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ANNUNCI ORARI LABORATORI QUESTA SETTIMANA NIENTE RICEVIMENTO QUESTA SETTIMANA (VISITATORE DALLA GERMANIA) Modulo B: NON CI SARANNO LEZIONI MARTEDI 10-12.

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1 ANNUNCI ORARI LABORATORI QUESTA SETTIMANA NIENTE RICEVIMENTO QUESTA SETTIMANA (VISITATORE DALLA GERMANIA) Modulo B: NON CI SARANNO LEZIONI MARTEDI (B2) IL 4 APRILE (CONFERENZA EACL) ULTIMA LEZIONE (10-11 APRILE): RIASSUNTO DEL CORSO, ESEMPI DOMANDE ESAMI APPELLI: INSIEME A MODULO C, 15 E 30 GIUGNO

2 LABORATORI QUESTA SETTIMANA LUNMARMERGIOVEN 8-10LAB A LAB A (30/3) LAB B (& B2) LAB E 12-14C LAB D? (& B3) D 16-18LAB CC B1C1

3 RICEVIMENTO (MASSIMO POESIO) Ricevimento: Martedi 16-18, via Sighele 7 NON questa settimana

4 INFORMATICA UMANISTICA B 8: INTELLIGENZA ARTIFICIALE

5 INTELLIGENZA ARTIFICIALE: UNA DEFINIZIONE Lintelligenza artificiale è quella disciplina appartenente allinformatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi hardware e sistemi software capaci di fornire a un elaboratore delle prestazioni che, per un osservatore comune, sembrerebbero essere di esclusiva pertinenza dellintelligenza umana

6 BREVE STORIA DELLINTELLIGENZA ARTIFICIALE PRECURSORI: interesse nello sviluppo di esseri umani meccanici; robots dalla fantascienza DOPO LA GUERRA: cibernetica, giochi, ragionamento automatico, traduzione automatica IL RUOLO DELLA COMMONSENSE KNOWLEDGE nel linguaggio / nei sistemi esperti IL RUOLO CENTRALE DELLE TEORIE DI APPRENDIMENTO LIA COME INDUSTRIA LIA COME SCIENZA

7 I PRECURSORI

8 IL SEMINARIO DI DARTMOUTH (1956) J. McCarthy, M. Minsky, C. Shannon, N. Rochester Esaminare la congettura che ogni aspetto dellapprendimento o ogni altro aspetto dellintelligenza possa essere, in linea di principio, descritto in modo tanto preciso che si possa fare sì che una macchina lo simuli

9 LE GRANDI ASPETTATIVE DEI PRIMI ANNI ( ) Obiettivo principale: trovare dei metodi di risoluzione dei problemi GENERALI che si potessero applicare a problemi considerati caratteristici dellintelligenza avanzata come il gioco degli scacchi o la dimostrazione automatica dei teoremi

10 COMPUTER CHESS: DEEP BLUE Nel 1997, il programma DEEP BLUE sviluppato da ricercatoridellIBM guidati da Feng-hsiung Hsu batte il campione del mondo Gary Kasparov su sei gareFeng-hsiung Hsu

11 HEURISTIC SEARCH La ricerca IA negli anni 50 e 60 si concentro sullo sviluppo di algoritmi di RICERCA estremamente efficienti che permettessero di analizzare un numero enorme di possibilita usando delle FUNZIONI EURISTICHE

12 I PRIMI PROBLEMI ( ) Insuccesso programmi di traduzione automatica: il rapporto ALPAC Ritiro sovvenzioni Crisi generale Insuccesso nello sviluppo di programmi di visione

13 LA TRADUZIONE AUTOMATICA

14

15 LE SCOPERTE CHIAVE DELLA IA, 1 Molte delle attivita che noi consideriamo intelligenti (giocare a scacchi, dimostrare un teorema matematico) sono (relativamente) facili per un calcolatore usando la forza bruta (= heuristic search) Gli aspetti della cognizione umana che sono piu difficili per un calcolatore sono le attivita che noi svolgiamo senza pensarci: Comprensione del linguaggio Visione Tutte queste attivita richiedono quantita enormi di conoscenza e la capacita di fare ragionamento commonsense

