Introduzione alla Intelligenza Artificiale

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CAPITOLO 6 La ricerca scientifica in Psicologia ‘è scientificamente dimostrato che…’. Cos’è una scienza? ‘la scienza è un modo di ottenere conoscenze in.
Transcript della presentazione:

Introduzione alla Intelligenza Artificiale Seminario Viviana Mascardi 1

A.I.: Artificial Intelligence E' solo fiction...? http://www.youtube.com/watch?v=sqS83f-NUww 2

Cos'è l'intelligenza? In filosofia, per intelletto si intende quella facoltà mentale che ha ogni essere umano di comprendere la realtà e di farsi delle idee, la quale comporta a sua volta la capacità di scegliere, discernere, confrontare, comparare, dissociare, associare, sintetizzare. L'insieme di queste funzioni viene chiamata capacità intellettuale. 3

Cos'è l'intelligenza? In psicologia, l'intelligenza è l'insieme di funzioni conoscitive, adattative e immaginative, generate dall'attività cerebrale dell'uomo e di alcuni animali. È anche definibile come la capacità di ragionare, apprendere, risolvere problemi, comprendere a fondo la realtà, le idee e il linguaggio. Sebbene molti considerino il concetto di intelligenza in un ambito più ampio, molte scuole di psicologia considerano l'intelligenza come distinta da tratti della personalità come il carattere, la creatività o la saggezza. 4

Cos'è l'intelligenza artificiale? L’Intelligenza Artificiale, IA, è quella disciplina appartenente all’informatica che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono di progettare sistemi hardware e software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana [Somalvico 1987]. 5

IA: Scienza o Ingegneria? L’IA è al tempo stesso una scienza e un’ingegneria [Nilsson 1998]. È una scienza perché, nel momento in cui vengono emulati con determinati sistemi artificiali alcuni dei comportamenti intelligenti, l’uomo consegue l’obiettivo di formulare modelli oggettivi e rigorosi e di ottenere conferme sperimentali; ciò permette di ottenere un indiscutibile progresso nello studio, svolto con metodi scientifici, dell’intelligenza nell’uomo. 6

IA: Scienza o Ingegneria? L’IA, inoltre, è un’ingegneria perché, quando si ottengono dalle macchine prestazioni che emulano taluni comportamenti, erroneamente ritenuti inaccessibili all’ambito artificiale, si fornisce un oggettivo progresso al contributo che l’ingegneria (e le macchine progettate nel suo ambito) offre al miglioramento della vita dell’uomo. 7

Storia dell'Intelligenza Artificiale Data di nascita ufficiale: 1956, anno in cui, presso il Dartmouth College di Hanover nel New Hampshire, la nuova disciplina viene fondata programmaticamente a partire dalla raccolta dei contributi sviluppati negli anni precedenti e in direzione delle potenzialità future. 8

Storia dell'Intelligenza Artificiale ... e prima del 1956? - Automi semoventi di Erone di Alessandria (I sec. d.C.)‏ - Progetto di meccanizzare la ragione, Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716)‏ - Macchina analitica di Charles Babbage (1791- 1871) 9

Storia dell'Intelligenza Artificiale La IA ha ereditato molte idee, punti di vista e tecniche da altre discipline, in particolare dalla filosofia, dalla matematica e dalla psicologia. Tuttavia, è senza dubbio con la cibernetica e l’informatica che queste influenze si fanno manifeste e aprono la strada alla nascita ufficiale dell’IA. 10

IA e cibernetica All’inizio degli anni Quaranta si comincia a indicare con il termine cibernetica lo studio sistematico dei processi riguardanti la comunicazione e il controllo sia negli animali sia nelle macchine. Warren McCulloch e Walter Pitts propongono nel 1943 il primo modello di neuroni artificiali, attingendo alla conoscenza della fisiologia e delle funzioni di base dei neuroni, alla logica proposizionale e alla teoria della computabilità di Alan Turing. 11

IA e cibernetica Nel 1949 Donald Hebb dimostra come una semplice regola di aggiornamento per modificare le forze di connessione fra i neuroni possa dare luogo a processi di apprendimento. Nonostante questi significativi successi iniziali, intorno alla metà degli anni Cinquanta le risorse sono ormai quasi completamente convogliate sull’IA. Questa tradizione risorgerà verso la metà degli anni Ottanta con il riemergere, in seno all’IA, del paradigma delle reti neurali. 12

