Il robot da ping pong di Sony mi ha fatto riflettere su cosa succede quando l'IA ottiene un corpo.

      Volevo liquidare il robot da tavolo di Sony come un altro costoso sfoggio da laboratorio. Una macchina che può scambiare colpi con giocatori d'élite è impressionante, certo, ma suona anche come il tipo di dimostrazione costruita per far applaudire i dirigenti in una stanza dove tutti hanno già concordato di essere impressionati.

      Ma il tennis da tavolo è una prova più insidiosa di quanto sembri. La palla è piccola, veloce, rotante e abbastanza scortese da cambiare direzione nel momento in cui colpisce il tavolo. Il sistema di Sony affronta qualcosa di meno indulgente del calcolo. Deve vedere, prevedere e agire prima che il punto sia andato.

      Sony ha testato Ace contro cinque giocatori d'élite e due professionisti sotto regole ufficiali di competizione, e il robot ha ottenuto diverse vittorie.

      Sony

      Il dettaglio più utile è ciò che ha dovuto affrontare durante quelle partite: colpi veloci e ad alta rotazione che cambiano direzione dopo il rimbalzo e puniscono anche i piccoli ritardi. In parole semplici, Ace non stava solo rimandando la palla. Stava leggendo il movimento, facendo una previsione e muovendosi prima che lo scambio gli sfuggisse.

      L'IA sta lasciando il tavolo

      Il solito titolo "l'IA batte l'umano" sottovaluta ciò che Ace sta realmente testando. Abbiamo già visto quella storia in arene più pulite. Il Deep Blue di IBM ha battuto Garry Kasparov nel 1997, e il simbolismo aleggia ancora su ogni vecchio confronto tra abilità umana e calcolo della macchina.

      Ma gli scacchi, per tutta la sua profondità strategica, sono educati con i computer. La scacchiera non oscilla. I pezzi non girano. Un cavallo non torna mai urlando a 60 miglia all'ora perché qualcuno l'ha colpito da un angolo scomodo.

      Sony

      Il robot di Sony indica un cambiamento diverso. Quando l'IA deve muoversi, l'intelligenza diventa un problema di tempismo. Il sistema deve leggere il mondo abbastanza rapidamente da agire al suo interno. Questo è più utile e molto più difficile da mantenere ordinatamente racchiuso.

      Il corpo cambia il problema

      È qui che la dimostrazione del tennis da tavolo inizia a fare più lavoro. Un robot che può tracciare la rotazione, prevedere il movimento e regolare la sua risposta in tempo reale non è automaticamente un lavoratore di fabbrica, un raccoglitore di magazzino, un assistente infermieristico, un bracciante o una macchina di risposta alle emergenze. Quel salto sarebbe troppo netto, il che di solito significa che è sbagliato.

      Il mercato della robotica più ampio è già ben oltre la fase della dimostrazione carina. La Federazione Internazionale di Robotica afferma che nel 2024 sono stati installati 542.000 robot industriali, più del doppio rispetto a dieci anni fa. Si aspetta che le installazioni raggiungano 575.000 nel 2025 e superino le 700.000 entro il 2028. Questo non rende Ace un prodotto da fabbrica, ma lo rende parte di una storia di automazione più grande che già si sta manifestando nei piani di produzione.

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      Sui pavimenti industriali controllati, i robot devono gestire la variazione invece di ripetere un movimento perfetto per sempre. Nella logistica, affrontano scatole schiacciate, angoli difficili, etichette mancanti e persone che attraversano la corsia sbagliata nel momento peggiore possibile. All'aperto, fango, condizioni atmosferiche, terreno irregolare e prodotti plasmati dalla natura non sono noti per rispettare i requisiti software.

      Il lato del lavoro è dove la storia diventa meno carina. McKinsey stima che la tecnologia odierna potrebbe teoricamente automatizzare attività che rappresentano circa il 57% delle attuali ore lavorative negli Stati Uniti. Non è un numero pulito di posti di lavoro persi, e McKinsey è attenta a questo punto.

      La pressione è più sottile e probabilmente più disordinata: i compiti vengono separati, i ruoli vengono riprogettati e alcuni lavoratori scoprono che "efficienza" ha l'abitudine di arrivare con un foglio di calcolo e un sorriso forzato.

      OpenAI

      Alcuni contesti aumentano la penalità per l'errore. Un chatbot che commette un errore può far perdere un pomeriggio. Un robot che legge male l'equilibrio di un paziente, una sedia a rotelle o un corridoio di un ospedale può causare danni reali. Più l'IA diventa incarnata, meno perdonabili diventano i suoi errori.

      Il conto arriva con il corpo

      L'infrastruttura non scompare quando l'IA ottiene gambe, ruote o un braccio robotico. Dipende ancora da chip, centri dati, sistemi di raffreddamento, elettricità, acqua e una rete che non è stata costruita attorno a ogni azienda che scopre improvvisamente di aver bisogno di più capacità di calcolo.

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      L'Agenzia Internazionale dell'Energia prevede che il consumo di elettricità dei centri dati globali raddoppierà a circa 945 TWh entro il 2030, rappresentando poco meno del 3% del consumo elettrico globale. Questa quota potrebbe sembrare piccola fino a quando una rete locale, un sistema idrico o una comunità vicino a un nuovo centro dati devono assorbire la concentrazione.

      Tuttavia, non è tutto cupo. Robot più intelligenti potrebbero ridurre gli sprechi in fabbrica, aiutare a ispezionare siti pericolosi, migliorare l'agricoltura di precisione e affrontare lavori che rompono i corpi umani per vivere. Il lato positivo è reale, ma anche il costo.

      Deep Blue ha fatto sentire l'IA potente all'interno di un gioco da tavolo. Ace fa sentire che il tavolo è scomparso e i pezzi sono ora fabbriche, ospedali, fattorie, reti e lavoratori che cercano di indovinare cosa succederà dopo.

      Asimov immaginava robot vincolati da regole. La versione che stiamo realmente costruendo potrebbe essere vincolata prima di tutto dall'economia.