Rodney Brooks di MIT: “L’IA generativa è impressionante, ma non è così capace come molti pensano”

Quando Rodney Brooks, professore emerito di robotica presso il MIT e co-fondatore di aziende di spicco come Rethink Robotics, iRobot e Robust.ai, parla di robotica e intelligenza artificiale, è bene ascoltare attentamente. Dopo anni di esperienza e ricerca all’avanguardia in questo campo, Brooks ha maturato una prospettiva unica sull’evoluzione dell’IA, in particolare sull’IA generativa, che sta attirando sempre più attenzione.

Secondo Brooks, pur essendo una tecnologia impressionante, l’IA generativa non è ancora all’altezza delle aspettative e delle capacità umane che molti le attribuiscono. In un’intervista con TechCrunch, Brooks ha sottolineato la necessità di valutare con cautela le reali competenze di questi sistemi di intelligenza artificiale, evitando di sovrastimare le loro abilità.

I limiti dell’IA generativa secondo Rodney Brooks

Brooks spiega che quando gli esseri umani vedono un sistema di IA generativa svolgere un determinato compito, tendono a generalizzare le sue capacità e a sovrastimare la sua competenza complessiva. Questo accade perché le persone si basano su un modello di prestazioni umane per valutare le abilità dell’IA, senza tenere conto del fatto che questi sistemi non sono umani né simili agli esseri umani.

“L’IA generativa non è umana o anche solo simile all’uomo, e quindi è sbagliato cercare di attribuirle le stesse capacità umane,” afferma Brooks. Questo porta spesso le persone a voler utilizzare l’IA generativa per applicazioni che in realtà non hanno senso.

L’esempio dei robot per magazzini

Brooks porta come esempio il caso della sua azienda, Robust.ai, che si occupa di sistemi di robotica per magazzini. Qualcuno gli ha suggerito di utilizzare un modello di linguaggio per guidare i suoi robot, ma secondo Brooks questa non sarebbe una soluzione ragionevole.

“Quando hai 10.000 ordini che devono essere spediti in due ore, devi ottimizzare per questo. Il linguaggio non aiuterà, rallenterà solo le cose,” spiega Brooks. “Abbiamo tecniche di elaborazione massiva dei dati e di ottimizzazione dell’IA, e questo è il modo in cui riusciamo a completare gli ordini rapidamente.”

L’importanza di soluzioni pratiche e mirate

Un’altra lezione che Brooks ha imparato riguardo ai robot e all’IA è che non si può cercare di fare troppo. Bisogna invece concentrarsi su problemi risolvibili, dove i robot possono essere facilmente integrati.

Nel caso dei magazzini, ad esempio, l’ambiente è già abbastanza “pulito” e controllato, con illuminazione costante e assenza di ostacoli. Questo rende più semplice l’integrazione dei robot, che in questo contesto possono svolgere i loro compiti in modo efficiente.

Robot e umani che lavorano insieme

Brooks sottolinea inoltre l’importanza di progettare i robot per lavorare in sinergia con gli esseri umani, piuttosto che cercare di sostituirli completamente. I robot di Robust.ai, ad esempio, hanno la forma di un carrello della spesa con un manico, in modo che le persone possano facilmente interagire con loro e, in caso di problemi, possano prendere il controllo manualmente.

“Cerchiamo sempre di rendere la tecnologia facile da capire per le persone, in modo da poterla dispiegare su larga scala,” afferma Brooks. “E guardiamo sempre al business case e al ritorno sull’investimento, che sono molto importanti.”

I progressi non sempre esponenziali

Brooks mette in guardia anche contro la convinzione, alimentata dalla legge di Moore, che i progressi tecnologici avverranno sempre in modo esponenziale. Usa l’esempio dell’iPod per dimostrare che non è sempre così: dopo alcuni modelli con raddoppio della capacità di archiviazione, la crescita si è arrestata perché nessuno aveva davvero bisogno di più di 160 GB.

Allo stesso modo, Brooks crede che l’IA generativa, per quanto impressionante, potrebbe non progredire in modo esponenziale come molti pensano. “Senza un attento inquadramento di come viene dispiegata un’IA, ci saranno sempre casi particolari difficili da risolvere, che potrebbero richiedere decenni,” avverte.

Potenziali applicazioni nell’assistenza agli anziani

Nonostante i suoi dubbi, Brooks riconosce che l’IA generativa potrebbe rivelarsi utile in alcuni contesti, come l’assistenza agli anziani. In questo ambito, i robot con interfacce linguistiche potrebbero essere più utili rispetto ai magazzini, permettendo alle persone di impartire comandi vocali.

“Potrebbe essere utile per l’assistenza agli anziani nelle case, per le persone che possono dire cose ai robot,” afferma Brooks. Tuttavia, anche in questi casi, bisognerà affrontare sfide uniche e specifiche.

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