• A8 L
    A8 L
    Prezzo: da 109'480.00 CHF**

    Consumo di carburante combinato*: 8.0–5.6 l/100 km

    Emissioni di CO2 182–146 g/km

    **Indicazione del prezzo incluso il bonus premium

  • SQ5 TFSI
    SQ5 TFSI

    Consumo di carburante combinato*: 8.5–8.3 l/100 km

    Emissioni di CO2 195–189 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi SQ5 è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • SQ7 TDI
    SQ7 TDI
    Prezzo: da 101'910.00 CHF**

    Consumo di carburante combinato*: 7.6–7.2 l/100 km

    Emissioni di CO2 199–189 g/km

    **Indicazione del prezzo incluso il bonus premium

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi SQ7 è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • TTS Coupé
    TTS Coupé

    Consumo di carburante combinato*: 7.3–6.7 l/100 km

    Emissioni di CO2 168–155 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi TTS Coupé è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • TT RS Coupé
    TT RS Coupé

    Consumo di carburante combinato*: 8.4–8.2 l/100 km

    Emissioni di CO2 192–187 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi TT RS Coupé è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • TT RS Roadster
    TT RS Roadster

    Consumo di carburante combinato*: 8.5–8.3 l/100 km

    Emissioni di CO2 194–189 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi TT RS Roadster è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • A4 Avant g-tron
    A4 Avant g-tron

    Consumo di carburante combinato*: 4.3–3.8 l/100 km CNG | Benzin 6,5–5,5 l/100 km

    Emissioni di CO2 117–111 g/km CNG | Benzin 147–139 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi A4 Avant g-tron è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • A5 Sportback g-tron
    A5 Sportback g-tron

    Consumo di carburante combinato*: 4.3–4.1 l/100 km CNG | Benzin 6,4–6,1 l/100 km

    Emissioni di CO2 115–111 g/km CNG | Benzin 147–139 g/km

    Nell’attuale model year (2018) l’Audi A5 Sportback g-tron è già esaurita e pertanto non più ordinabile al momento. Dal vostro partner Audi potete trovare le vetture attuali usate.

  • Modelli Audi g-tron

L’uomo che insegna alle macchine

Jürgen Schmidhuber viene spesso definito il padre dell’intelligenza artificiale (AI). L’AI è anche l’elemento centrale della guida autonoma.

Testo: Brigitte Ulmer, Foto: Robert Huber

Oggi la LSTM è utilizzata da Apple, Google, Amazon e Facebook.

AUDI MAGAZINE: Fin da bambino desiderava sviluppare un robot più intelligente dell’uomo. Perché?
JÜRGEN SCHMIDHUBER: Perché risolvesse tutti i problemi che non sapevo risolvere io.
È riuscito ad avvicinarsi al suo obiettivo?
Sì. Il nostro team presso il politecnico di Monaco di Baviera e il laboratorio svizzero di AI dell’IDSIA di Lugano ha sviluppato dagli anni ’90 la Long Short-Term Memory (LSTM), un precursore della moderna intelligenza artificiale.
Come ci aiuta questa tecnologia nella vita quotidiana?
La LSTM è presente in tre miliardi di smartphone e aiuta le persone quotidianamente. Ogni giorno viene utilizzata miliardi di volte da utenti di Apple, Google, Amazon e Facebook. Nel 2017, ad esempio, Facebook ha annunciato che grazie alla LSTM era possibile tradurre i post con un semplice clic; l’applicazione è stata subito utilizzata oltre 4 miliardi di volte al giorno, ben 50 000 volte al secondo. Anche Amazon Alexa parla tramite LSTM. Varianti di LSTM analizzano le immagini in medicina o riconoscono la calligrafia. Anche noi ci serviamo di una LSTM quando usiamo Google Translate o quando chiediamo qualcosa a Google Voice. Il software di riconoscimento vocale si basa appunto sulla LSTM.
Come spiegherebbe l’AI e la LSTM a un profano?
La LSTM è una rete neurale artificiale che funziona un po’ come un cervello umano. All’inizio non sa e non capisce nulla, ma attraverso l’esperienza impara a raggiungere tutti i possibili obiettivi. Nel cervello miliardi di piccoli neuroni comunicano tra loro mediante collegamenti più o meno forti. I neuroni di ingresso, ad esempio nella retina oculare, inviano costantemente dati agli strati neurali più profondi. Altri dati provengono dalle orecchie o dai recettori periferici del dolore distribuiti su tutto il corpo. I neuroni di uscita, invece, attivano i muscoli. Un neonato non capisce ancora il significato di tutti i segnali che riceve perché la forza della maggior parte dei suoi collegamenti neurali è ancora distribuita casualmente. Ma con l’esperienza e l’apprendimento di numerose abilità utili, alcuni collegamenti si consolidano mentre altri si indeboliscono. Lo stesso avviene con la LSTM.
Quali trasformazioni rivoluzionarie offre al momento la LSTM?
La cosa fondamentale è che consente di imparare tutte le sequenze possibili – lingua, testo, immagini, video, sequenze temporali e numeriche, indici azionari – e spesso di prevedere le sequenze di dati future in base a quelle passate. Il mondo è pieno di sequenze da cui trarre informazioni importanti: curriculum vitae, articoli di giornale, rumori, filmati. La LSTM è quindi uno strumento alquanto universale.

Jürgen Schmidhuber (54) è nato a Monaco di Baviera ed è direttore scientifico dell’IDSIA, l’Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza artificiale di Manno (TI), docente di AI all’Università di Lugano, docente alla SUPSI nonché co-fondatore e responsabile scientifico di NNAISENSE SA a Lugano.

