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1. 2 CLASSE IV A: Albergucci Giovanni, Giampietri Benedetta, Pagliai Asia, Santi Francesca, Sichi Ilaria, Sichi Ilaria, Prof.ssa Tommasi Eleonora. Prof.ssa.

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2 2 CLASSE IV A: Albergucci Giovanni, Giampietri Benedetta, Pagliai Asia, Santi Francesca, Sichi Ilaria, Sichi Ilaria, Prof.ssa Tommasi Eleonora. Prof.ssa Tommasi Eleonora.

3  Intelligenza Artificiale: cos’è?  Storia dell’Intelligenza Artificiale  Reti Neurali Artificiali  Contributi all’I.A.  Intelligenza Artificiale e Filosofia  Intelligenza Artificiale tra Fisica-Informatica- Medicina  I.A. in ambito economico e sociologico  Conclusioni  Bibliografia e sitografia 3

4 Occorre distinguere tra sistemi di elaborazione dell’informazione utili (in grado, ad esempio, di eseguire in tempi rapidi e in modo preciso elevate quantità di operazioni) da quelli intelligenti (in grado di “scegliere”quali operazioni effettuare). 4 L’Intelligenza artificiale (I.A.) è quella branca di studio che si occupa della progettazione e sviluppo di sistemi di elaborazione “intelligenti”, ossia in grado di svolgere, mediante opportuno addestramento, azioni e comportamenti tipici della mente umana. Essi sono in grado di interagire con l’ambiente circostante, ragionare, pianificare, apprendere, percepire, comunicare, manipolare oggetti, prendere delle decisioni.

5 L'Intelligenza Artificiale nasce nel XVII sec. quando Blaise Pascal, scienziato e filosofo francese, inventò la "Pascalina", una macchina capace di eseguire calcoli di addizione e sottrazione, al fine di aiutare il padre nell'amministrazione fiscale della Normandia. 5

6  Nel 1950, esce un articolo di Alan Turing sulla rivista Mind, dove si esplica la possibilità di creare programmi che facciano comportare un computer in maniera intelligente.  Nello stesso anno, Arthur Samuel presenta il primo programma capace di giocare a Dama, scritto in Assembly e che girava su un IBM 704. Il programma aveva la capacità di apprendere strategie sempre più intelligenti, scontrandosi con gli avversari.  Nel 1956, alla conferenza di Dartmouth (la stessa conferenza a cui l'IA deve il suo nome), viene mostrato un programma che segna un'altra importante tappa dello sviluppo dell'IA. Il programma LT di Allen Newell, J. Clifford Shaw e Herb Simon rappresenta il primo dimostratore automatico di teoremi. 6

7  Secondo Minsky, dopo il 1962 l'IA cambia le sue priorità: essa dà minore importanza all'apprendimento, mentre pone l'accento sulla rappresentazione della conoscenza e sul problema ad essa connesso del superamento del formalismo finora a disposizione e liberarsi dalle costrizioni dei vecchi sistemi.  I primi anni settanta vedono lo sviluppo dei sistemi di produzione, ossia dei programmi che sfruttano un insieme di conoscenze organizzate in base di dati, attraverso l'applicazione di regole di produzione e mostrano le enormi possibilità offerte da un efficace sfruttamento di poche basi di conoscenza per programmi capaci di prendere decisioni o fornire avvisi in molte aree diverse. In pratica l'analisi dei dati è stata razionalizzata e generalizzata. 7

8 Congressi:  “Dartmouth Artificial Intelligence Conference: The Next Fifty Years“  "50 anni di Intelligenza Artificiale - Campus Multidisciplinare in Percezione e Intelligenza 2006", o CMPI, un congresso di referenza multidisciplinare, nel quale cento esperti a livello mondiale si riunirono ad Albacete (Spagna) per celebrare l'occasione del cinquantesimo anniversario dell'Intelligenza artificiale, con la Conferenza di Dartmouth. 8

9  Il termine rete è riferito alla topologia dei collegamenti tra i neuroni. 9 Particolarmente usate nel contesto dell’IA, le reti neurali rappresentano un modello matematico semplificato del neurone biologico (sistema artificiale di ispirazione biologica)

10 10 Si realizza attraverso l’interconnessione di numerosi elementi semplici che cercano di simulare il funzionamento dei sistemi nervosi biologici costituiti da una complessa rete di cellule nervose o neuroni.