16 I SISTEMI BASATI SULLA CONOSCENZA ( ) Sviluppo di tecniche per la RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA Sviluppo dei primi SISTEMI ESPERTI Importanza della conoscenza del dominio Sistemi di supporto allesperto umano Trattamento del linguaggio naturale Attenzione allaspetto semantico oltre a quello sintattico

17 RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA LOGICA e ragionamento automatico La logica del primo ordine e la forma piu antica di formalizzazione del ragionamento Venne naturale pensare di utilizzare metodi logici per codificare il ragionamento (particolarmente di tipo matematico) Rappresentazione della COMMONSENSE KNOWLEDGE (SENSO COMUNE) A partire dagli anni 60 si svilupparono meccanismi di ragionamento ispirati agli studi psicologici

18 LA LOGICA DI ARISTOTELE Tutti gli uomini sono mortali Socrate e un uomo. Quindi, Socrate e mortale. IL SILLOGISMO (Aristotele, Analitici primi ed altre opere):

19 DALLA LOGICA AL RAGIONAMENTO AUTOMATICO A partire dagli anni 50 vennero sviluppati una serie di metodi di dimostrazione di teoremi basati sulla logica del primo ordine sufficientemente formali da poter essere meccanizzati Queste tecniche continuano ad essere sviluppate ed hanno portato alla creazione di theorem provers in grado di dimostrare teoremi non banali

20 IL PROBLEMA DEI QUATTRO COLORI Congettura: dato un piano diviso in regioni, e possibile colorare le regioni usando non piu di 4 colori in modo che due regioni ADIACENTI siano sempre di colore diverso Provato da un dimostratore automatico di teoremi nel 1997

21 DIMOSTRAZIONE AUTOMATICA: RISOLUZIONE All Cretans are islanders. All islanders are liars. Therefore all Cretans are liars. X C(X) implies I(X) X I(X) implies L(X) Therefore, X C(X) implies L(X) ¬C(X) I(X) ¬I(Y) L(Y) ¬C(X) L(Y) Per gli entusiasti …..

22 ESEMPI DI THEOREM PROVER HIGH PERFORMANCE Otter Donner & Blitzen

23 SCOPERTA CHIAVE DELLIA N. 2 La logica da sola non e sufficiente come teoria del ragionamento `commonsense umano

24 LIMITI DELLA LOGICA TRADIZIONALE Falso problema: la logica tradizionale e una formalizzazione del ragionamento veridico, ma il ragionamento umano non e sempre veridico Soluzione: logiche non monotone Problema piu serio: la logica NON ci dice quali sono le inferenze richieste Altro problema: la complessita Un terzo problema discusso di seguito

25 USO DELLA COMMONSENSE KNOWLEDGE NELLA COMPRENSIONE DEL LINGUAGGIO Sidner (1979): The city council refused the women a permit because they feared violence. The city council refused the women a permit because they advocated violence Hirst (1981): BRISBANE – a terrific right rip from Hector Thompson dropped Ross Eadie at Sandgate on Friday night and won him the Australian welterweight boxing title.

26 DUE VISIONI DELLINTELLIGENZA ARTIFICIALE Visione 1: lo sviluppo di programmi capaci di eseguire compiti intelligenti, possibilmente MEGLIO degli esseri umani Visione 2: lo sviluppo di programmi capaci di SIMULARE comportamenti umani Con lobiettivo di studiare come si comportano gli umani (visione cognitiva) Con lobiettivo di creare macchine che possano interagire con gli umani

27 RETI SEMANTICHE: RISULTATI DALLA PSICOLOGIA COGNITIVA Collins & Quillian, 1969: tempi per decidere se un oggetto ha una certa proprieta aumentano a seconda della distanza A canary is yellow A canary has feathers A canary eats food Haviland & Clark 1974, Sanford & Garrod 1979: I looked around the house. The lounge was very spacious.

28 LE RETI SEMANTICHE

29 RETI SEMANTICHE: IL PRESENTE Idee sviluppate nel lavoro sulle reti semantiche vengono oggi applicate anche in ambiti non strettamente IA Nei linguaggi di programmazione ad oggetti come Java Nel SEMANTIC WEB (lezione prossima)

30 ESEMPIO DA CHARNIAK

31 SCRIPTS (SCHANK & ABELSON, 1977) Giovanni entro al ristorante. Il menu era cambiato; ordino uno dei nuovi piatti. Il conto fu salatissimo.

