo decisionale dell’IA pone un’altra sfida etica, in quanto può perpetuare le disuguaglianze esistenti. Trovare il giusto equilibrio tra l’autonomia dell’IA e la supervisione umana è fondamentale per sostenere gli standard etici. Per affrontare queste sfide, le aziende e i responsabili politici stanno collaborando per sviluppare linee guida e normative che incoraggino un uso responsabile dell’IA e mitighino i potenziali impatti negativi. Promuovendo un approccio collaborativo, possiamo creare un ambiente in cui l’automazione intelligente dà potere sia agli individui che alla società in generale, preservando l’integrità etica e rispondendo alle esigenze della forza lavoro.
Automazione intelligente in settori specifici
L’automazione intelligente sta facendo scalpore in vari settori, trasformando il modo in cui le aziende creano e forniscono servizi. Nel settore sanitario, i sistemi di imaging basati sull’intelligenza artificiale migliorano l’accuratezza diagnostica, portando a un rilevamento precoce delle malattie e a piani di trattamento personalizzati. Inoltre, l’automazione intelligente semplifica le attività amministrative, consentendo agli operatori sanitari di concentrarsi maggiormente sulla cura del paziente.
La robotica e la manutenzione predittiva guidata dall’intelligenza artificiale ottimizzano i processi di produzione, riducendo i tempi di inattività e gli sprechi. I lavoratori umani collaborano con sistemi robotici per migliorare la produttività e la qualità del prodotto. Anche il servizio clienti ha sperimentato un cambio di paradigma con l’automazione intelligente. I chatbot e gli assistenti virtuali gestiscono le richieste dei clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, fornendo supporto istantaneo e liberando gli operatori che possono così gestire problemi più complessi. Inoltre, il settore finanziario utilizza algoritmi basati sull’intelligenza artificiale per la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi e la consulenza finanziaria personalizzata, promuovendo un approccio più sicuro e incentrato sul cliente.
Prepararsi per il futuro: riqualificazione e miglioramento delle competenze
Per sfruttare appieno il potenziale dell’automazione intelligente, è essenziale un approccio proattivo alla riqualificazione e al miglioramento delle competenze della forza lavoro. Ciò comporta l’identificazione delle competenze che saranno molto richieste man mano che l’automazione diventi sempre più diffusa, così da dotare i dipendenti degli strumenti e delle conoscenze necessari per eccellere in un futuro guidato dalla tecnologia. Le aziende possono prendere l’iniziativa investendo in programmi di formazione completi e stabilendo collaborazioni con istituzioni educative: in questo modo, possono garantire che la loro forza lavoro sia adattabile e in grado di sfruttare al massimo i vantaggi dell’automazione intelligente.
Le competenze critiche per la futura forza lavoro includono la risoluzione dei problemi, il pensiero critico, la creatività e l’intelligenza emotiva. Queste abilità umane uniche si sinergizzano con i punti di forza delle tecnologie IA, consentendo ai dipendenti di lavorare in modo collaborativo con i sistemi di automazione e aumentando la loro produttività ed efficacia complessiva. Incorporare un approccio lungimirante allo sviluppo della forza lavoro non solo aiuterà le aziende a rimanere competitive nell’era dell’automazione intelligente, ma garantirà anche un’integrazione armoniosa delle capacità umane e delle macchine, guidando l’innovazione e il successo in tutti i settori.
Abbracciare il futuro: opportunità e collaborazione
Il futuro dell’automazione intelligente offre numerose opportunità di innovazione e collaborazione. Con le macchine che gestiscono attività ripetitive e analisi dei dati, gli esseri umani possono concentrarsi sulla creatività, l’empatia e il processo decisionale complesso. Questo cambiamento può portare a scoperte in vari campi, da quelle scientifiche agli sforzi creativi.
La collaborazione tra esseri umani e macchine è fondamentale per perfezionare gli algoritmi di intelligenza artificiale e garantire che siano in linea con i valori umani. Lavorando insieme, è possibile costruire un futuro basato sull’intelligenza artificiale che affronti le sfide della società, rispetti i diritti individuali e migliori il benessere generale.
La continua evoluzione dell’automazione intelligente
Con l’evoluzione della tecnologia, anche l’automazione intelligente si evolve. Il futuro riserva possibilità entusiasmanti, con i progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, che portano l’automazione intelligente a nuovi livelli. Man mano che gli algoritmi di intelligenza artificiale diventano più sofisticati, possono gestire compiti sempre più complessi, portando a migliori capacità decisionali e di risoluzione dei problemi. Nel regno della robotica, la ricerca e lo sviluppo continuano a spingere i confini dell’automazione fisica. I robot stanno diventando più adattabili, in grado di lavorare a fianco degli umani in ambienti collaborativi senza compromettere la sicurezza. Inoltre, l’elaborazione del linguaggio naturale sta migliorando, consentendo alle macchine di comprendere meglio il contesto e le sfumature nella comunicazione umana. Questo progresso sta facilitando interazioni più naturali e fluide tra gli esseri umani e l’intelligenza artificiale, aprendo la strada a esperienze di utenza più intuitive.
Un impatto globale sulla società e sulle dinamiche della forza lavoro
L’integrazione delle tecnologie di automazione intelligente non è limitata alle singole imprese ma ha un profondo impatto sulla società nel suo insieme. I governi, le istituzioni educative e le industrie stanno riconoscendo la necessità di adattarsi a questo cambiamento trasformativo.
