I social robot sono strumenti dotati di un’intelligenza artificiale incarnata, capaci di raccogliere, produrre e analizzare dati dalla realtà circostante (anche attraverso big data) e interagire con essa. Progettati per relazionarsi con l’uomo nel modo più naturale possibile, esibiscono comportamenti sociali per raggiungere risultati in diversi campi, tra cui l’educazione e la cura. Negli ultimi anni i robot educativi si stanno diffondendo nel contesto didattico, come nella scuola dell’infanzia e della primaria, dove si sono dimostrati un utile strumento per l’acquisizione di competenze disciplinari e trasversali, tra cui le conoscenze spazio-temporali, base di molti apprendimenti successivi.[1] Tuttavia, ad oggi esistono pochi studi empirici che abbiano sperimentato i social robot come agenti educativi nelle scuole, dove potrebbero offrire supporto personalizzato e inclusivo, sia cognitivo sia emotivo-relazionale.
I social robot Pepper e Nao
Se è vero – come ci ricordano i pedagogisti – che i primi anni di vita sono fondamentali per lo sviluppo dei futuri cittadini, il Dipartimento di Filosofia e Scienze dell’Educazione (DFE) dell’Università di Torino (che prepara il corpo docente delle scuole dell’infanzia e delle scuole primarie ma anche gli educatori che lavorano nei nidi e nelle comunità infantili) ha voluto assumersi la sua parte di una responsabilità che nell’emergenza pandemica pare non essere ai primi punti dell’agenda politica. Si parla di solito degli effetti del Covid-19 sul sistema sanitario e su quello economico, trascurando spesso e pericolosamente il sistema educativo nel suo complesso e quello scolastico in particolare, mattoni fondamentali del “dopo” che vorremo e sapremo costruire.
Dati questi presupposti il Laboratorio Gallino del DFE si è dotato dei social robot Pepper e Nao. Tali robot hanno la stessa interfaccia di programmazione e quindi funzionalità simili; sono capaci di riconoscere l’età e il genere di chi gli sta di fronte ma anche di coglierne le emozioni e dunque di regolare e pianificare risposte rispetto a determinate situazioni e stimoli. Vedono il mondo esterno mediante videocamere che catturano un flusso continuo di immagini; attraverso il lavoro di programmazione è possibile creare una memoria condivisa affinché possano riconoscere volti e oggetti. Nella visione artificiale, l’algoritmo identifica prima le caratteristiche nell’immagine, ossia bordi, texture e colore e in seguito le memorizza in un database. Tali caratteristiche forniscono la possibilità di riconoscere e identificare oggetti e volti all’interno di un ambiente, quando gli si presentano davanti. Questi social robot esibiscono la loro presenza attraverso comportamenti mediati da microcomputer, sensori, motori, ingranaggi, etc. A differenza di Pepper, Nao ha le “gambe”, può camminare e possiede una larga varietà di movimenti; è alto solo 60 cm e quindi è facilmente trasportabile in ambienti diversi dal Laboratorio come scuole e ospedali.
![social robot](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2020/12/c-users-renato-downloads-drive-download-20201129t-2-678x381.jpeg)
Il robot Pepper
![social robot](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2020/12/c-users-renato-downloads-drive-download-20201129t-1-678x381.jpeg)
Il robot Nao
Il ruolo dei robot nel lockdown
Durante il periodo del lockdown, il Laboratorio Gallino ha messo in campo Nao per rendere meno gravosa la situazione di bambini e bambine. In questo delicato momento le famiglie e quindi gli alunni sono stati sottoposti a isolamento e a distanza sociale; si tratta di una situazione nuova e difficile da affrontare. Nao grazie alle sue capacità di movimento e di espressione, può condividere situazioni ed emozioni positive e di gioia come quelle collegate a un compleanno, per esempio, ma può aiutare a elaborarne di negative come la noia, l’ansia, la paura; tutto questo con l’aiuto e la collaborazione di genitori e insegnanti. Un compagno di vita, dunque, mediatore di comunicazione, che – attraverso video di pochi minuti che si succedono sui canali social del Laboratorio Gallino – interagisce e accompagna bambine e bambini in questa ormai lunga emergenza, e senza dimenticare che alcuni di loro – e non solo adesso – sono o si sentono isolati in quanto ospedalizzati o perché ad esempio soffrono di disturbi dello spettro autistico.
