Principi e metodi della robotica evolutiva

L’intelligenza artificiale, ovvero lo studio e la progettazione di sistemi intelligenti, mira a riprodurre alcuni aspetti dell’intelligenza umana, come il linguaggio e il ragionamento deduttivo, nei computer. La robotica, invece, cerca spesso di ricreare nei robot comportamenti adattativi, come l’abilità di manipolare oggetti o camminare, mediante l’utilizzo di algoritmi in grado di generare comportamenti desiderati. Una volta realizzato uno di questi algoritmi specificamente per una certa abilità, si auspica che tale algoritmo possa essere riutilizzato per generare comportamenti più complessi fino a che il comportamento adattativo del robot non si mostri ad un osservatore esterno come intelligente; purtroppo questo non risulta sempre possibile e talvolta per generare comportamenti di maggiore complessità è necessario riscrivere totalmente gli algoritmi. Appare quindi evidente come nel campo della robotica l’attenzione sia incentrata sul comportamento, perché le azioni di un robot generano nuove stimolazioni sensoriali, che a loro volta influiscono sulle sue azioni future. Questo tipo di intelligenza artificiale (chiamata propriamente embodied cognition) differisce da quella propriamente detta per il fatto che l’intelligenza non emerge dall’introspezione ma dalle interazioni via via più complesse che la macchina ha con l’ambiente circostante. Gli esseri viventi presenti in natura mostrano, infatti, alcuni fenomeni che non sono programmati a priori nei geni, bensì frutto dell’interazione che l’organismo ha con l’ambiente durante le varie fasi del suo sviluppo. Volendo creare una macchina che sia al contempo autonoma e adattativa, si devono affrontare due problemi: il primo è relativo alla difficoltà della progettazione di macchine autonome, il secondo agli ingenti costi di sviluppo dei robot. Alla fine degli anni ’80 nasce la robotica evolutiva che, traendo ispirazione dall’evoluzione biologica, si basa sull’utilizzo di software in grado di rappresentare popolazioni di robot virtuali e la capacità di farli evolvere all’interno di un simulatore, in grado di rappresentare le interazioni tra mente e corpo del robot e l’ambiente, per poi realizzare fisicamente solo i migliori. Si utilizzano algoritmi evolutivi per generare robot che si adattano, anche dal punto di vista della forma fisica, all’ambiente in cui sono immersi. Nel primo capitolo si tratterà di vita ed evoluzione artificiali, concetti che verranno ripresi nel secondo capitolo, dedicato alle motivazioni che hanno portato alla nascita della robotica evolutiva, agli strumenti dei quali si avvale e al rapporto che ha con la robotica tradizionale e le sue declinazioni. Nel terzo capitolo si presenteranno i tre formalismi mediante i quali si sta cercando di fornire un fondamento teorico a questa disciplina. Infine, nel quarto capitolo saranno mostrati i problemi che ancora oggi non hanno trovato soluzione e le sfide che si devono affrontare trattando di robotica evolutiva.

Shadowing: imitazione e apprendimento. Dagli Interpreting Studies alle neuroscienze

Scopo di questa tesi è argomentare l’utilità dello shadowing nella formazione degli interpreti, basandosi sulla Teoria motoria della percezione del linguaggio di Alvin Liberman e muovendosi all’interno del quadro teorico della più ampia embodied cognition, che include teorie sullo sviluppo del linguaggio e sull’acquisizione di seconde lingue. Nella formazione degli interpreti, lo shadowing è un esercizio che consiste nell’immediata ripetizione di quanto udito in cuffia, parola per parola e nella medesima lingua del testo di partenza ed è generalmente utilizzato come esercizio propedeutico alla simultanea, in quanto permette sia di “imparare” ad ascoltare e a parlare contemporaneamente, sia di migliorare la pronuncia e la fluidità in lingua straniera. Tuttavia, all’interno degli Interpreting Studies, ci sono studiosi che lo ritengono un esercizio inutile e, per certi versi, pericoloso poiché porrebbe l’accento su un processo eccessivamente “meccanico” dell’interpretazione. Per argomentare la sua utilità nella didattica dell’interpretazione, in questa tesi, dopo aver presentato le principali teorie sullo sviluppo del linguaggio e sull’acquisizione di seconde lingue, si passeranno in rassegna i risultati di ricerche condotte non solo all’interno degli Interpreting Studies, ma anche nella più ampia prospettiva della didattica delle lingue straniere/seconde, e soprattutto in neurolinguistica e psicologia cognitiva, dove lo shadowing è utilizzato per analizzare i processi cognitivi che sono alla base della ricezione e produzione del linguaggio (articolazione motoria, memoria di lavoro, attenzione selettiva, ecc.). L’ultimo capitolo di questo lavoro sarà dedicato alla descrizione di un approccio estremamente recente sulla percezione e sulla produzione del linguaggio, che coniuga la Teoria motoria della percezione del linguaggio di Liberman (1967) con la recente scoperta dei neuroni specchio, e che getta una luce nuova sull’utilità dello shadowing nella formazione degli interpreti.

Coordinazione embodied vs. Disembodied: TuCSon on cloud

Lo scopo della tesi è esplorare il nuovo dualismo tra calcolo situato e calcolo come mero servizio immateriale che si osserva nel rafforzarsi di due paradigmi apparentemente antitetici come Cloud Computing e Pervasive Computing. Si vuole quindi dimostrare che i due paradigmi sono complementari, e possibilmente sviluppare un modello e un approccio metodologico per sistemi distribuiti che sfrutti opportunamente le caratteristiche dei due paradigmi. A tale scopo si utilizzerà come caso di studio il modello TuCSoN con linguaggio ReSpecT, combinando opportunamente Situated ReSpecT con il modello Coordination as a Service (CaaS) espresso da TuCSoN on Cloud.

Embodied computation and life: building blocks for open-ended evolution

Il presente lavoro si propone di sviluppare una analogia formale tra sistemi dinamici e teoria della computazione in relazione all’emergenza di proprietà biologiche da tali sistemi. Il primo capitolo sarà dedicato all’estensione della teoria delle macchine di Turing ad un più ampio contesto di funzioni computabili e debolmente computabili. Mostreremo quindi come un sistema dinamico continuo possa essere elaborato da una macchina computante, e come proprietà informative quali l’universalità possano essere naturalmente estese alla fisica attraverso questo ponte formale. Nel secondo capitolo applicheremo i risultati teorici derivati nel primo allo sviluppo di un sistema chimico che mostri tali proprietà di universalità, ponendo particolare attenzione alla plausibilità fisica di tale sistema.

Computazione Embodied e Disembodied: Cloud-based IoT

La tesi esplora la co-esistenza di computazioni embodied e disembodied nei moderni sistemi software, adottando come caso di studio il recente trend che vede sempre più coesi e integrati sistemi per l'Internet of Things e sistemi Cloud-based. Si analizzano i principali modelli di comunicazione, protocolli di comunicazione e architetture situate. Inoltre si realizza una piattaforma IoT Middleware cloud-based per mostrare come la computazione possa essere distribuita lato embodied e disembodied.