32 CONOSCENZE STEREOTIPE NELLA COMPRENSIONE DEL LINGUAGGIO Schank & Abelson fecero osservare che il tipico testo riporta solo una minima parte di quel che succede in una situazione Per il resto, si assumono conoscenze implicite su situazioni stereotipe (gli SCRIPTS) Queste conoscenze vengono anche usate per interpretare riferimenti tipici come IL CONTO

33 UN ESEMPIO DI SCRIPT

34 SCOPERTE CHIAVI DELLIA, 3 Le quantita di conoscenza commonsense che noi umani utilizziamo per compiti come comprendere il linguaggio e enorme E praticamente impossibile codificarla tutta a mano, ed in ogni caso e probabile che la conoscenza cosi codificata non sia nel formato giusto per risolvere I problemi Due soluzioni: Anni 70-80: domini ristretti Anni 90: Ritorno allapprendimento automatico

35 I PRIMI SISTEMI KNOWLEDGE-BASED PER LA COMPRENSIONE DEL LINGUAGGIO: SHRDLU Winograd, 1974

36 UN DIALOGO CON SHRDLU Person: PICK UP A BIG RED BLOCK. Computer: OK. Person: GRASP THE PYRAMID. Computer: I DON'T UNDERSTAND WHICH PYRAMID YOU MEAN. Person (changing their mind): FIND A BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE YOU ARE HOLDING AND PUT IT INTO THE BOX. Computer: BY "IT", I ASSUME YOU MEAN THE BLOCK WHICH IS TALLER THAN THE ONE I AM HOLDING. Computer: OK. Person: WHAT DOES THE BOX CONTAIN? Computer: THE BLUE PYRAMID AND THE BLUE BLOCK. Person: WHAT IS THE PYRAMID SUPPORTED BY? Computer: THE BOX. Person: HOW MANY BLOCKS ARE NOT IN THE BOX? Computer: FOUR OF THEM. Person: IS AT LEAST ONE OF THEM NARROWER THAN THE ONE WHICH I TOLD YOU TO PICK UP? Computer: YES, THE RED CUBE.

37 SISTEMI ESPERTI Un altro esempio di applicazione che richiedeva informazione su domini limitati e poteva quindi venire sviluppata con le techniche IA anni 70 sono i SISTEMI ESPERTI: sistemi che possono risolvere problemi in un dominio specifico

38 ESEMPI DI SISTEMI ESPERTI Diagnosi medica (MYCIN, anni 70) Diagnosi di guasti ai motori DELTA-CATS1, General Electric, Bonissone et al 1984 IDEA, Centro Ricerche Fiat, ~1993 Energia: monitoraggio di centrali nucleari / controllo dello stato della rete di distribuzione (DIAPO, 1994)

39 UN SISTEMA ESPERTO PER LA DIAGNOSI DEI DOLORI TORACICI: THORASK

40 UNENCICLOPEDIA DEL SENSO COMUNE: CYC Un progetto cominciato nel 1984 da Doug Lenat con lobiettivo di codificare tutta la commonsense knowledge Cambiato formalismo diverse volte, oggi: rete semantica espressa in formalismo di tipo logico Due versioni: OpenCyc, disponibile al pubblico ( concetti, fatti) e sulla rete ad ResearchCyc, a pagamento / per motivi di ricerca (3 volte le dimensioni di OpenCyc)

41 CONOSCENZE IN CYC "Bill Clinton appartiene al gruppo dei presidenti degli USA (#$isa #$BillClinton #$UnitedStatesPresident) Tutti gli alberi sono piante (#$genls #$Tree-ThePlant #$Plant) Parigi e la capitale della Francia". (#$capitalCity #$France #$Paris)

42 LAPPRENDIMENTO PRENDE IL RUOLO CENTRALE (1985 ) La ricerca sui metodi per lapprendimento automatico comincio anche prima dellIntelligenza Artificiale vera e propria, ma per anni senza grossi risultati A partire dagli anni 70 pero lo sviluppo di metodi nuovi di apprendimento, e la presa coscienza del ruolo essenziale della conoscenza nei processi conoscitivi (e della necessita di acquisirla automaticamente) fece si che la teoria dellapprendimento divento forse la parte centrale dellIA.