IA e macchina di Turing Poiché per avere successo l’IA deve disporre di un sistema artificiale nel quale riprodurre, emulandoli, i fenomeni dell’intelligenza, l’elaboratore è stato considerato fin dall’inizio come il miglior candidato a questo ruolo. Alla base dell’elaboratore vi è il concetto di macchina di Turing. 13

IA e macchina di Turing http://www.youtube.com/watch?gl=IT&hl=it&v=cYw2ewoO6c4 14

IA e macchina di Turing Il contributo di Alan Turing (1912-1954) all’IA deve essere riconosciuto non solo nell’ambito dei fondamenti dell’informatica, ma anche in quello del dibattito filosofico relativo ai limiti e alle potenzialità delle nuove “macchine pensanti”. In un articolo del 1950 [Turing 1950], Turing propone il famoso test che porta il suo nome per verificare la presenza o meno di intelligenza in una macchina. 15

Il test di Turing Test di Turing http://www.eupvplatform.org/index.php?id=219 Test di Turing http://www.mountainblog.it/?p=535 16

Dartmouth, estate 1956 Nell’estate del 1956 un gruppo di studiosi si riunisce al Dartmouth College con lo scopo di esaminare la congettura che ogni aspetto dell’intelligenza possa essere, in linea di principio, descritto in modo tanto preciso da poter far sì che una macchina lo simuli. Questa data segna l’inizio ufficiale di una nuova disciplina che il matematico John McCarthy propose di chiamare intelligenza artificiale. Gli altri organizzatori erano Marvin Minsky, Nathaniel Rochester e Claude Elwood Shannon. 17

Dopo-Dartmouth: grandi aspettative... Quelli che seguono il seminario di Dartmouth sono gli anni delle grandi aspettative. Possono essere rilevate due tendenze: da una parte il gruppo guidato da Newell, Shaw e Simon interessato alla simulazione dei processi cognitivi umani per mezzo dell’elaboratore (GPS. 1958: paradigma della simulazione); dall’altra coloro che miravano al raggiungimento della migliore prestazione possibile per i programmi (paradigma della prestazione o dell’emulazione). 18

...e prime delusioni... Ben presto però i ricercatori cominciano a incontrare i primi insuccessi: metodi adeguati per casi semplici si rivelano totalmente inadeguati in contesti più complessi e ampi (mancanza di scalabilità). Le grandi aspettative iniziali devono fare i conti con il fallimento dei progetti di traduzione automatica fra linguaggi naturali, fallimento che causa il ritiro delle ingenti sovvenzioni dei governi americano e inglese. 19

Sistemi esperti Un sistema esperto è un sistema che, su un determinato dominio di conoscenza, mostra le stesse prestazioni di un esperto umano. Il primo sistema esperto, DENDRAL, viene programmato per inferire la struttura di molecole organiche in base alle loro formule chimiche. MYCIN [Buchanan, Shortliffe 1984] incorpora conoscenza medica specifica che usa per diagnosticare e prescrivere trattamenti per le infezioni batteriche del sangue a partire da informazioni sui sintomi incomplete e incerte. 20

Reti neurali Intorno al 1985 quattro differenti gruppi di ricerca inventano nuovamente un algoritmo di apprendimento, già scoperto anni prima, basato sulla retropropagazione (“feedback”) dell’errore e lo applicano con successo a molti problemi di apprendimento in informatica e ingegneria. Il ritorno di questo approccio viene promosso anche dalla nascita di una nuova disciplina: le scienze cognitive che, nel 1979, si consacrano ufficialmente come disciplina autonoma. 21

Tendenze successive Successivamente l’attenzione dei ricercatori nel campo dell'IA è stata rivolta a problemi reali chiaramente delimitati, come il riconoscimento del parlato o la pianificazione delle attività di una fabbrica. Ciò che resta della caratterizzazione dell’IA delle origini è la pluralità degli approcci (logico, probabilistico, fuzzy). 22

Applicazioni dell'IA La pianificazione autonoma di attività e operazioni è l’area che maggiormente interessa la produzione industriale e la logistica, ma anche il controllo di sonde spaziali. I sistemi che operano in quest’area sono in grado di ricevere un obiettivo di alto livello, di generare un piano composto da una sequenza di operazioni semplici per raggiungere l’obiettivo assegnato e, infine, di monitorare l’esecuzione del piano. 23

