Un cameriere dotato di Intelligenza Artificiale?
Oggi, a pranzo ho avuto modo di sperimentare con mano quanto lontani siamo ancora dal poter avere un’Intelligenza Artificiale che sia applicabile in campo ampio (Intelligenza Artificiale Generale)
Ero a Torino in un ristorante vicino a Porta Nuova e sono stato servito da due camerieri con tratti caratteristici complementari e parecchio differenti fra di essi. Uno era molto preciso, veloce ed efficiente, l’altra molto attenta alle esigenze dei clienti ed in grado di stabilire un rapporto emotivo.
Source: Serenityonlinetherapy.com
Ho provato a proiettare la situazione aggiungendo un terzo cameriere… “artificiale”.
Due sono state le situazioni che mi hanno colpito maggiormente e fatto pensare a quanto complesso sarebbe fare un training e creare dei dataset adeguati (per non parlare poi dell’ottimizzazione):
1- Quando ho chiesto indicazioni, alla cameriera che stava camminando per la sala con in mano tre piatti, per andare a servire un tavolo, questa si è fermata, ha spostato il terzo piatto sul braccio sul quale aveva gli altri due e con gesti cordiali mi ha indicato dove era il bagno con estrema precisione. In questo gesto non ci ho visto solo quello che in AI definiamo IQ, ma anche tanto EQ (Empatia). Ci ha tenuto ad indicarmi il posto per essere sicura che il messaggio arrivasse (ma forse son troppo ottimista ed ha solo pensato che io fossi rincoglionito…)
Immaginatevi di programmare un sistema di AI che deve servire ai tavoli. In questo caso probabilmente il cameriere-AI non si sarebbe fermato (lo scopo principale sarebbe stato quello di portare i piatti caldi al tavolo nel minor tempo possibile). Non avrebbe sentito l’esigenza di liberare la mano per gesticolare, il sorriso non sarebbe stato un atto dovuto e magari avrebbe comunicato la strada per andare al bagno con lo stesso volume con cui avrebbe letto il menu, anziché cercare un tono più discreto.
2 – Ad un certo punto del pranzo, il cameriere (un personaggio molto abile e veloce in sala – IQ), mi ha chiesto se potesse portare via il piatto, l’ho guardato e gli ho detto che avrei finito. Poi ho cercato di capire come mai il cameriere mi aveva fatto quella domanda. Ho osservato il piatto ed effettivamente al centro era vuoto, nella parte alta del piatto c’era la pelle dell’orata ed in basso a sinistra c’era un pezzo di carne di pesce con dei carciofi della stessa dimensione della pelle. Le posate erano messe allineate alle ore 4:20 (segnale che nel galateo indica che si ha finito). Inoltre, il bicchiere di vino era vuoto. Vi erano dei segnali che indicavano che:
– il piatto era vuoto se non per qualche scarto (anche se quello in basso non era uno scarto)
– la persona che stava mangiando aveva dato il segnale di fine con le posate (anche se involontariamente)
– a conferma, anche il bicchiere di vino che si era ordinato, era stato terminato… (messaggio che rinforza la fine del pasto)
In realtà le posate le avevo appoggiate senza troppo farci caso e per pura casualità, l’ultimo boccone restante non era in mezzo al piatto.
Ora, immaginatevi di dover dare delle indicazioni al cameriere-AI per poter prendere la giusta decisione:
- Di sicuro inserirei nel processo decisionale un segnale esplicito (il cameriere in effetti mi ha chiesto se poteva prendere il piatto…)
- Cercherei di fargli analizzare la posizione delle forchette (Il cameriere umano lo ha fatto)
- Guarderei il piatto per capire se c’è ancora del cibo (nel mio caso ce ne era poco e non nel centro, anche se era difficile da distinguere da ciò che avevo scartato)
Capite che se è difficile per l’uomo poter valutare correttamente tutti i segnali, per una macchina può essere ancora più complesso perché i segnali da interpretare possono essere “sporchi” (il mio piatto era vuoto o no? le posate erano state messe in quella posizione volutamente?). Il mio input vocale è stato “Ora finisco”, al quale è seguito un input visivo dove ho avvicinato la forchetta alla porzione del cibo rimasto in basso a sinistra indicando dove si trovava l’evidenza che indicava che non avevo ancora finito.
Quale feedback avrebbe ricevuto il cameriere-AI per migliorarsi la prossima volta?
In questo caso specifico, per poter gestire correttamente il secondo caso, il cameriere AI avrebbe dovuto essere un mix dei due camerieri e cercare un feedback esplicito in maniera diversa ed emotivamente più vicino a me (magari facendo una domanda meno diretta che però gli avrebbe permesso di capire che non avevo ancora finito), senza darmi l’impressione che qualcuno stava cercando di portarmi via il piatto).
Alla base però dell’errore del secondo cameriere, non c’è solo una carenza di EQ, ma anche e soprattutto il fatto che il mio input era fuorviante (BIAS). Ora, moltiplicate questa variabile per tutti gli esseri umani e vi accorgerete di quanto complessi siamo e di quanto è difficile generalizzare senza evitare bias.
Ad ogni modo, l’orata era deliziosa e con un sorriso ho ringraziato sia la cameriera che ha spostato il piatto per darmi indicazioni che il cameriere che nonostante quel malinteso, è stato efficiente.
Un Intelligenza Artificiale basata su reinforcement learning dovrebbe avere come compensazione\obbiettivo anche quello di ricevere sorrisi 😊