Le reazioni sono state promettenti. Bambine e bambini hanno inviato a Nao disegni e audio messaggi ma anche domande come ad esempio: «I robot possono infettarsi o ammalarsi?». Noi abbiamo dato la parola a un esperto di cyber sicurezza, Luca Sambucci, che in modo semplice ha spiegato loro che crescendo il numero dei robot anche loro aumenteranno la probabilità di ammalarsi anche se con “virus” differenti dai nostri.
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![Edoardo pezza 2.jpg](https://www.ai4business.it/wp-content/uploads/sites/11/2020/12/edoardo-pezza-2-jpg.jpeg)
Nao e Pepper in quanto social robot, non puliscono, non verniciano carrozzerie di auto ma sono stati progettati per stare in compagnia con gli umani. Noi intendiamo sfruttare la loro intelligenza artificiale incarnata, la loro capacità empatica di stare assieme anche attraverso il loro corpo. Stiamo imparando a trasferire dentro di loro basi di conoscenza capaci di farli diventare non solo dei comunicatori ma veri e propri esperti di dominio (anche se ristretto) e quindi renderli capaci di accompagnarci, imparando dall’interazione e prendersi cura di noi. E noi di loro. I bambini (nello specifico Edoardo, figlio di un operatore sanitario in prima linea), sembrano aver capito benissimo la gravità della situazione, facendo uno sforzo importante: accettando quanto viene loro richiesto, dando piena fiducia agli adulti, e rinunciando, per un periodo non così breve, ad amici, sport, hobby, scuola. Oltre ad essersi dimostrati maturi e rispettosi hanno confermato di aver capito l’emergenza che li ha interessati, e per questo Nao si è soffermato sulle parole di Edoardo: «Papà, sono fiero di te! Non mollare Italia».
Video: il robot Nao recita una filastrocca di Gianni Rodari (Laboratorio “Luciano Gallino”)
Il Laboratorio di simulazione del comportamento e robotica educativa “Luciano Gallino”
Luciano Gallino – che è stato professore emerito di sociologia presso l’Università di Torino – ha dato vita nel 1984 (presso il CSI-Piemonte) al Laboratorio di Intelligenza Artificiale che nel giro di due anni ha formato numerosi neolaureati e alcuni giovani ricercatori mediante corsi, ore di laboratorio e seminari che hanno visto la partecipazione dei maggiori studiosi al mondo; tra questi Marvin Minsky del MIT di Boston, che è uno dei padri dell’intelligenza artificiale. Il progetto di Gallino era quello di implementare in un calcolatore un programma dotato di AI capace di simulare la mente di un attore sociale confrontato da una decisione difficile. A tale progetto si lavorò per tutti gli anni Ottanta e inizio degli anni Novanta, ma nonostante buoni risultati non si pervenne alla conclusione di questa operazione.
Video: I robot Pepper e Nao in azione (Laboratorio “Luciano Gallino”)
Ora i tempi sono maturi per riprendere quel programma. Anche per questo motivo è stato costituito nel 2019 il Laboratorio di simulazione del comportamento e robotica educativa “Luciano Gallino” nell’ambito del Progetto di eccellenza vinto dal Dipartimento di Filosofia e Scienze dell’Educazione dell’Università di Torino. Tra le sue principali finalità il laboratorio persegue lo studio e la realizzazione di modelli che simulino il comportamento di attori sociali anche attraverso l’utilizzo di big data. Mediante un esteso parco di robot, coadiuva il mondo della scuola in ricerche sull’innovazione della didattica. Tali attività sono svolte nella forma della ricerca, della didattica e della terza missione. Il Laboratorio possiede numerosi piccoli robot dotati di sensori che vengono impiegati per formare i futuri insegnanti, in particolare della scuola di primo grado, ed educatori. Possiede inoltre un braccio robotico educational, e.DO, prodotto dalla Comau e sviluppato anche nell’ambito di una collaborazione con il nostro Dipartimento e i social robot Pepper e Nao, che vengono impiegati nella cura e nell’educazione.
- Il lavoro che svolgiamo in campo educativo segue una strategia evidence based; mediante una campagna di somministrazione di test validati internazionalmente sulla conoscenza dei concetti di relazione spazio temporali, abbiamo appurato come gli alunni dell’ultima classe dell’infanzia e delle prime due della primaria, necessitino di un potenziamento di tali conoscenze (che sono alla base delle acquisizioni di competenze); v. R. Grimaldi (2015)(a cura di), A scuola con i robot, Bologna, Il Mulino.. ↑