La fantascienza – dai racconti di Asimov a decine di film e serie tv – ci ha abituato, negli anni passati, a familiarizzare con robot sempre più simili agli esseri umani, sia nelle fattezze che nel comportamento. Da qualche tempo, la questione è diventata sempre meno fanta e più scientifica, con la messa a punto di automi (reali) in grado di muoversi sempre meglio e sempre più finemente, trasportare carichi pesanti, comprendere il nostro linguaggio, riconoscere movimenti, parlare con i propri interlocutori e tanto altro. Ma è davvero questo lo scenario del futuro prossimo e remoto? Jeffrey Schnapp, storico, umanista, pioniere delle digital humanities, professore all’Università di Harvard dove dirige il metaLAB, e cofondatore e Chief Visionary Officer di Piaggio Fast Forward, è convinto di no: ne ha parlato, spiegando perché tradurre l’“intuito” somatico in un algoritmo è una sfida molto complicata e chiarendo come i corpi – biologici e meccanici – abitano il mondo, in occasione della XVIII edizione del festival di antropologia del contemporaneo Dialoghi di Pistoia, dedicata per l’appunto ai “corpi in divenire” e alle “mappe, sfide e confini dell’umano”. Lo abbiamo incontrato e abbiamo affrontato con lui i nodi critici dello sviluppo robotico, separando le reali prospettive scientifiche e tecnologiche dalle iperboli della fantascienza e del marketing.L'antropologia della velocità nell'era del digitaleNei suoi lavori, Schnapp ha riletto il rapporto tra biologia umana e sviluppo tecnologico attraverso la lente del movimento. Nel suo saggio “Storia rapida della velocità” (Il Saggiatore 2025),il ricercatore ripercorre quella che chiama antropologia della velocità, un filo conduttore che unisce le prime migrazioni umane nelle savane africane all’avvento dell’intelligenza artificiale. “La nostra specie – ci ha spiegato – ha sempre percepito che ciò che si muove a velocità superiore a quella programmata per il nostro corpo, e che è sostanzialmente legata al ritmo del camminare, al fatto di essere bipedi, sia collegata a strati di alterazione, cioè stati ‘più che umani’”. Se per millenni l’equazione concettuale è stata “più movimento uguale più vita”, la rivoluzione digitale (ma anche quelle precedenti) si è inserita nel sillogismo introducendo una scissione netta tra i movimenti cognitivi e quelli somatici: a partire dalla fine del Novecento, con la deindustrializzazione e l’esplosione dell’economia digitale, si è verificato un “sorpasso” evolutivo: “Le nostre menti vengono sollecitate sempre più a ‘muoversi’ – dice – mentre i nostri corpi tendono a fermarsi, a rimanere entro il limite delle loro capacità”. Il corpo, insomma, resta confinato all’interazione con uno schermo o una tastiera, mentre le facoltà intellettive si estendono attraverso il potere computazionale delle macchine: questa è la scissione inedita cui fa riferimento Schnapp.Jeffrey SchnappPhotographer: Julian Walter/Courtesy of Jeffrey SchnappSfide biomeccaniche, come tradurre l’intuito in algoritmiL’intersezione tra un corpo in stasi e la necessita di automatizzare compiti fisici complessi conduce ai quesiti sulla robotica tramite una delle specializzazioni di Schnapp, il physical computing, ossia la disciplina che studia sistemi interattivi capaci di percepire e rispondere al mondo fisico. A questo proposito, insegnare a una macchina a muoversi come un bipede si scontra con limiti modellistici difficili da superare: “Il grado di complessità è molto elevato, e ogni azienda che si occupa di sviluppare robot umanoidi lo sa bene – dice Schnapp – Se in un ambiente di laboratorio iper-controllato è relativamente facile programmare una camminata robotica, attraversare una piazza affollata richiede al gestione simultanea di innumerevoli variabili e imprevisti”. Per addestrare questi sistemi di solito si parte da studi di motion capture che analizzano i micromovimenti dell’equilibrio umano; tuttavia, nel momento in cui un robot entra in uno scenario non strutturato, in cui anche l’intuizione e la comprensione del mondo circostante diventano determinanti, i semplici dati raccolti da accelerometri e sensori non bastano. “I numeri devono essere inseriti in un’architettura che dà la priorità a certi dati rispetto ad altri – chiarisce l’esperto – In altre parole, è necessario programmare quello che chiamiamo ‘intuito’, una forma di intelligenza selettiva e sensibilità ambientale capace di attuare un piano B in frazioni di secondo di fronte all’imprevisto”. Un processo di scrematura percettiva molto simile a quelli che affrontano i software per la guida autonoma dei veicoli, in cui la macchina deve decidere istantaneamente quali stimoli ignorare e su quali concentrarsi.L’illusione dell’umanoide e l’efficienza della ruotaSe poi parliamo di robotica umanoide, sempre rimanendo nel campo d’elezione di Schnapp, quello del movimento, emerge un’altra criticità: dove sta scritto che un robot deve necessariamente spostarsi su due gambe? Difatti, camminare su due gambe è solo una delle innumerevoli soluzioni evolutive per spostarsi. “Sono convinto che, per quanto sia straordinario l’atto di camminare proprio dei bipedi – prosegue l’esperto –non è affatto il form factor che definisce la migliore soluzione nella robotica”. La risposta migliore, come in molti casi, è dipende: in molte situazioni, soluzioni antichissime si rivelano cinematicamente più adatte per la gran parte delle sfide reali: “La ruota è un'invenzione geniale che affronta la grande maggioranza delle applicazioni nel mondo reale, dove l'intelligenza di un veicolo autonomo o semi-autonomo funziona in modo molto più affidabile e stabile di una versione bipede”. E i video virali di androidi che sembrano lavorare in modo super-efficiente alla catena di montaggio o in centri di logistica? Marketing o poco più: “Smistare pacchi su un nastro trasportatore attraverso un corpo umanoide non ha alcun senso pratico se la stessa operazione può essere svolta da un semplice braccio meccanico con dei sensori ottici, che la compie più velocemente e con più efficienza con una tecnologia semplicissima, ampiamente confermata e robusta – dice Schnapp, anche perché “il sogno di automi che sostituiscono l'essere umano ha una storia plurimillenaria e ha prodotto soprattutto giocattoli” o, come dicevamo all’inizio, mirabili opere di fantascienza.Dai robot ai cobotAlla luce di tutto questo, è lecito chiedersi quale sarà, dunque, la reale traiettoria futura della robotica avanzata. L'errore concettuale di chi progetta robot umanoidi, secondo Schnapp, risiede nel miraggio di creare una tecnologia universale, l’equivalente hardware della cosiddetta Agi (Artificial General Intelligence), l'intelligenza artificiale di livello umano e generalista capace di eccellere in ogni dominio cognitivo. “Se i modelli generalisti possono impressionare nei chatbot, quando si passa alle esigenze economiche del mondo reale la robotica sarà sempre un’area di sviluppo di strumenti specifici, basata sull'iper-specializzazione”, dice l’esperto, “come già accade, per esempio, con il sistema chirurgico robotico Da Vinci, che non ha nulla di umanoide, possiede molteplici braccia ed è progettato non per sostituire il chirurgo umano, ma per estenderne la precisione millimetrica. In questo caso parliamo di cobot (robot collaborativi), macchine in costante dialogo con l’operatore umano”. Forse meno affascinanti degli androidi, ma senza dubbio più utili.