A livello sociale, i responsabili politici sono alle prese con quadri normativi che assicurano un uso responsabile dell’IA e proteggono dal potenziale uso improprio delle tecnologie dell’IA. Inoltre, i governi stanno investendo nella ricerca e nello sviluppo dell’IA per rimanere competitivi sulla scena globale.
Anche le dinamiche della forza lavoro stanno subendo cambiamenti significativi. Man mano che l’automazione intelligente assume il ruolo di attività di routine, i dipendenti vengono incoraggiati ad abbracciare l’apprendimento permanente (life long learning) e a coltivare competenze trasversali che integrano le capacità dell’IA. Questo cambiamento richiede la collaborazione tra imprese, università e governi per creare un ambiente favorevole alle iniziative di riqualificazione e miglioramento delle competenze.
Rimodellare l’istruzione e l’apprendimento
L’avvento delle tecnologie di automazione intelligente sta rimodellando il panorama dell’istruzione. Per preparare le generazioni future a un mondo con tecnologie guidate dall’intelligenza artificiale, le istituzioni educative stanno incorporando l’intelligenza artificiale e le materie relative all’automazione nei loro programmi di studio. Gli studenti sono incoraggiati a esplorare l’etica dell’IA, il processo decisionale algoritmico e il potenziale impatto dell’automazione su vari settori.
Inoltre, le piattaforme di apprendimento online sfruttano l’automazione intelligente per personalizzare le esperienze di apprendimento per gli studenti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano i progressi e le preferenze degli studenti, personalizzando i contenuti educativi per soddisfare le esigenze individuali e ottimizzare i risultati dell’apprendimento.
Un approccio inclusivo ed etico
Man mano che il potere dell’automazione intelligente cresce, un approccio inclusivo ed etico diventa fondamentale. Affrontare i pregiudizi negli algoritmi di intelligenza artificiale, garantire la trasparenza e salvaguardare la privacy dei dati sono passaggi cruciali nella creazione di un mondo basato sull’intelligenza artificiale a vantaggio di tutti. La collaborazione tra esperti, parti interessate e pubblico è essenziale per stabilire standard di intelligenza artificiale che diano priorità ai valori umani e al benessere della società. Costruire una comunità globale che promuova lo sviluppo e l’uso responsabile dell’IA plasma positivamente il futuro dell’automazione intelligente.
L’automazione intelligente è un’avventura fantastica che colma il divario tra uomo e macchina. Le opportunità e le difficoltà poste dall’intelligenza artificiale, dall’apprendimento automatico, dall’elaborazione del linguaggio naturale e dai robot ci spingeranno verso un futuro più connesso e più intelligente man mano che la tecnologia avanza. Per realizzare appieno il potenziale dell’automazione intelligente, sarà necessario collaborare con la tecnologia, incoraggiando un atteggiamento collaborativo e inclusivo. Sarà possibile creare un mondo in cui le persone e l’automazione intelligente coesistano armoniosamente?
La robotica e l’intelligenza artificiale hanno un immenso potenziale per trasformare molti aspetti della nostra vita. Recenti esperimenti che coinvolgono robot umanoidi in supermercati, scuole, ospedali e case di riposo in Europa, negli Stati Uniti e in Giappone lo dimostrano.
Anche film hollywoodiani come Ex Machina ed Her hanno attirato l’attenzione del pubblico, sollevando interrogativi sulla possibile superiorità dei robot e dell’intelligenza artificiale. Ma come funziona l’innovazione nella robotica e qual è il ruolo della proprietà intellettuale in questo processo?
La robotica, la branca della tecnologia dedicata alla creazione di robot, ha avuto un ruolo per decenni nelle fabbriche di automobili, nei cantieri, nelle scuole, negli ospedali e nelle abitazioni private. Ma più recentemente, nuove aree di ricerca, tra cui intelligenza artificiale, si sono combinate con la robotica per creare robot autonomi avanzati con molto più potenziale.
Cos’è esattamente un robot?
In generale, un robot ha la capacità di interpretare il suo ambiente e di adattare le proprie azioni per raggiungere un obiettivo prefissato. I primi robot moderni sono stati inventati per automatizzare e velocizzare i processi industriali. Ma da allora i robot si sono evoluti in sistemi completamente autonomi in grado di operare e prendere “decisioni” senza l’interazione umana.
Nel 1970, la produzione robotica si era diffusa in tutta l’industria automobilistica negli Stati Uniti e in Giappone e, alla fine degli anni ‘80, il Giappone era diventato il leader mondiale nella produzione e nell’uso di robot industriali. Negli stessi anni, quando l’uso dei robot industriali divenne più sofisticato e autonomo in America e in Giappone, anche l’industria dei robot industriali divenne più sofisticata e autonoma. Nuovi materiali e innovazioni all’avanguardia nei campi dell’intelligenza artificiale, della meccatronica, della navigazione, del rilevamento, del riconoscimento degli oggetti e dell’elaborazione delle informazioni hanno trasformato la robotica in un campo multidisciplinare.