11  Le reti neurali sono in grado di comprendere e risolvere problemi estremamente complessi per algoritmi tradizionali.  Lavorano in tempo reale anche con dati imprecisi e complessi.  Funzionano velocemente poiché ogni neurone usa solo il suo input.  Funzionano velocemente poiché ogni neurone usa solo il suo input.  Il risultato è determinato tenendo conto contemporaneamente di tutti gli input. 11

12  I problemi vengono risolti, non capiti.  Non sempre esiste una rete che risolve il problema, perché non sempre esiste un algoritmo di apprendimento che converge dando un output della rete con basso errore.  È necessaria una casistica di esempi molto ampia per ottenere un buon apprendimento e un basso errore. 12

13 13 IntelligenzaArtificialeIntelligenzaArtificiale FILOSOFIA: Es. Nascita dell’I.A. a partire da dibattiti filosofici. FILOSOFIA: NEUROSCIENZE: Es. Sviluppo di reti neurali che simulino il funzionamento del sistema nervoso. NEUROSCIENZE: Es. Sviluppo di reti neurali che simulino il funzionamento del sistema nervoso. FISICA - INFORMATICA – MEDICINA: Es. Sviluppo di sistemi fisico- informatici per l’analisi di immagini biomediche (CAD) FISICA - INFORMATICA – MEDICINA: Es. Sviluppo di sistemi fisico- informatici per l’analisi di immagini biomediche (CAD) ELETTRONICA: SISTEMI E AUTOMAZIONE Es. Automatizzazione di sistemi di controllo, di sicurezza, di riconoscimento… ELETTRONICA: SISTEMI E AUTOMAZIONE Es. Automatizzazione di sistemi di controllo, di sicurezza, di riconoscimento… INFORMATICA E SVAGO: Es. sviluppo di programmi per giochi interattivi e applicazioni per riconoscimento vocale e musicale. ECONOMIA: Es Es. Sviluppo di sistemi automatici di valutazione del grado di rischio nell’effettuazione di presiti o investimenti finanziari.ECONOMIA:

14  Numerosi sono i progressi sviluppati in ogni contesto applicativo dell’I.A. negli ultimi 50 anni, a partire dal campo medico, informatico, economico, etc…  Eppure lo stato dell'arte nel campo dell'intelligenza artificiale non è dei migliori. Una recente indagine condotta da un gruppo di scienziati della University of Illinois di Chicago (UIC) ha dimostrato che le facoltà cognitive e deduttive di una degli agenti intelligenti più avanzati al mondo sarebbero in realtà pari a quelle di un bambino di 4 anni. 14

15 Ma, assimilare l’attività di una intelligenza artificiale alle azioni celebrali implica ridurre l’ambito dell’attività della mente umana. 15 Parlare di intelligenza artificiale significa scontrarsi con il problema della mente umana e del suo funzionamento.

16 Johann Gottfried Herder, filosofo e teologo tedesco del XVIII sec. «Che cosa – si chiede Herder – significa pensare? Parlare interiormente, cioè esprimere per sé i segni acquisiti. Parlare significa pensare ad alta voce. Nel flusso di questi pensieri, molto può essere per noi solo supposto e opinato; se però penso realmente un oggetto, ciò non accade mai senza un segno. Nel pensare, l’anima crea continuamente un’unità del suo molteplice» (J. G. Herder, Metacritica). 16

17 Daniel Clement Dennett, logico e filosofo statunitense da sempre studioso del funzionamento della mente. «Bene, allora come può il cervello estrarre determinati significati dalle cose? In quale momento possiamo parlare di coscienza? Queste sono le domande alle quali le scienze cognitive stanno cercando di dare una risposta, cercando di ridurre la rappresentazione interna e coloro che sperimentano la suddetta rappresentazione a delle macchine. Un computer può farlo. La grande intuizione di Turing fu proprio questa: ridurre la macchina semantica a macchina sintattica. I nostri cervelli non sono nulla di più che macchine sintattiche, che tuttavia estraggono significati dal mondo circostante, ovvero lavorano come macchine semantiche. Siamo in presenza di un paradosso, ma non di un mistero, come molti vorrebbero farci credere. Non credo nei misteri, sono soltanto problemi che non sappiamo ancora come avvicinare. Se pensiamo di aver trovato un mistero, probabilmente abbiamo soltanto frainteso il problema. Quel che è certo è che la coscienza è meno misteriosa di quanto si pensi: essa si sviluppa da ciò che fa il cervello – ovvero come macchina sintattica – e non da ciò di cui è fatta» 17

