Autopiloti a scuola guida

Travolgere 10 persone o evitare lo scontro ma far schiantare l’automobile e uccidere gli occupanti? Le vetture con autopilota  del futuro dovranno saper prendere anche queste decisioni. Dovranno essere programmate per... uccidere. E nel frattempo bisognerà pure insegnare loro a guidare.

• La scheda: Come funziona

Freno, frizione, un po’ di gas. Punto, punto, angolo morto. Nessuno: freccia, svolto. Un’auto sta per invadere la corsia per superare un ciclista. Anticipo, scanso. In fondo alla via uno stop e un poliziotto che fa segno di passare. Ha precedenza il segnale del poliziotto. Accelero. Passo l’agente. Curvo. Semaforo in controluce. Rosso? Rallento. Rosso! Stop. Verde. Freno, frizione, un po’ di gas... Guidare è dannatamente difficile. Lo è dopo 17 anni e tot d’esperienza nel mondo, figuriamoci per un’intelligenza artificiale appena nata. Perché se guidare è saper anticipare le situazioni e prendere la giusta decisione, gli algoritmi hanno ancora parecchia strada da fare prima di prendere il comando dei nostri bolidi. Tesla e gli altri produttori di automobili con guida semiautomatica ne sanno qualcosa. Non a caso (ma anche per ragioni legali) chiedono al conducente di tenere le mani sul volante nonostante l’auto sia teoricamente capace di mantenere distanze e corsia. Sistemi progettati per evitare errori umani, sistemi che a volte sbagliano loro stessi. Le prime esperienze con l’intelligenza artificiale in corso di installazione su circa 60mila Tesla S e X (in grado di cambiare corsia autonomamente) hanno dimostrato per esempio che non sempre l’auto prende la decisione corretta e in alcuni casi rischia di finire fuori strada. «Il software è nuovissimo», ha avvertito il patron di ‘Tesla Motors’ Elon Musk, aggiungendo che il sistema raccoglierà informazioni di guida dai conducenti per migliorarsi. Come se 60mila maestri insegnassero a Tesla a guidare. Una mossa che potrebbe rivelarsi vincente, dal momento che uno dei maggiori ostacoli verso l’autopilota autonomo non è tanto la mancanza di intelligenza artificiale, quanto la difficoltà a insegnarle come comportarsi. Per riuscirci serve una quantità di dati elevatissima. Basti pensare che il riconoscimento facciale automatico è stato reso possibile dopo l’analisi di milioni di immagini dove degli esseri umani avevano segnalato presenza e posizione dei volti. Le macchine hanno così potuto capire i tratti caratteristici di una faccia e imparare a riconoscerle. Nessuno è però riuscito a fare altrettanto per la guida, anche perché guidare è nettamente più complesso rispetto a riconoscere un volto. Ci stanno provando Pranav Rajpurkar e alcuni altri ricercatori della Stanford University: il team, dopo aver guidato con un’auto di test per le autostrade californiane, sottopone i dati raccolti dai sensori dell’auto a conducenti reali. Questi hanno il compito di correggere gli errori di riconoscimento, segnalando la soluzione corretta. I dati così rivisti vengono ridati in pasto all’intelligenza artificiale, che li valuta e stabilisce come correggere la propria percezione in modo da migliorare le proprie capacità. Tra i primi comportamenti in fase di correzione vi è l’individuazione delle linee che delimitano le carreggiate. Un compito apparentemente semplice che ai computer crea qualche difficoltà. I test di Rajpurkar hanno dimostrato, per esempio, che l’algoritmo da lui impiegato si confonde nel passaggio da luce a ombra, quando la superficie della strada cambia, quando si guida su rampe d’accesso o quando si viaggia controluce. Controluce, peraltro, che rende difficile alle telecamere distinguere i colori dei semafori e che quindi è un ulteriore fattore di possibili errori per un autopilota.

Auto programmate per uccidere

Ciò non toglie che le auto, presto, si guideranno da sole. Per arrivare a quel punto dovranno però essere date risposte a molte domande, non tutte di natura tecnica. Alcune sono addirittura di carattere etico. Cosa deve, per esempio, fare l’auto se si trova confrontata con una situazione dove non può evitare la perdita di vite umane? Se, poniamo, il veicolo stesse per investire un gruppo di 10 persone e l’unico modo per evitarlo fosse schiantarsi contro un muro? Dovrebbe proteggere gli occupanti a tutti i costi o ridurre al minimo i morti anche se ciò significasse uccidere chi sta a bordo? Un dilemma al cuore dell’accettazione sociale dei veicoli automatici. Perché, francamente, siete sicuri di voler comprare un’auto programmata per uccidervi se la vostra morte dovesse risultare il minore dei mali? E, di riflesso, vi fidereste a camminare per strada se un’auto potesse autonomamente decidere che è meglio investire voi invece di uccidere i quattro occupanti? In generale sembra che, in un caso del genere, le persone siano favorevoli a ridurre al minimo il numero di vittime. A patto però di non dover mai salire a bordo di un’auto programmata in tale modo. A metterlo in evidenza è un sondaggio dello psicologo Jean-François Bonnefon della ‘Toulouse School of Economy’. Situazioni meno estreme potrebbero comunque richiedere una programmazione etica dell’autopilota. Ad esempio i veicoli potrebbero essere istruiti a dare la priorità all’evitare le persone rispetto all’evitare i veicoli parcheggiati. Potrebbe inoltre essere insegnato loro a non sterzare bruscamente quando un gatto attraversa la strada. Il tutto in attesa della soluzione definitiva, ovvero un modo dove il fattore umano sarà azzerato e saranno le auto stesse ad autoregolarsi comunicando tra loro e decidendo di volta in volta cosa fare. Mercedes e General Motors pianificano di installare un sistema di comunicazione auto-auto su alcuni modelli entro il 2017.

Come funziona

Per guidare da sola un’auto ha bisogno di tutta una serie di sensori disposti in vari punti del veicolo. Ciò le garantisce una visione a 360 gradi, impossibile da eguagliare per un conducente umano. La differenza tra uomo e macchina sta poi nella capacità del software installato sulla vettura di capire cosa sta vedendo.
Ecco cosa usano i veicoli automatici di Google per viaggiare in autonomia:

Lidar – Il ‘Laser Illuminating Detection and Ranging’ è utilizzato per creare una mappa in 3D di quanto circonda l’auto. Invia un fascio laser che, cozzando contro gli oggetti, permette di determinare la posizione di possibili pericoli.

Radar – Permette di stabilire con precisione la velocità dei veicoli circostanti, cosa che non riesce bene al Lidar. Due sensori sono montati sul paraurti davanti, due su quello dietro.
Telecamere – Sono usate per monitorare il mondo esterno. In genere se ne impiegano un paio con un campo visivo in parte coincidente. Aiutano a definire gli ostacoli e la loro natura. Inoltre permettono di ‘leggere’ segnali e strisce.

Sonar – Stabilisce la distanza di oggetti a meno di 6 metri. È usato come sistema ridondante per dare all’auto più dati su cui basare le decisioni.

Gps – Localizza la macchina e permette al software di tenere traccia del percorso effettuato e calcolare quello da seguire. 

Giroscopi – Servono all’auto per capire l’assetto e le velocità angolari in curva.