L’impatto dei robot
I robot stanno già avendo un impatto significativo sui processi di produzione nell’industria automobilistica ed elettronica. Sono inoltre sempre più utilizzati in agricoltura, nell’estrazione mineraria, nei trasporti, nella ricerca spaziale e oceanografica, nel monitoraggio remoto, nella sanità, nell’istruzione e in molti altri campi. I robot possono aumentare la produttività del lavoro, ridurre i costi di produzione e migliorare la qualità del prodotto, e nel settore dei servizi hanno persino generato modelli di business completamente nuovi. I robot contribuiscono anche al benessere umano svolgendo lavori faticosi o pericolosi, assistendo una popolazione che invecchia e rendendo il trasporto sostenibile una realtà.
L’Asia (in particolare la Cina, la Repubblica di Corea e il Giappone) è il leader mondiale nelle vendite globali di robot, seguita da Europa e Nord America. I benefici economici derivanti dall’utilizzo dei robot sono direttamente legati alla sostituzione di parte della forza lavoro. Ma, sebbene gli incrementi di produttività generati dai robot stiano contribuendo a mantenere competitive le aziende e a creare posti di lavoro meglio retribuiti in alcuni paesi, l’impatto complessivo dei robot sull’occupazione rimane incerto, ed è difficile quantificare i benefici economici nel loro utilizzo.
Il sistema dell’innovazione in robotica
L’innovazione nella robotica è concentrata in un numero ristretto di paesi e hub generalmente situati vicino a eminenti università, come Boston negli Stati Uniti d’America, Île-de-France, Odense in Danimarca, Zurich in Svizzera, Bucheon nella Repubblica di Corea, Osaka in Giappone e Shanghai in Cina. Questi cluster prosperano sull’interfaccia tra ricerca pubblica e privata, con le aziende che si assumono la responsabilità di commercializzare le innovazioni sviluppate attraverso la ricerca di base condotta nelle Institut Academy e in altre organizzazioni pubbliche di ricerca.
L’ecosistema dell’innovazione robotica è altamente dinamico, ad alta intensità di ricerca e collaborativo e sta diventando sempre più completo. Attinge a una rete crescente di specialisti, istituti di ricerca e aziende tecnologiche, grandi e piccole, nonché al know-how di una gamma di prodotti per produrre invenzioni rivoluzionarie sfruttando gli ultimi sviluppi nella scienza dei materiali, forza pulsione, sistemi di controllo, sensori e informatica. La natura collaborativa dell’innovazione robotica è in parte spiegata alle sfide estremamente complesse che pone. Molto spesso le aziende semplicemente non hanno al proprio interno tutte le competenze necessarie e devono cercarle altrove, ad esempio stipulando contratti di sviluppo congiunto con aziende specializzate in robotica.
La robotica industriale è un campo ad alta intensità di capitale. La ricerca può richiedere anni per dare i suoi frutti, ma le aziende spin-off nate dai risultati della ricerca universitaria stanno trainando la crescita del settore.
Innovazione nella robotica e proprietà intellettuale
Man mano che sempre più attori entrano nell’ecosistema della robotica e l’innovazione si concentra sulla robotica avanzata, le aziende si rivolgono sempre più al sistema di proprietà intellettuale per proteggere i propri interessi. Rispetto all’innovazione robotica industriale come è stata definita, l’innovazione di oggi coinvolge più attori, campi tecnologici e depositi di brevetti. La strategia IP offensiva e difensiva sta diventando sempre più diffusa.
La protezione dei brevetti può svolgere un ruolo particolarmente importante in questo settore, data l’intensità di capitale della ricerca e sviluppo pre-commerciale, nonché la necessità di approvazione normativa. Consente alle aziende di recuperare il proprio investimento e le aiuta a ottenere un vantaggio competitivo. È particolarmente utile per proteggere le invenzioni che così si prestano facilmente al reverse engineering. Un solido portafoglio di brevetti consente la licenza singola o incrociata di tecnologie, rafforzando così le relazioni commerciali, generando flussi di entrate e in alcuni casi aiutando a prevenire le controversie. Può anche aiutare le piccole imprese ad attrarre gli investimenti necessari.
Il numero di brevetti concessi nel campo della robotica è aumentato volontariamente negli anni ‘80 (con la diffusione dell’automazione delle linee di produzione che ha portato a un aumento di quattro volte delle applicazioni) e ha vissuto un nuovo picco a metà degli anni 2000 con l’arrivo sul mercato della robotica più avanzata.
Le case automobilistiche e i produttori di elettronica rimangono i principali richiedenti di mandato di brevetto nel campo della robotica, ma stanno emergendo nuovi attori. La collaborazione tra l’industria e il mondo accademico rimane forte perché offre molte opportunità di commercializzazione. Inoltre, molte aziende di robotica utilizzano documenti di brevetto per conoscere gli ultimi sviluppi tecnologici, la strategia dei concorrenti e verificare se le loro domande di brevetto possono essere contrastate.
Segreti commerciali e robotica
La complessità tecnologica del sistema robotico fa sì che il suo segreto commerciale sia la prima opzione per le aziende che cercano di proteggere le proprie innovazioni. Ciò è dovuto a varie ragioni, in particolare al fatto che:
poche persone hanno le competenze per decodificare questi sistemi complessi;
i robot più costosi sono molto difficili da reperire, rendendo praticamente impossibile il reverse engineering;
le piccole imprese vogliono evitare i costi associati al deposito delle domande di brevetto.
