INTELLIGENZA ARTIFICIALE: INTRODUZIONE INTELLIGENZA ARTIFICIALE: Definizione • Il campo dell’Intelligenza d ll’I t lli A Artificiale tifi i l o AI (dall’inglese (d ll’i l Artificial Intelligence) tenta di capire e costruire entità g intelligenti. • Nata nel 1956. (Minsky, McCarthy, Shannon, Newell, Simon) + di 50 ANNI!!!! (molte iniziative nel 2006) • Quale definizione di Intelligenza? Quale definizione di Intelligenza Artificiale? • Alcune definizioni: – È lo studio di come far fare ai calcolatori cose che, ora come ora, gli esseri umani fanno meglio (definizione transitoria...., scacchi.....) – È la costruzione di un manipolatore di simboli che è in grado di soddisfare il test di Turing g 1 Artificial Intelligence contro il volo naturale TEST DI TURING • Turing (1950) "Computing machinery and intelligence“ • Imitation Game: Interazione con un terminale in cui io p posso fare domande e ottengo risposte. Dall'altra parte c’è o una persona o un computer. Se dopo 30 minuti non sono in grado di distinguere fra persona e computer.... • Il computer t deve d avere le l seguentiti capacità: ità – – – – • • 2 Elaborazione del linguaggio naturale naturale;; Rappresentazione della conoscenza; conoscenza; Ragionamento automatico automatico;; Apprendimento automatico automatico.. TEST DI TURING GLOBALE (interazioni (i t i i fisiche fi i h dirette) di tt ) – Robotica. – Visione artificiale; 3 4 IA DEBOLE ED IA FORTE IA FORTE AI debole: debole: è possibile costruire macchine in modo che agiscano come se fossero intelligenti? g contro: • Argomenti • E` possibile costruire macchine che pensino intelligentemente? g ((che abbiano menti coscienti reali?) reali?)) • Solleva alcuni dei problemi concettuali più difficili di tutta la filosofia. – Ci sono cose che i computer non possono fare indipendentemente da come li si programmi (incompletezza dei sistemi formali) formali);; – Fallimento F lli t nell llungo periodo i d (apprendimento) ((apprendimento); di t ); – L’effettiva costruzione di programmi appropriati non è fattibile ((complessità p della conoscenza). conoscenza)). • I fondamenti dell’IA sono: – – – – – Filosofia; Matematica (logica); Psicologia; Linguistica; Ingegneria dei calcolatori. calcolatori 5 6 IA è vecchia quanto il mondo… mondo… ! • AI: Preistoria Una scena del 17 secolo: • Filosofia • • • • • • • 7 Logica, metodi di ragionamento, la mente, l’apprendimento, la razionalità M t Matematica ti rappresentazione t i formale,dimostrazioni, f l di t i i computazioni, teorie logiche,decidibilità, computabilità. Economia utiltà, teoria delle decisioni Neuroscienze strati fisici per attività mentali Psicologia percezione modelli della conoscenza percezione, Ingegneria Computer, linguaggi, efficienza. Ricerca Operativa sistemi che massimizzano funzioni obiettivo Linguistica linguaggio, grammatica, semantica, rappresentazione rappresentazione. 8 STORIA DELL’IA IN PERIODI STORIA DELL’IA IN PERIODI • (1943 (1943--1956) – La gestazione dell’ IA – reti neurali, neurali programmi per il gioco degli scacchi, scacchi dimostratori di teoremi;; teoremi • (1952 (1952--1969) – Entusiasmo Iniziale, Grandi Aspettative: Aspettative: prima il calcolatore era solo l concepito i come elaboratore l b aritmetico aritmetico. i i . General G l Problem P bl Solver, Programmi per il Gioco della Dama in torneo, Reti Neurali, Il linguaggio LISP LISP.. • Due filoni filoni:: • (1966 (1966--1974) – Una dose di realtà – Alcuni programmi non erano davvero competenti (ELIZA, traduzioni puramente sintattiche), altri erano intrattabili (esplosione combinatoria).. Le reti neurali erano inadeguate combinatoria) inadeguate.. • (1969 (1969--1979) – Sistemi basati sulla conoscenza conoscenza:: la chiave del potere? – Conoscenza intensiva su un dominio di ampiezza p limitata. limitata. Sistemi Esperti.. Esperti – McCarthy (Stanford) Logica – Minsky (MIT) Visione anti anti--logica, Micromondi 9 10 STORIA DELL’IA IN PERIODI INTELLIGENZA ARTIFICIALE: DUE CORRENTI • • MACCHINE INTELLIGENTI: INTELLIGENTI: (1980--1988) (1980 – – – – – – si costruiscono programmi che raggiungono un alto livello di competenza nella ll conoscenza di problemi bl i particolari i l i – approccio ingegneristico – Non ci si occupa p di simulare l'attività umana di ragionamento, g , ma di emularla selettivamente. selettivamente. L’AI diventa un’industria Sistemi Esperti commerciali di successo; successo; Progetto quinta generazione giapponese (1981 1981)); Compagnie per lo sviluppo di sistemi di IA; IA; Fondi per la ricerca ricerca.. • SCIENZA COGNITIVA: COGNITIVA: – si cerca di modellare odellare il comportamento co orta ento umano u ano e i suoi processi rocessi di informazione – approccio di filosofi, psicologi, linguisti, biologi biologi.. – Il computer è un mezzo di sperimentazione. sperimentazione. – Siamo ancora lontani dalla costruzione della macchina "intelligente", g , p per cui ci si è limitati p per adesso a p problemi p più semplici e trattabili trattabili.. • (1986 (1986--oggi) – Il ritorno delle reti neurali – Algoritmo di apprendimento con propagazione all’indietro. all’indietro. – Delusione sui sistemi basati sulla conoscenza conoscenza.. 