Introduzione alla AINew

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
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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