Storicamente, le aziende che hanno richiesto la protezione dei brevetti per le loro innovazioni tecnologiche, in particolare cui mancavano decenni per essere incorporate in prodotti commerciabili, hanno speso molto per ottenere tale protezione con un ritorno sull’investimento minimo, perché molti dei brevetti erano scaduti ancor prima della commercializzazione. Poiché l’industria della robotica è caratterizzata da elevato turnover del personale, molte aziende danno disposizioni molto rigide di non divulgazione ai pendenti che passano alla concorrenza. Anche le incertezze sulla paternità del software in varie giurisdizioni possono far pendere la bilancia a favore dei segreti commerciali.
Lo status di nuovo sul mercato, l’avere un servizio post-vendita affidabile e una solida reputazione, insieme a una buona immagine del marchio, sono stati fondamentali per il successo delle innovazioni della robotica in passato e sono essenziali anche oggi, soprattutto perché l’industria tende allo sviluppo di applicazioni a contatto diretto con i clienti. Una forte immagine del marchio è particolarmente importante quando si vende direttamente all’utente finale. Questo è il motivo per cui la maggior parte delle aziende di robotica registra i propri nomi di società e prodotti come marchi.
Il diritto d’autore, che è la forma tradizionale di protezione del codice software, è rilevante anche nella robotica. Il Trattato sul copyright dell’OMPI del 1996 vieta l’elusione di una misura di protezione tecnica per ottenere l’accesso al codice informatico protetto da copyright. Questa disposizione è particolarmente rilevante per l’industria della robotica poiché la parte principale delle aziende utilizza mezzi elettronici per limitare l’accesso al proprio codice informatico.
Piattaforme di robotica che combinano proprietà intellettuale e open source
L’odierno ecosistema di innovazione robotica si basa su una combinazione di soluzioni open source e commerciali per la gestione della proprietà intellettuale. Nella fase di pre-commercializzazione, gran parte dell’innovazione si basa su una piattaforma collaborativa e aperta come il Robot Operation System (ROS). In questo sistema, le terze parti sono incorporate per utilizzare e possibilmente migliorare i contenuti esistenti in base a termini di licenza aperta (ad esempio Creative Commons, GNUGeneral Public License o una licenza di software libero). Ciò accelera la produzione di prototipi ed esperimenti. Le piattaforme collaborative consentono agli utenti di condividere significativi costi iniziali di capitale, evitano la duplicazione di sforzi e migliorano le soluzioni esistenti. Tali piattaforme esistono per lo sviluppo di software e hardware.
Ma quando le aziende innovative investono nei propri sforzi di ricerca e sviluppo, tendono a proteggere le proprie invenzioni in modo più rigoroso, soprattutto quando sono abituate a differenziare i propri prodotti da quelli della concorrenza. Man mano che la posta in gioco aumenta, sarà interessante vedere se le aziende di robotica cambieranno il loro approccio alla gestione della proprietà intellettuale.
I robot avranno mai diritti sulle loro invenzioni o opere creative?
In futuro, è probabile che i robot trovino nuove soluzioni ai problemi e quindi creino beni immateriali che potrebbero, almeno in teoria, essere percepiti come oggetti di proprietà intellettuale. Ciò potrebbe risolvere interrogativi interessanti sui limiti dell’attuale sistema di proprietà intellettuale. Gli oggetti, i codici software o altri beni creati e correlati da un robot possono beneficiare della protezione della proprietà intellettuale? E, se sì, come? E a chi apparterrebbero questi diritti di proprietà intellettuale? Al produttore? All’utente del robot? Allo stesso robot?
Alcuni paesi, ad esempio il Giappone e la Repubblica di Corea, stanno prendendo seriamente in considerazione l’estensione dei diritti alle macchine. In Nuova Zelanda, la normativa suggerisce che l’operatore originario crei anche un software, un robot o un sistema di intelligenza artificiale, idoneo alla protezione del New Zealand Copyright Act. Tuttavia, queste opere non apparterrebbero al robot o al sistema di intelligenza artificiale ma alle persone che hanno creato o utilizzato il robot o il sistema da cui ha avuto origine l’opera. In altre giurisdizioni, come gli Stati Uniti, sembra improbabile che un’opera creata da un robot sia qualificata per la protezione del copyright. Stanno già emergendo regole contrastanti per la protezione della proprietà intellettuale generata da robot tra le nazioni che svolgono un ruolo di primo piano nello sviluppo della robotica.
La creazione autonoma da parte di un robot e la questione del titolo di detentore della proprietà intellettuale rimane una parentesi aperta che necessita di approfondimenti e coordinazione tra le nazioni e i settori coinvolti, al fine di poter essere definita.
Gli ospedali si stanno evolvendo a velocità di curvatura e i robot chirurgici autonomi sono solo l’inizio.
La tecnologia sta cambiando, modellando, rinnovando il mondo in tutti i suoi aspetti e le sue sfumature più profonde. Stiamo per entrare in una realtà che ai nostri occhi appare totalmente futuristica, dove anche gli ospedali giocheranno un ruolo del tutto inedito nella cura e benessere del nostro corpo. Queste sono alcune delle rivoluzioni che nei prossimi anni entreranno nella nostra vita quotidiana.
Robot chirurgici completamente autonomi
I ricercatori della Johns Hopkins University stanno sviluppando un robot chirurgico in grado di eseguire interventi chirurgici in modo completamente autonomo. Il robot è dotato di visione 3D e di un algoritmo di apprendimento automatico che gli consente di pianificare e adattarsi durante un intervento chirurgico. L’anno scorso, il robot, chiamato Smart Tissue Autonomous Robot, ha eseguito una procedura laparoscopica su modelli di tessuto suino suturando con successo le estremità di un intestino di maiale.