43 PRIMI LAVORI SULLAPPRENDIMENTO: LA CIBERNETICA Studio della comunicazione e del controllo negli organismi viventi e non viventi McCulloch, Pitts (1943) Primo modello di neuroni artificiali Ogni funzione calcolabile può essere calcolata da una rete di neuroni

44 RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA NEL CERVELLO

45 MODELLI COGNITIVI ISPIRATI ALLE RETI NEURALI: IL PERCETTRONE

46 ALTRE TEORIE DELL APPRENDIMENTO Reti neurali come uno dei tanti approcci allo studio dellacquisizione Oggi oltre che a teorie basate sullanalogia con il cervello esistono Approcci statistici basati su teorie della generalizzazione Approcci logici (logiche INDUTTIVE)

47 PERCEZIONE Unarea in cui le teorie dellapprendimento (particolarmente statistico, ma anche reti neurali) oggi svolgono una funzione dominante e la percezione, sia visiva che auditoria

48 ESEMPIO: COMPRENSIONE DEL PARLATO

49 LA ROBOTICA La robotica oggi e una delle aree piu importanti dellInformatica Uno degli obiettivi e ancora di sviluppare robot umanoidi (od animaloidi) nel senso classico, specialmente come giocattoli Forse larea piu importante e quella dei robot industriali

50 ROBOTICA EVOLUTIVA Si e sviluppato pero anche un nuovo paradigma, secondo il quale e un errore cominciare dal tentare di riprodurre le facolta cognitive piu sofisticate; occorre invece cominciare dal basso

51 GLI SVILUPPI DAL 1995 AD OGGI Intelligenza artificiale come scienza Intelligenza artificiale come industria

52 LINTELLIGENZA ARTIFICIALE DIVENTA UNA SCIENZA Rivoluzione nei contenuti e nelle metodologie Teoremi rigorosi Evidenze sperimentali Chiarimento dei rapporti con le scienze cognitive

53 INTELLIGENZA ARTIFICIALE E SCIENZE COGNITIVE IA condivide molti degli obiettivi e dei metodi delle scienze cognitive Storicamente molta interazione fino agli anni 90 Ora le due aree si stanno separando: Intelligenza artificiale interesse maggiore verso laspetto applicativo e verso i metodi simbolici Scienze cognitive interesse maggiore per gli aspetti psicologici ed i metodi ispirati dalle scienze neurali

54 IA `FORTE E `DEBOLE Intelligenza artificiale FORTE: Un computer dotato di genuina intelligenza non distinguibile in nessun senso importante dallintelligenza umana LIA vuole solo originali: macchine dotate di mente in senso pieno e letterale

55 IA `FORTE E `DEBOLE Intelligenza artificiale DEBOLE: Un computer opportunamente programmato possa solamente simulare i processi cognitivi umani (o alcuni di essi) nello stesso senso in cui un computer può simulare il comportamento di un evento atmosferico, o di una fissione nucleare.

56 IA FORTE E DEBOLE Condividono: Metodologie Strumenti Tecnologie Elaborano informazione, rappresentata da simboli discreti, mediante un programma

57 AGENTI

58 LINTELLIGENZA ARTIFICIALE COME INDUSTRIA Sistemi esperti commerciali Uso di ragionamento automatico per la verifica di programmi Robotica industriale Progettazione di chip Linguaggio: Ricerca di informazioni Interfacce uomo-macchina Traduzione automatica (EU)

59 ROBOTICA INDUSTRIALE & APPLICATIVA

60 ALGORITMI GENETICI

61 TEST DI TURING Turing propose di sostituire la domanda E possibile per una macchina pensare con un TEST: E possibile per una macchina ingannare il suo utente e fargli credere di essere unessere umano?

62 LETTURE Ciotti, cap. Search: Dimostrazione online SHRDLU: Wikipedia, sito di WinogradWikipediasito di Winograd


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