Alphabet, società a cui fanno capo fra le altre Google LLC, sta unendo due dei suoi progetti più ambiziosi, quello della robotica e quello della comprensione del linguaggio IA. Lo scopo è quello di migliorare le capacità di comprensione dei robot domestici, aiutandoli a comprendere meglio il linguaggio umano grazie all’IA.

Alphabet aggiunge competenze linguistiche IA ai propri robot

È dal 2019 che Alphabet sviluppa robot in grado di eseguire semplici compiti, come trasportare bevande o pulire superfici, il progetto si chiama Everyday Robots ed è ancora agli albori del proprio sviluppo. I dispositivi in questione sono ancora lenti nell’esecuzione dei compiti e non posseggono certo quella sicurezza che ci viene in mente quando pensiamo ad un robot tuttofare.

Ora però i robot in questione stanno ricevendo un piccolo aggiornamento, che rappresenta un ulteriore passo verso la migliore comprensione della lingua umana grazie al large language model (LLM) di Google PaLM.

Solitamente questi robot sono in grado di comprendere e processare istruzioni brevi e semplici, come la richiesta di una bottiglia d’acqua per esempio, ma grazie a LLM sono in grado di andare oltre il semplice comando, analizzando le diverse sfaccettature che quest’ultimo potrebbe comportare. Facciamo un esempio per chiarire: supponiamo di aver rovesciato una bevanda sul tavolo e rivolgendoci al robot chiediamo il suo aiuto in modo generale, “Ho rovesciato la mia bevanda, puoi aiutarmi?“. Il robot è ora in grado di filtrare le informazioni ricevute attraverso un elenco di possibili azioni, e interpreta la richiesta di aiuto come un comando, “Portami una spugna dalla cucina“.

Sia chiaro, non siamo ancora al punto in cui il robot, vedendoci rovesciare la bevanda, di sua spontanea volontà venga in nostro aiuto, ma è comunque un bel passo avanti; il nuovo sistema implementato da Google sui propri robot prende il nome di PaLM-SayCan.

Stando a quanto riporta l’azienda, in seguito all’integrazione di PaLM-SayCan, i robot sono stati in grado di pianificare risposte corrette a seguito di 101 istruzioni l’84% delle volte, e di mettere in atto conseguenti azioni da intraprendere in maniera corretta il 74% delle volte; le cifre sembrano notevoli, ma non è chiaro quali fossero le 101 istruzioni utilizzate per i test e quanto fossero vincolanti, appare dunque difficile al momento farci un’idea della reale evoluzione portata dall’integrazione di PaLM-SayCan.

Sicuramente gli sforzi di Alphabet in questo campo sono notevoli, ma si tratta comunque di un settore molto complicato; ci vorrà del tempo prima che un robot sia in grado di comprendere agilmente le innumerevoli sfaccettature del linguaggio umano, prendendo di conseguenza decisioni sulle azioni da compiere come se fosse una persona.

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