Servizi igienici intelligenti per monitorare e rilevare le malattie
Nel marzo 2023, la società di smart home Withings ha annunciato l’U-Scan, un dispositivo per l’analisi delle urine che può essere collegato a un water, da dove monitora i biomarcatori nelle urine come i livelli di chetoni e vitamina C. Il dispositivo, che dura tre mesi tra una ricarica e l’altra, può anche monitorare le fluttuazioni ormonali mensili delle donne misurando i livelli di ormone luteinizzante e il pH.
Terapia della realtà virtuale
In uno studio pubblicato sulla rivista medica “The Lancet”, i ricercatori dell’Università di Oxford e della società di tecnologia sanitaria Oxford VR hanno scoperto che la terapia VR era più efficace della terapia standard nel ridurre i sintomi dei pazienti agorafobici. La terapia, chiamata gameChange, colloca i pazienti in un ambiente simulato, come un bar o su un autobus, ed è ora utilizzata presso il Greater Manchester Mental Health Foundation Trust.
Organi stampati in 3D
Lo scorso braio, una donna a San Antonio, in Texas, ha ricevuto un impianto dell’orecchio esterno destro stampato in 3D. L’orecchio è stato realizzato utilizzando cellule di cartilagine raccolte dall’orecchio sinistro, che sono state poi moltiplicate in miliardi di copie e infine prodotte dalla biostampante GMPrint di 3DBio Therapeutics. Questo è stato il primo impianto di questo tipo, ma numerosi laboratori in tutto il mondo hanno anche stampato con successo pelle, ossa e mini organi stampati in 3D.
Monitoraggio senza contatto
Un team di ingegneri australiani e iracheni ha sviluppato un monitor in grado di misurare la pressione sanguigna di un paziente senza contatto. Il dispositivo prima filma il paziente da una breve distanza per dieci secondi e poi analizza il video utilizzando un algoritmo di elaborazione delle immagini in grado di estrarre segnali di salute vitale da due regioni della fronte. Lo stesso team ha anche sviluppato monitor senza contatto simili per la temperatura e la saturazione dell’ossigeno.
Documentazione ambientale
Più di mezzo milione di medici utilizzano già software di riconoscimento vocale per navigare rapidamente nei sistemi operativi e accedere alle cartelle cliniche dei pazienti. Nel marzo 2023, Nuance, una società di riconoscimento vocale di proprietà di Microsoft, ha rilasciato una versione aggiornata del software che consente al personale medico di generare automaticamente note cliniche durante l’appuntamento di un paziente. Il software, chiamato DAX Express, utilizza l’IA ambientale e il GPT-4 di OpenAI.
Scanner MRI portatili
La società di tecnologia sanitaria Hyperfine produce Swoop, uno scanner portatile per risonanza magnetica (MRI). Lo Swoop può essere trasportato nella stanza di un paziente, collegato a una presa a muro standard e utilizzato per eseguire una scansione del cervello in circa 30 secondi. Lo scanner utilizza campi magnetici 25 volte più deboli degli scanner MRI convenzionali, quindi i risultati sono a risoluzione inferiore, ma con un prezzo di $ 250.000, è anche sei volte più economico di una macchina a grandezza naturale.
Un coltello che “annusa” i tumori
Strumenti chirurgici intelligenti, come iKnife, possono rilevare malattie come il cancro in pochi secondi. Il dispositivo combina una lama elettrochirurgica con uno spettrometro di massa ed è stato sviluppato dai ricercatori dell’Imperial College di Londra. Funziona fornendo una corrente elettrica al tessuto bioptico e analizzando chimicamente il fumo che emana da esso. In uno studio recente, l’iKnife ha raggiunto un’accuratezza diagnostica dell’89% per il cancro all’utero.
Gli esseri artificiale, le macchine, potranno mai avere una coscienza o un’autocoscienza? È la domanda che per secoli è stata all’attenzione di questioni filosofiche e etiche
Il problema principale è che l’autoconsapevolezza non può essere osservata da una prospettiva esterna e la distinzione tre l’essere veramente autocoscienti o semplicemente essere un’imitazione intelligente di quella consapevolezza non può essere risolta senza l’accesso alla conoscenza del funzionamento interno del meccanismo. A partire dalle teorie che hanno portato all’attuale concezione delle macchine e della loro coscienza, in questo articolo vediamo come siano stati compiuti passi importanti e come il futuro di certi libri di fantascienza non sia poi così lontano.
La questione della coscienza La questione della comprensione della coscienza è al centro dell’attenzione di filosofi e ricercatori da più di due millenni. Le intuizioni si muovono su un perimetro ampio, da “Ignorabimus” (Non lo sapremo mai) alle idee meccanicistiche con l’obiettivo di costruire la coscienza artificiale seguendo le famose parole di Richard Feynman: “Ciò che non posso creare, non lo capisco”. Il problema principale che preclude l’analisi della coscienza è la sua soggettività. La nostra mente è in grado di sentire ed elaborare i nostri stati coscienti. Per induzione, siamo anche in grado di attribuire l’elaborazione cosciente ad altri esseri umani. Tuttavia, una volta che proviamo a immaginare di essere un’altra specie, come descrive Thomas Nagel nel suo lavoro fondamentale del 1974 “Com’è essere un pipistrello?”, non riusciamo immediatamente a seguire consapevolmente tale esperienza.