Applicazioni dell'IA I giochi sono una delle aree tradizionali dell’IA da un punto di vista metodologico. Lo studio dei giochi ha determinato lo sviluppo e la messa a punto di numerose tecniche, soprattutto quelle della ricerca nello spazio degli stati. Nel 1997, per la prima volta nella storia, un programma sviluppato dalla IBM (Deep Blue) ha sconfitto il campione del mondo Garry Kasparov. 24

Applicazioni dell'IA Il controllo autonomo è un campo, nell’ambito del controllo di sistemi complessi, nel quale alcuni sistemi di IA si sono dimostrati molto efficaci, come nel caso del controllo di automobili, di veicoli “unmanned” e di sonde spaziali. 25

Applicazioni dell'IA La dimostrazione automatica di teoremi matematici in passato era volta a scoprire e provare nuovi teoremi nell’aritmetica, nella geometria, nella logica e nella meccanica. Di recente, invece, i ricercatori si sono interessati prevalentemente allo sviluppo di tecniche inferenziali generali che, da un dato insieme di fatti, consentano di dedurre fatti nuovi o loro proprietà e relazioni. mammifero(X) :- felino(X). mammifero(X) :- canide(X). felino(X) :- gatto(X). canide(X) :- cane(X). gatto(silvestro). manageOneSolGoal(Goal) :- call(Goal), !, nl, write('Il goal '), write(Goal), write(' e'' conseguenza logica della KB.'), nl, nl, expSys. 26

Applicazioni dell'IA L’area della robotica intelligente si articola nelle sottoaree della manipolazione e della navigazione che si estendono a un contesto multidisciplinare che va oltre il contributo fornito dall’IA per comprendere anche la meccanica, la sistemistica e l’elettronica. L’obiettivo è la realizzazione di macchine autonome, capaci di sostituirsi all’uomo nell’esecuzione di attività manuali, ripetitive, pesanti e nocive. 27

Applicazioni dell'IA L’area di ricerca della visione artificiale riguarda il problema dell’elaborazione dell’informazione raccolta dai sensori visivi, per esempio da telecamere, al fine di riconoscere e classificare forme, oggetti e scene bidimensionali e tridimensionali. La vettura autonoma Stanley (Stanford University, 2005) ha percorso 132 miglia nel deserto del Mohave, California, senza alcun intervento umano. 28

Applicazioni dell'IA L’elaborazione del linguaggio naturale affronta problemi estremamente complessi, poichè riguarda alcuni dei meccanismi meno noti e più sfuggenti del comportamento umano. La comunicazione, infatti, presenta ancora molti problemi aperti. Collegata alla elaborazione del linguaggio naturale è l’area dell’elaborazione del linguaggio vocale. http://www.chayden.net/eliza/Eliza.html 29

Applicazioni dell'IA L’interesse per i sistemi esperti è stato accresciuto dall’opportunità di modellare la conoscenza. A partire da diverse ricerche precedenti, comprese quelle sulla rappresentazione della conoscenza, negli ultimi anni lo studio delle ontologie, ovvero delle descrizioni formali di domini specifici, ha raggiunto un buon grado di maturità e promette di aprire nuovi settori applicativi. 30

Riferimenti bibliografici Questa introduzione alla IA si basa sull'articolo di M. Somalvico, F. Amigoni, V. Schiaffonati, “Intelligenza artificiale”, disponibile online all'url http://home.dei.polimi.it/amigoni/teaching/IntelligenzaArtificiale.pdf [Bates 1994] J. Bates, “The Role of Emotion in Believable Agents” Communications of the ACM, 37(7), 1994 [Buchanan, Shortliffe 1984] Buchanan, Bruce G. - Shortliffe, Edward H. (a cura di), Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project, Reading (MA), Addison-Wesley, 1984. 31

Riferimenti bibliografici [Jennings, Sycara, Wooldridge 1998] [N. Jennings, K. Sycara, M. Wooldridge, “A Roadmap of Agent research and Development" Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 1998 [Nilsson 1998] N. J. Nilsson, “Artificial intelligence: a new synthesis”, San Mateo (CA), Morgan Kaufmann, 1998. [Rao, Georgeff 1992] A. S. Rao, M. P. Georgeff, "An abstract architecture for rational agents” Proc. of KR&R-92, 1992 32

Riferimenti bibliografici [Shoham 1993] Y. Shoham, “Agent Oriented Programming”, Artificial Intelligence, 60(1), 1993 [Somalvico 1987] M. Somalvico, “L’intelligenza artificiale”, Milano, Rusconi Editore, 1987. [Turing 1950] A. M. Turing, “Computing machinery and intelligence”, Mind, Volume 59, 1950, pp. 433-460. 33