11 12 CATEGORIE DI ATTIVITA’ DELLA IA CATEGORIE DI ATTIVITA’ DELLA IA • Attività Normali (ovvero come è possibile che cose così semplici p siano così complicate?): p ) • Attività Formali: – – – – – – – – • Processo del linguaggio g gg naturale: – Comprensione Comprensione;; – Generazione Generazione;; – Traduzione Traduzione.. • Percezione: – – – – Giochi: Giochi: Scacchi;; Scacchi Dama Matematica e Logica Logica:: Prova automatica di Teoremi Teoremi;; Geometria;; Geometria Calcolo differenziale; differenziale; Dimostrazione di proprietà di programmi programmi.. Visione; Visione; Linguaggio parlato. parlato. Ragionamento di buon senso Controllo di Robot 13 14 La mente battuta dalla macchina... CATEGORIE DI ATTIVITA’ DELLA IA • Attività Specializzate: – – – – – – – – Ingegneria; Ingegneria; P Progetto; Progetto ; Ricerca di guasti (diagnosi) (diagnosi);; Pianificazione della p produzione;; produzione Programmazione automatica; automatica; Diagnosi medica; medica; Analisi finanziaria finanziaria;; Analisi scientifica ecc. ecc. • 15 E’ intelligenza? 16 Esempi di successo (e’ Intelligenza?): Altre applicazioni:: pp Chatbot A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity): Entity): • Computer vision: i i • Riconoscimento del parlato: • Robotica: 17 Esempi di successo (e’ Intelligenza?): 18 Un dialogo g con AliceAlice-bot: Chatbot A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) Entity):: > I’m Daniel Nice to meet yyou Daniel. > Do you know Clinton? He was the second Impeached President of the United States. > Do you like him? Sure he has never done anything to me. > What is an impeachment? It is a good question. I have to process that one for a while. I would do a search for it. > Who are you? I ask myself that question, "Who am I?" > What Wh t do d you do? d ? I am chatting with people on the net. 19 20 Altri esempi di successo: Dialogo g con Alice ((cont.): ) Data--mining: Data > What is yyour favorite topic? p My favorite subject is artificial intelligence. g > What is artificial intelligence? Artificial intelligence is the branch of engineering and science devoted to constructing machines that think. I can ask someone about it. it > Can you do anything else than chatting? Doing g anything y g else than chatting g is not among g my y strongest g traits. ... 21 – Quale caratteristica nella struttura 33-D delle molecole indica predisposizione al cancro? – Applicazione di Algoritmi di apprendimento. – Troppi dati per gli umani… LA DISCIPLINA DELL’IA LA DISCIPLINA DELL’IA • L'Intelligenza Artificiale è una disciplina giovane e non ancora assestata. • Dopo una fase empirica si sono trovati alcuni principi astratti comuni. • Intelligenza I t lli A Artificiale tifi i l h ha ttre grosse aree: • Noi seguiremo principalmente la visione simbolica e dichiarativa ((Intelligenza g Artificiale "classica"). ) • I due approcci possono essere integrati. – – – – 22 • SISTEMI BASATI SULLA CONOSCENZA Strategie di Ricerca Rappresentazione pp della Conoscenza Applicazioni Visione simbolica e dichiarativa dichiarativa.. – Un sistema di Intelligenza Artificiale generalmente esamina un largo numero di possibilità e costruisce dinamicamente una soluzione.. soluzione • Alternative (sistemi sub sub--simbolici): simbolici): – Connessionismo, reti neurali neurali;; – Brooks e la costruzione di piccoli sistemi artificiali reattivi (insetti) (insetti).. 23 – "La potenza di un programma intelligente nel risolvere un problema dipende primariamente dalla quantità e qualità di conoscenza che h possiede i d su tale l problema" problema". bl ". (Feigenbaum) (F i b ) 24 Simulazione dei Neuroni biologici: • EVENTI RECENTI E SVILUPPI FUTURI Imitazione molto grezza • • • Più realismo e nuova consapevolezza. consapevolezza. pianificazione scheduling scheduling,, • AI in molti campi pratici quali pianificazione, sistemi di supporto alle decisioni, etc • • Agenti intelligenti distribuiti (mettere assieme varie caratteristiche della AI “situate” in un ambiente reale (sensori e razionalità) e loro interazione in sistemi multi multi-agente • Internet, conoscenza troppo ampia che va filtrata in modo intelligente (softbot softbot,, Semantic Web) Ottimo per apprendere apprendere, classificare, classificare percepire Non per ragionare 25 Agenti Razionali Ambiente Il ciclo: observeobserve-think think--act • • • • • • To cycle at time T observe any inputs at time T think select one or more actions to perform act cycle at time T+n T Osserva Pensa T+n Agisci Azioni sull’ambiente 27 26