Un altro problema significativo è che non siamo in grado di determinare la coscienza per mezzo di osservazioni comportamentali come dimostra John Searle nel suo esperimento mentale del 1980. Searle descrive una stanza in cui non possiamo entrare. Si possono passare messaggi scritti in cinese alla stanza e la stanza restituisce i messaggi al mondo esterno. Tutti i messaggi e le domande passati alla stanza ricevono una risposta corretta come farebbe un cinese. Una prima conclusione sarebbe che c’è qualcuno nella “Chinese Room” che parla cinese e risponde alle domande. Tuttavia, la persona presente nella stanza potrebbe anche avere semplicemente accesso ad un ampio dizionario che contiene tutte le possibili domande e le rispettive risposte. Quando non siamo in grado di capire come le informazioni vengono effettivamente elaborate, non saremo mai in grado di determinare se un sistema è cosciente o meno. In questo articolo, vogliamo esplorare questi e diversi pensieri in letteratura per affrontare il problema della coscienza. Poiché esistono tre gruppi diversi, in gran parte isolati, nella comunità scientifica che mirano a indagare la coscienza, vale a dire filosofia, neuroscienze e informatica, qui cerchiamo di superare le reciproche lacune tra questi campi di ricerca complementari, incorporando argomenti dalle diverse parti, fornendo così una panoramica equilibrata della ricerca sulla coscienza.
Il filosofo e linguista John Searle
Rivisitiamo quindi opere di filosofia, neuroscienze, intelligenza artificiale e machine learning. Seguendo il nuovo paradigma delle neuroscienze cognitive computazionali, presentiamo come la convergenza di questi campi potrebbe potenzialmente portare anche a nuove intuizioni riguardanti la coscienza. Poiché la filosofia è la radice di tutta la ricerca scientifica, e in particolare della ricerca sulla coscienza, è stato spesso sostenuto che è necessario un pensiero più filosofico nella ricerca scientifica per poter porre le domande giuste. Pertanto, iniziamo con la prospettiva filosofica e poniamo un’enfasi speciale sulla descrizione degli argomenti e delle posizioni più importanti della filosofia della mente.
La prospettiva filosofica Più di duemila anni fa, Aristotele era convinto che solo gli esseri umani fossero dotati di un’anima razionale. Tutti gli animali, però, vivono solo con gli istinti necessari alla sopravvivenza, come automi biologici. Sulla stessa linea, nell’enunciato “Cogito ergo sum” anche Cartesio ha compreso che l’autocoscienza è riservata agli esseri umani. A suo avviso, questa intuizione è fondamentale per qualsiasi approccio filosofico. La filosofia moderna ha continuato a differenziare il problema in un problema facile e un problema difficile. Mentre il “problema facile” serve a spiegarne la funzione, la dinamica e la struttura, il “problema difficile della coscienza” è riassunto così nell’Internet Encyclopedia of Philosophy:
“Il difficile problema della coscienza è il problema di spiegare perché qualsiasi stato fisico è cosciente piuttosto che non cosciente. È il problema di spiegare perché c’è “qualcosa a cui è simile” per un soggetto nell’esperienza cosciente, perché gli stati mentali coscienti “si illuminano” e appaiono direttamente al soggetto”.
Per evitare confusione alcuni scienziati preferiscono parlare di “esperienza cosciente” o solo di “esperienza” invece che di coscienza. Come già notato, il problema chiave di derivare modelli di eventi coscienti è che possono essere percepiti solo soggettivamente. In quanto tale, è difficile codificare un’esperienza del genere in modo che possa essere ricreata da altri. Ciò dà origine al cosiddetto “problema qualia” poiché non possiamo mai essere sicuri, ad esempio, che il colore rosso sembri consapevolmente uguale a un’altra persona. L’estensione di questa linea di pensiero conduce nuovamente all’esperimento mentale di Nagel. Gli approcci per affrontare il problema da un punto di vista filosofico sono molto numerosi, ma nessuno di essi può essere considerato esaustivo:
• L’eliminativismo dimostra che la mente è pienamente funzionante senza l’esperienza della coscienza. Essendo non funzionale, la coscienza può essere trascurata; • La visione del forte riduzionismo propone che la coscienza possa essere decostruita in parti più semplici ed essere spiegata da processi funzionali. Tali considerazioni hanno dato origine alla teoria dello spazio di lavoro globale o teoria dell’informazione integrata nelle neuroscienze. La principale critica a questo punto di vista è che qualsiasi soluzione meccanicistica alla coscienza che non sia completamente compresa imiterà solo la vera coscienza, cioè si potrebbe costruire qualcosa che sembra cosciente che semplicemente non lo è come dimostra l’argomento della stanza cinese di Searle; • Il misterismo propone che la questione della coscienza non può essere affrontata con metodi scientifici. Pertanto ogni indagine è vana e il gap esplicativo non può essere colmato; • Nel Dualismo il problema è affrontato come coscienza essendo metafisica che è indipendente dalla sostanza fisica. Esistono versioni moderne del dualismo, ma praticamente tutte richiedono di rifiutare che il nostro mondo possa essere completamente descritto da principi fisici. Recentemente, Penrose e Hammeroff (nel 2014) hanno cercato di colmare questa lacuna utilizzando la teoria quantistica; • Nell’epifenomenismo si assume che il mondo metafisico e il mondo fisico semplicemente non interagiscono.