18 L’intelligenza artificiale sarebbe comunque una forma di conoscenza molto limitata e parziale, perché i meccanismi stessi delle macchine sono limitati. E anche se fosse possibile costruire un computer dotato di una “super-memoria”, capace di contenere anche una piccola parte dei miliardi di informazioni presenti nei nostri cervelli, essa ancora non corrisponderebbe alla memoria umana. Nell’uomo la memoria è profondamente connessa a quella particolare forma di conoscenza data dall’interazione con il mondo esterno e dalle capacità di relazionarsi agli altri esseri umani, nella vita quotidiana. 18

19 l'obiettivo della filosofia di inizio XXI è spiegare il nostro essere agenti evidentemente coscienti, attenti, liberi, razionali, parlanti, sociali e politici in un mondo che la scienza ci dice essere costituita di particelle fisiche senza meta e senza significato. «La capacità degli atti linguistici di rappresentare oggetti e stati di cose del mondo – afferma Searle – è una estensione della più biologicamente fondamentale capacità della mente di porre in relazione l’organismo con il mondo, per mezzo di stati mentali come credenza e desiderio, e, in particolare, tramite azione e percezione» 19

20 20 SVILUPPO DI SISTEMI FISICO- INFORMATICI per l’ANALISI DI IMMAGINI BIOMEDICHE Il Progetto di Ricerca MAGIC5, su scala nazionale, si occupa di applicazioni mediche basate sull’utilizzo di una piattaforma GRID per la condivisione di risorse di calcolo e la gestione di enormi quantità di dati distribuiti su vasta scala. Esso mira fondamentalmente allo SVILUPPO DI SISTEMI FISICO- INFORMATICI per l’ANALISI DI IMMAGINI BIOMEDICHE In collaborazione con il Prof. Giorgio De Nunzio Univ. Del Salento, Dip. di Matematica e Fisica «Ennio De Giorgi» e INFN, Sezione di Lecce, ricerca in MAGIC5

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22 22 Sviluppo di CAD (Computer Aided Detection), software per la rilevazione automatica di strutture patologiche (quali tumori) attraverso l’analisi di immagini mediche (input). Utile strumento come: 1°lettore (all’interno di eventuali programmi di screening – “indagini di massa”-su soggetti asintomatici ad alto rischio) per ordinare in modo prioritario gli esami potenzialmente patologici. 2°lettore (nella tradizionale pratica clinica) per un secondo parere diagnostico di supporto ad una corretta diagnosi. Si è infatti dimostrato che l’uso della seconda lettura può migliorare del 20% la rilevazione precoce di una patologia tumorale in stato iniziale.

23 23 Individuazione della malattia di Alzheimer in stadio precoce da immagini PET e RM Ricerca di lesioni tumorali in immagini mammografiche Rilevazione di noduli polmonari in scansioni CT CAD polmonare Gestione DATABASE immagini CT

24 Schema essenziale del CAD: Scansione TAC toracica in input input Scansione TAC toracica in input input Analisi dei livelli di grigio (densità dei tessuti) Individuazione delle potenziali ROI –regioni di interesse Rete neurale come algoritmo di classificazione delle ROI Individuzione dei potenziali noduli e loro ricostruzione 3D 24

25  I candidati noduli rilevati sono classificati da una rete neurale che simula l’utilizzo di una ventina di neuroni, garantendo una riduzione dei falsi positivi (ossia regioni, quali concavità naturali, vasi, etc…erroneamente individuate come “a rischio”).  Le feature adoperate (caratteristiche distintive) per la classificazione sono tredici, di tipo geometrico (area, raggio equivalente, circolarità) e legate al contenuto in livelli di grigio (densità dei tessuti). 25

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27 27 › Individuazione automatica dell’ippocampo › Studio delle alterazioni morfologiche dell’ippocampo › Studio dei soggetti a rischio (mild cognitive impairment, MCI) Scatola Ippocampale Estrazione di caratteristiche morfologiche: volumi, spessori, … Rete neurale SANI MCI Classificazione ALZHEIMER

