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Nel mondo in continua evoluzione della robotica e dell'intelligenza artificiale, la azienda Skild AI ha recentemente annunciato una nuova e promettente svolta: un approccio all'addestramento dell'IA non basato sulla memorizzazione ma sulla capacità di generalizzazione. Secondo gli sviluppatori di Skild AI, affidarsi esclusivamente ad un addestramento basato su esempi non prepara adeguatamente robot e sistemi di intelligenza artificiale alle sfide impreviste del mondo reale. La chiave del successo risiede quindi in un sistema capace di adattarsi a qualsiasi condizione ambientale, creando una vera e propria "scintilla di intelligenza" nei robot.
Spesso, i video che mostrano i successi della robotica sono girati in ambienti controllati, dove tutte le variabili seguono scenari ideali. Tuttavia, basta un guasto o un cambiamento nell'ambiente per mettere a nudo le limitazioni degli attuali sistemi di IA, che si bloccano di fronte alle situazioni impreviste. Queste limitazioni derivano dall'addestramento su modelli fisici specifici, dove i robot memorizzano strategie per condizioni perfette, ma diventano inefficaci anche di fronte alla minima deviazione, simile a uno studente che impara a memoria le risposte per un esame senza capirne il contesto.
Per affrontare questa sfida, Skild AI propone una metodologia radicalmente differente: sviluppare un'intelligenza artificiale capace di gestire una vasta gamma di robot, evitando l'overfitting e sviluppando così una vera capacità di generalizzazione. La simulazione creata da Skild AI comprende ben 100.000 diversi modelli di robot, e l'IA è stata addestrata a controllarli tutti per un tempo equivalente a mille anni di simulazione. Questa soluzione "molticorpo" permette all'intelligenza artificiale di adattarsi immediatamente a nuove situazioni, anche in presenza di danni o cambiamenti strutturali, senza bisogno di ulteriori istruzioni specifiche.
Il cuore del nuovo sistema è un modello che non si affida alla semplice memorizzazione, ma sviluppa abilità versatili e applicabili universalmente, indipendentemente dal tipo di robot o dalla situazione. Gli esperimenti hanno dimostrato che l'IA universale di Skild AI può essere inserita in modelli di robot che non ha mai gestito prima senza causare errori di sistema. L'intelligenza artificiale si adatta rapidamente, iniziando a svolgere i compiti richiesti con efficienza.
Una dimostrazione particolarmente impressionante di questa capacità è stata presentata attraverso l'esperimento di un robot quadrupede che, privato di una gamba, ha saputo adattarsi in pochi secondi a una nuova andatura su due zampe. In altri esempi, i robot hanno saputo gestire blocchi al ginocchio, equilibrandosi su tre zampe, o passare dalla modalità su ruote a quella bipede nel caso di un malfunzionamento delle ruote. I test si sono svolti senza alcun addestramento supplementare, rivelando come l'IA riesca a trovare nuove strategie in tempi rapidissimi, a volte in soli 7-8 secondi, dimostrando straordinarie capacità di adattamento comprensive di movimenti ampi come oscillazioni delle anche per compensare la perdita di un arto.
Gli sviluppatori di Skild AI vedono nel loro approccio una chiara possibilità di evoluzione verso robot realmente autonomi, capaci di agire come assistenti in vari contesti, dai processi industriali alle strutture sanitarie, fino alle abitazioni private. Questo approccio sottolinea l'importanza per i robot di padroneggiare un "cervello" capace di controllare "ogni possibile corpo", aprendo la strada a un futuro dove le macchine collaborano con gli esseri umani in modo eticamente valido e pratico, garantendo un supporto significativo nelle esigenze quotidiane.