Ci sono ulteriori teorie e approcci per affrontare il difficile problema della coscienza che non vogliamo dettagliare qui. In conclusione, osserviamo che uno dei principali svantaggi di esplorare il tema della coscienza con mezzi filosofici è che non saremo mai in grado di esplorare l’interno della stanza cinese. Il pensiero da solo non sarà in grado di aprire la scatola nera. Le neuroscienze, però, offrono diversi approcci per esplorare l’interno attraverso la misurazione, che potrebbero essere adatti ad affrontare il problema.
La coscienza nelle neuroscienze Nel 1924, Hans Berger registrò, per la prima volta, l’attività cerebrale elettrica utilizzando l’elettroencefalografia (EEG). Questa svolta ha consentito di indagare su diversi stati mentali mediante l’elettrofisiologia, ad esempio durante la percezione o durante il sonno. La teoria degli assemblaggi cellulari, proposta da Donald Hebb nel 1949, ha segnato il punto di partenza per l’indagine scientifica sulle reti neurali come base biologica per la percezione, la cognizione, la memoria e l’azione. Nel 1965, Michael Gazzaniga dimostrò che la dissezione del corpo calloso che collega tra loro i due emisferi cerebrali provoca una scissione della coscienza. Quasi dieci anni dopo, Weiskrantz insieme ad altri ha scoperto un fenomeno per il quale è stato coniato il termine “blindsight”: in seguito a lesioni nella corteccia occipitale, gli esseri umani perdono la capacità di percepire coscientemente, ma sono ancora in grado di reagire agli stimoli visivi.
Nel 1983, Benjamin Libet ha dimostrato che gli atti volontari sono preceduti da potenziali di prontezza elettrofisiologica che hanno il loro massimo a circa 550ms prima del comportamento volontario. Ha concluso che il ruolo dell’elaborazione cosciente potrebbe non essere quello di avviare uno specifico atto volontario, ma piuttosto di selezionare e controllare l’esito volontario. Contrariamente alla summenzionata tradizione filosofica da Aristotele a Cartesio secondo cui la coscienza è un fenomeno riservato esclusivamente agli esseri umani, nelle neuroscienze contemporanee la maggior parte dei ricercatori tende a considerare la coscienza come un fenomeno graduale, che in linea di principio si verifica anche negli animali, e finora sono state proposte diverse teorie principali su come emerge la coscienza.
Correlati neurali della coscienza Sulla base dell’osservazione di Singer che le risposte oscillatorie ad alta frequenza nella corteccia visiva felina presentano una sincronizzazione intercolonnare e interemisferica che riflette le proprietà dello stimolo globale e potrebbe essere quindi la soluzione per il cosiddetto “problema vincolante”, Francis Crick e Christof Koch hanno suggerito che le oscillazioni di frequenza Gamma giochino un ruolo chiave nell’emergere della coscienza.
Koch ha ulteriormente sviluppato questa idea e ha studiato i correlati neurali della coscienza negli esseri umani. Ha sostenuto che l’attività nella corteccia visiva primaria, ad esempio, è necessaria ma non sufficiente per la percezione cosciente, poiché l’attività nelle aree della corteccia visiva extrastriata è più strettamente correlata alla percezione visiva e il danno a queste aree può compromettere selettivamente la capacità di percepire particolari caratteristiche degli stimoli. Inoltre, ha discusso la possibilità che i tempi o la sincronizzazione dell’attività neurale possano correlarsi con la consapevolezza, piuttosto che semplicemente con il livello generale di picco. Una scoperta supportata da recenti studi di neuroimaging sull’attività visiva evocata nelle aree della corteccia parietale e prefrontale.
Sulla base di questi risultati, Koch e Crick hanno fornito un quadro per la coscienza, in cui hanno proposto uno schema coerente per spiegare l’attivazione neurale della coscienza visiva come ammassi cellulari in competizione. Infine, il concetto di correlati neurali della coscienza è stato ulteriormente esteso a un indice di coscienza basato sulla complessità cerebrale, che è indipendente dall’elaborazione sensoriale e dal comportamento e potrebbe essere utilizzato per quantificare lo stato di coscienza nei pazienti in coma. Mentre tali approcci, noti come indice di complessità perturbazionale, sono concepiti per valutare la complessità dinamica o di elaborazione, non sono adeguati per misurare la connettività o i circuiti sottostanti.
Gli studenti vincitori di un concorso della NASA hanno progettato un robot con le caratteristiche di un serpente che potrebbe muoversi lateralmente attraverso la regolite lunare o rotolare giù per le colline
Questo robot, nato da un’idea degli studenti della Northeastern University, ha lo scopo di muoversi su terreni difficili, misurare l’acqua nella fossa dei crateri e mordersi la coda per diventare un uroboro rotante che precipita lungo il fianco di una scogliera lunare. L’annuale Big Idea Challenge della NASA presenta ogni anno una nuova query orientata a un problema di ingegneria che l’agenzia deve risolvere. Nell’autunno del 2021, gli studenti delle università degli Stati Uniti hanno deciso di progettare un robot in grado di sopravvivere a terreni lunari estremi e inviare dati sulla Terra. La squadra vincitrice, composta da studenti del club Northeastern’s Students for the Exploration and Development of Space, ha portato a casa il primo premio a novembre e ora spera di trasformare il progetto vincente in un prototipo avanzato che potrebbe effettivamente essere inviato sulla luna.