Recentemente la sua azienda NNAISENSE ha vinto il concorso «learning to run» alla più importante conferenza sull’AI in California, battendo oltre 400 partecipanti. Una simulazione di scheletro e muscoli ha imparato a camminare da sola senza insegnante. Un’abilità che anche ai bambini richiede molto tempo per essere acquisita. Con procedimenti simili è possibile costruire anche automobili che imparano?
In effetti NNAISENSE e Audi avevano attuato un progetto in cui automobili modello imparavano a parcheggiare da sole. Si trattava di una novità assoluta: per la prima volta, provando e riprovando, dei veicoli imparavano a convertire in comandi i complessi input provenienti da telecamere e altri sensori.
Come immagina il futuro della mobilità?
Diamo prima un’occhiata al suo passato. I principali progressi nella guida autonoma sono stati compiuti in Europa decenni fa. Già 25 anni or sono il team del professor Ernst Dieter Dickmanns aveva fatto circolare le prime auto veramente autonome, che nel 1994 erano tre volte più veloci (fino a 180 km/h in autostrada) delle odierne Google Car. Senza GPS, solo con telecamere, malgrado calcolatori 100 000 volte più lenti. Spesso un veicolo autonomo riusciva già a percorrere tratti di 100 km senza intervento del conducente di sicurezza, che doveva essere a bordo per motivi legali. Ancora oggi secondo la «FAZ» oltre il 50% dei brevetti per guida autonoma è depositato da aziende tedesche.
Che cosa mancava all’epoca?
Ci è voluto molto perché il riconoscimento di pattern funzionasse bene come oggi. Solo nel 2011, nella Silicon Valley, le reti neurali artificiali profonde del mio team per la prima volta hanno superato l’uomo nel riconoscere pattern visivi, vale a dire la segnaletica stradale. Oggi tali progressi ci consentono di usare veicoli autonomi nel traffico cittadino anche dove la visibilità è scarsa. Ma le automobili autonome devono diventare ancora più sicure e imparare a riconoscere meglio i pattern. Oggi in Svizzera muore una persona al giorno in un incidente stradale. In futuro i veicoli autonomi diventeranno così sicuri che questa cifra si ridurrà forse di dieci volte o anche più. Allora saremo obbligati per legge a passare alla guida autonoma.
Come cambieranno le nostre città?
In città circoleranno taxi-robot, per lo più elettrici, alimentati da batterie piccole, leggere e poco costose soprattutto per corse brevi. Prima che la batteria si scarichi, il taxi-robot raggiungerà da solo la stazione di ricarica. Potremo prenotarli con un’app. Così le auto non saranno più ferme ovunque 23 ore su 24, ma quasi sempre in circolazione. L’uso costante richiederà la sostituzione della batteria dopo un anno, ma le auto saranno meno costose di quelle a benzina perché la tecnologia più semplice le farà durare quasi il doppio. Serviranno meno parcheggi e gli urbanisti potranno pensare a come utilizzare gli spazi che si liberano.

«I veicoli autonomi devono essere più sicuri – e lo diventeranno.»

Un’auto che ci esonera dalla guida, dunque. Ma in generale le macchine possono imparare tutto come una persona?
Forse accadrà più rapidamente di quel che si pensa. Stiamo studiando intelligenze artificiali che come bambini curiosi imparano a costruirsi modelli mentali del mondo, grazie ai quali pensano in astratto, pianificano e decidono per raggiungere i propri obiettivi.
Ma l’apprendimento e il ricordo sono anche fortemente influenzati dalle emozioni. Un giorno potrà provarle anche l’AI?
I nostri agenti artificiali le mostrano già da tempo. In uno scenario cacciatore-preda, l’agente cacciato impara a riconoscere il cacciatore e a evitarlo convertendo gli input ambientali in azioni per non diventare una preda. Dall’esterno sembra che l’agente cacciato abbia paura e stia cercando un nascondiglio.
L’uomo però sviluppa nuove idee grazie a intuizione, curiosità e creatività. Come si comporta l’AI?
È già dal 1990 che lavoriamo alla curiosità artificiale. Da tempo realizziamo AI che avvertono l’impulso di svolgere esperimenti inventati da loro, per imparare qualcosa che non sapevano, allo scopo di scoprire nel loro ambiente regolarità che non conoscevano. E dato che i costi dei calcolatori si riducono di dieci volte ogni cinque anni, ci avviciniamo sempre più ad ambiti che un tempo sembravano essere prerogativa dell’uomo.
La rivoluzione digitale avrà ripercussioni più profonde di quella industriale?
Che cos’è esattamente la rivoluzione digitale? Non è forse già iniziata più di un secolo fa, ad esempio con l’uso degli impulsi elettrici per inviare messaggi? Il telegrafo non era forse già parte della rivoluzione digitale? E quella forma ancor più vecchia di memoria esterna inventata più di 5000 anni fa che chiamiamo scrittura? A me sembra che la rivoluzione digitale sia in corso da molto tempo. L’AI ne diventerà il punto culminante e riuscirà a trasformare ogni ambito della vita.
Un’utopia del futuro in tema di mobilità è esemplificata in «Star Trek». Sarà un giorno possibile essere teletrasportati senza mezzi di locomozione fisici?
Le AI viaggiano già da tempo alla velocità della luce, ad esempio come reti neurali codificate tramite bit da un mittente al destinatario. Nel mio laboratorio è ordinaria amministrazione. Ma ciò che è facile per le AI diventa difficile per l’uomo. Dopotutto esistono ostacoli biologici.