28 È un mezzo di comunicazione diretto tra il cervello e un dispositivo esterno (computer), in grado di tradurre in comandi l’attività cerebrale e permettere il controllo di dispositivi esterni in tempo reale. 28 Applicazioni:  Permette a soggetti patologici di comunicare anche quando hanno perso l’uso dell’apparato vocale;  Permette la comunicazione silente in ambienti rumorosi, o in caso di informazioni riservate (operazioni di polizia, azioni di guerra, missioni spaziali); Attivazione di diverse regioni del cervello a seconda della vocale pensata

29  Nell'ambito economico finanziario, l'Intelligenza artificiale ha il compito di controllare ed ottimizzare la logistica imprenditoriale ed evitare truffe a danno delle aziende.  L'utilizzo di reti neurali e sistemi avanzati permettono di agire accuratamente nella analisi di transinzione e di scambi, così da verificare l'andamento delle entrate e delle uscite con elevata precisione. 29

30  Uso dell'intelligenza artificiale in borsa : il NASDAQ ha escogitato il SONAR, un sistema che sottopone a monitoraggio le varie permute al fine di identificare frodi.  Sviluppo di sistemi automatizzati per stabilire il livello di affidabilità nell'effettuare un prestito bancario, attraverso lo studio potenziale dei rischi.  Nel 2003 un sondaggio ha rilevato che l'utilizzo di questo criterio ha sventato circa 180 raggiri, che sarebbero passati inosservati verosimilmente all'occhio umano. 30

31  Marck Zuckerberg, fondatore della famosa piattaforma Facebook, mira a sfruttare l'intelligenza artificiale per un social-network più "sapiente".  Lo scopo è quello di creare un database in grado di riconoscere gli oggetti postati nelle foto.  Vantaggio? Gli utenti forniscono indirettamente delle informazioni, favorendo le attività commerciali attraverso le inserzioni pubblicitarie. 31

32  40 milioni di dollari investiti in VICARIUS: socirtà americana che investe sullo sviluppo di sistemi di elaborazione intelligenti.  Essa mira alla replicazione in un computer delle funzionalità della neocorteccia celebrale. Saremo in grado di creare una macchina che abbia il controllo di se stessa e la comprensione del linguaggio ? 32

33 Lo sviluppo delle conoscenze teoriche sull’I.A. e della tecnologia ad essa correlata ha degli importanti risvolti applicativi nella vita quotidiana. Lo sviluppo delle conoscenze teoriche sull’I.A. e della tecnologia ad essa correlata ha degli importanti risvolti applicativi nella vita quotidiana. Fondamentali i contributi di tali ricerche in ambito medico-scientifico (sia in termini diagnostici che terapeutici)- o ancora economico, sociologico, informatico, tecnologico… Fondamentali i contributi di tali ricerche in ambito medico-scientifico (sia in termini diagnostici che terapeutici)- o ancora economico, sociologico, informatico, tecnologico… Permane una domanda: Permane una domanda: 33

34 34 Che cosa differenzia, se c’è una differenza, l’uomo dagli altri esseri viventi non umani? I.A.: “Lo studio delle computazioni che rendono una macchina capace di fare cose che, al momento, gli uomini fanno meglio (Richand Knight 1991)”

35  G. De Nunzio, et al., Approaches to juxtapleural nodule detection in CT images within the MAGIC-5 Collaboration, Nuclear Inst. and Methods in Physics Research (2011);  G. De Nunzio, et al., Automatic lung segmentation in CT images with accurate handling of the hilar region. J Digit Imaging 24, Issue 1 (2011)  G. De Nunzio, F. Fauci, 1 G. Raso, A massive lesion detection algorithm in mammography, Physica Medica ・ Vol. XXI, N. 1, January-March 2005  S. Gentili, dipartimento di matematica e informatica nid.dimi.uniud.it/pages/materials/sphinx/presentazioni/15.03/Ge ntili/gentili.ppt 35

36  Roberto Marmo, Laboratorio di Visione Artificiale, Pavia vision.unipv.it/IA/aa /9-RetiNeurali.ppt  prospettive-per-il-futuro/   mente/mente-intelligenza-artificiale-2/ mente/mente-intelligenza-artificiale-2/      ‎ ‎ 36


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