Utilizzando 180.000 dollari di fondi della NASA, gli studenti si sono concentrati sulla progettazione di un robot in grado di navigare nel cratere Shackleton, un bacino largo 13 miglia vicino al polo sud lunare dove la NASA ha confermato la presenza di acqua ghiacciata nel 2018. L’acqua è un elemento che abbonda sulla Terra, ma diventa oggetto di valore al di fuori della nostra atmosfera e la presenza della stessa sotto forma di ghiaccio sarebbe un enorme vantaggio per la missione Artemis della NASA mentre cerca di stabilire una base lunare. Prima che l’agenzia possa fare affidamento su questo ghiaccio per le missioni con equipaggio, tuttavia, deve confermare quanto si trova nelle diverse regioni della superficie lunare e qual è la sua composizione chimica. Ma ci sono alcune sfide da considerare e superare per ottenere dati da un cratere profondo 2 miglia:
• il pavimento è in ombra permanente , il che significa che le temperature oscillano di centinaia di gradi sotto lo zero; • l’angolo di inclinazione dal bordo al pavimento è di 30,5 gradi, più ripido del Monte Everest; • la luna è sabbiosa. Qualsiasi robot che tenti di attraversare questo terreno dovrà sopravvivere a temperature gelide, che calano precipitosamente e un ambiente granuloso.
Gli studenti hanno preso in considerazione robot saltellanti, dotati di gambe, e rotolanti, come i rover su ruote già presenti su Marte. Ma i robot rotolanti affonderebbero nella regolite e non potrebbero navigare in sicurezza su terreni ripidi come il bordo di Shackleton.
Anche i robot con le gambe affondano e sono meno stabili in ambienti sabbiosi. I robot saltellanti avrebbero difficoltà a lanciarsi e atterrare senza subire danni o rimanere bloccati. Il team ha deciso alla fine che la chiave era quella di imitare il movimento di una creatura terrestre che ha a che fare con un ambiente granuloso e collinoso: il serpente sidewinder.
Il progetto è stato soprannominato C.O.B.R.A., che sta per Crater Observing Bio-inspired Rolling Articulator. Gli studenti hanno prima costruito un mini-Cobra, che con poco meno di 2 piedi di lunghezza e 5 libbre è circa un terzo delle dimensioni del progetto finale. È composto da 11 unità collegate in fibra di carbonio e nylon. Ognuno ospita un attuatore alimentato a batteria, essenzialmente un motore, che può trasformare in movimento i comandi di un Raspberry Pi nella testa del serpente. Poiché è modulare, può essere manipolato in una posizione di avvolgimento laterale per navigare in aree pianeggianti e sabbiose come il fondo di un cratere e in una ruota esagonale che può rotolare giù per pendii ripidi.
La coda di Cobra è progettata per ospitare un mini spettrometro di neutroni, in grado di misurare i cambiamenti nell’energia dei neutroni sulla superficie lunare e identificare l’idrogeno, e quindi l’acqua, nelle profondità del cratere Shackleton. Il team ha anche integrato la capacità del robot di essere dotato di sensori radar e di un’unità di misurazione inerziale in modo che gli operatori a terra possano tenere d’occhio il movimento, la velocità e la posizione di Cobra mentre rotola e si snoda.
Per testare queste funzioni, il team ha inviato il Mini Cobra a volare lungo le banchine di carico e attraverso i parcheggi intorno al campus del centro di Boston di Northeastern. Una sfida è stata perfezionare il meccanismo di aggancio che collega la testa e la coda di Cobra quando passa alla modalità rotolante: alla fine è stato identificato e risolto e il problema nel software del robot e attraverso un processo in due fasi che ha impedito al robot di oscillare e ha creato un fermo sicuro. A novembre, il team si è recato nel deserto del Mojave in California per testare Cobra su un terreno che assomiglia a quello che il robot dovrebbe trovare sulla luna.
Il team dopo aver affrontato altre sei squadre, è stato in grado di dimostrare con successo tutte le modalità di locomozione di Cobra e ha portato a casa l’Artemis Award, il massimo riconoscimento della competizione Big Idea Challenge. Tuttavia bisogna considerare i limiti del progetto: la maggior parte dei componenti di Cobra sono materiali stampati in 3D che non sopravvivrebbero ai rigidi gradienti termici ai poli lunari, dove i bordi dei crateri cotti dal sole lasciano il posto a profondità ghiacciate vicino al pavimento. Per rendere il sistema pronto per lo spazio, i componenti di Cobra dovranno essere costruiti con metalli robusti, come il titanio, in grado di resistere a forti sbalzi di temperatura e pressione e resistere alla corrosione. Inoltre nel deserto della California, gli studenti hanno comandato il robot a pochi passi di distanza. Ma i segnali impiegano circa tre secondi per viaggiare dalla superficie terrestre alla luna e viceversa, un ritardo che richiede che i sistemi lunari abbiano alcune capacità decisionali autonome.
Nonostante modifiche tecniche da apportare per rendere Cobra utile nella sua missione spaziale, questo progetto è uno dei tanti che mostra come la tecnologia continui a muovere i suoi passi rapidamente, nella direzione dell’innovazione e della precisione, al punto che è possibile, ormai, progettare robot con funzioni specifiche, calibrate sulla missione da svolgere.
