Difficoltà della Neuroinformatica

5. Difficoltà della Neuroinformatica

Infatti il robot - tornando alla Neuroinformatica - anzi, il problema che hanno gli ingegneri ed i ricercatori che costruiscono robot, è come fa il robot ad interpretare ciò che i suoi sensori gli comunicano come dati - segnali da sensori a emissione/ricezione di raggi infrarossi, segnali da una videocamera, etc. - come fa il robot ad interpretare questi flussi di grandezze fisiche. Come fa ad individuare oggetti? Per esempio, il robot dovrebbe orientarsi in questa sala per arrivare all'uscita evitarndo le sedie, le gambe delle sedie e anche evitando di andare a finire contro il muro. Come fa a capire che quel segnale video è un muro e costruirlo come oggetto e quindi evitarlo? Il problema che oggi ha l'Intelligenza Artificiale è che, definendo un modello predisposto ed inserendolo nel computer, nel robot, non si riesce a realizzare in modo soddisfacente questa funzionalità del robot che si orienta autonomamente in un ambiente imprevisto e così tutte le altre funzionalità per situazioni imprevedibili. Soprattutto l'apprendimento è difficile. Sono stati realizzati molti sistemi informatici di successo con le tecnologie dell'Intelligenza Artificiale, ma l'apprendimento rimane un grosso problema e l'approccio nuovo è quello di costruire un robot che non abbia un modello predisposto dall'ingegnere del software ma il robot dovrebbe costruirsi da solo questo modello facendo esperienze e quindi ciò che bisogna realizzare è la funzionalità dell'apprendere, il "learning" in inglese. Fra parentesi, forse vi sarete accorti che l'italiano non lo parlo più perfettamente, sia come accento che come scelta dei vocaboli, perchè di solito mi esprimo in inglese, in tedesco e in altre lingue. Vi prego quindi di aiutarmi se dovessi essere in difficoltà con la lingua.

["Per adesso va bene ..." - applauso]

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