La lepre e la tartaruga dell’intelligenza artificiale in auto

Il Co-Pilot di Nvidia chiarisce perché i super-computer saranno tanto impegnati a guardare dentro l’auto del futuro quanto fuori

Il CES di Las Vegas non ha ancora chiuso che già si può cominciare a guardare alle novità presentate cercando di metterle meglio a fuoco. Nel settore automotive gli annunci e le conferenze sembrano aver tracciato un solco tra chi l’auto del futuro la vede ancora distante, come Toyota, e chi come Nvidia ci inonda di nuove soluzioni suggerendo che sia dietro l’angolo. Chi preme per essere la lepre della guida autonoma, chi è ben contento del suo passo da tartaruga. Una visione inconciliabile. Ma è proprio così?

Che, dietro ad una macchina da guerra pubblicitaria e promozionale sempre più colossale, invece le differenze nella sostanza siano molto meno importanti sembra indicarlo proprio la affollata presentazione che ha fatto nel Nevada Jen-Hsun Huang. Se ne avete il tempo, vale la pena di seguire tutta la sezione di presentazione che abbiamo inserito qui sotto.

Nvidia coi suoi prodotti e sistemi destinati a mettere sul mercato veicoli a guida pienamente autonoma è sulla breccia. Intanto però, il suo stesso numero uno riconosce che non siamo ancora al giorno in cui i software di intelligenza artificiale sanno tenere le redini in tutte le situazioni. Perciò la casa americana ha presentato il suo Co-Pilot, già attivo sull’auto sperimentale battezzata BB8.

I nuovi super-computer Xavier (capaci di 30 trilioni di operazioni al secondo con solo 30 watt) non serviranno solo a far progredire le funzioni di guida autonoma, ma anche a rendere sempre più sicura la guida umana. Non diversamente da quanto un software di intelligenza artificiale fa con la mole di dati esterni raccolti da sensori, radar, LiDAR, telecamere, per fonderli in un chiaro e sicuro percorso sulla strada, il Co-Pilot raccoglie dati sull’interno della vettura: su chi guida.

Analizzandoli, come fanno i software sviluppati per il riconoscimento biometrico negli aeroporti o in luoghi sensibili per estrapolare informazioni essenziali. Traducendo la voce o lo sguardo assonnato in una urgenza di fermarsi al più presto, prima di un potenziale rischio.

Come ha indicato l’amministratore delegato di Nvidia, la prerogativa di affiancare la guida umana non è una resa della tecnologia ma una espansione delle sue capacità: “crediamo che l’intelligenza artificiale in auto o guiderà per te o sorveglierà per te. Ma quando non guida al tuo posto, è comunque impegnata al cento per cento. Anche dove mancassero le condizioni per farla guidare, come nel caso le mappe non fossero abbastanza aggiornate o ci fossero troppi pedoni. Sarà comunque del tutto attiva e dovrà continuare ad esplorare per conto tuo“.

Sorvegliare le mosse di un ciclista o un pedone per conto di chi guida attento ad altro è un ruolo che i software di intelligenza artificiale sembrano sempre meglio attrezzati per svolgere. Ma, come finisce per concludere David Benjamin in un post su EETimes.com, questa suddivisione dei ruoli per i super-computer in auto pare portare verso la stessa conclusione a cui è giunta Toyota. Che nel Toyota Research Institute punta a sviluppare contemporaneamente quelli che chiama sistemi-guardiano e sistemi-chaffeur.

L’angelo-custode, il guardiano, è sempre vigile, intervenendo solo in casi di forza maggiore (coi dispositivi di frenata automatica, ad esempio). Grazie all’intelligenza artificiale lo chaffeur sarà un giorno anche in grado di sostituire stabilmente il guidatore, continuando ad appoggiarsi alle funzioni primarie del software angelo-custode. Il professor Gill Pratt che guida il TRI ha detto che insieme i due sistemi saranno molto “più di un amico utile. Hanno il potenziale di essere un amico che è vigile per conto tuo e pensa alla tua sicurezza“.

I percorsi per un livello elevato di autonomia nella guida, come si vede, non sono poi così distanti, anche nei casi in cui sentiamo opinioni diverse o diversissime, come tra Toyota ed Nvidia, sulla tabella di marcia che porta verso il traguardo. Se Toyota pare guardare alle due fasi come successive, magari con sempre più ruoli riservati ai sistemi-guardiani in attesa siano pronti i sistemi-chaffeur, Nvidia, che sembra invece volerli spingere in parallelo, non ha di che lagnarsi troppo che la sua filosofia non sia adottata da tutti. Anche le case auto più prudenti per espandere i sistemi-guardiano avranno bisogno di chip e super-computer in grado di gestirli…


Credito foto di apertura: Nvidia via instagram