Intelligenza: Artificiale vs. Naturale
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Intelligenza: Artificiale vs. Naturale Claudia Casadio Logica e Psicologia del Pensiero A.A. 2004-05 Contents First Last Prev Next J Contents 1 2 3 4 5 6 7 8 Introduzione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Categorizzazione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Intelligenza Artificiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 AI vs. NI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Sistemi intelligenti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Esempio: il linguaggio umano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 Definizione di Computer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Rappresentazioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 Contents First Last Prev Next J 1. Introduzione Due dimensioni preliminari: Categorizzazione alla base di ogni organizzazione di informazione data base, p. es. nomi dei colori Computazione necessaria in ogni elaborazione di informazione Contents First Last Prev Next J 2. Categorizzazione Concettualizzare i colori Tipologia linguistica: Due colori base: p.es. brillante, scuro (non brillante) Quattro colori base: p.es +brillante, -brillante, +scuro, -scuro ... Formazione di composti (compounds): grigioverde Contents First Last Prev Next J 3. Intelligenza Artificiale Artificial Intelligence is the science of making machines do things that would require intelligence if done by men Marvin Minsky, MIT Artificial Intelligence Laboratory Does it even make sense to speak of a machine thinking or is a thinking computer a conceptual absurdity, like a grinning electron or a married bachelor? Jack Copeland, Artificial Intelligence Contents First Last Prev Next J 4. AI vs. NI Intelligenza Artificiale AI computazione \ algoritmo \ calcolo ricorsività \ monotonicità \ deducibilità \ modelli Intelligenza Naturale NI ragionamento \ decisione \ strategie non monotonicità \ fallacie \ modelli parziali Contents First Last Prev Next J 5. Sistemi intelligenti Proprietà Materiali Il supporto fisico, il veicolo attraverso cui si esplicano le funzioni del sistema Proprietà Formali Le informazioni, le funzioni e i processi elaborati dal sistema [Tabossi 1988] Contents First Last Prev Next J 6. Esempio: il linguaggio umano Le due dimensioni del segno linguistico: SIGNIFICANTE il veicolo materiale: parlato, scritto, gestuale SIGNIFICATO il contenuto, l’immagine mentale, il senso [Legrenzi 2002] Contents First Last Prev Next J ANALISI DEL SEGNO LINGUISTICO : ALBERO SIGNIFICANTE la parola, il suono, il grafema : ALBERO SIGNIFICATO l’immagine mentale che il soggetto ha di albero Contents First Last Prev Next J COMPUTAZIONE il suo scopo, la sua formulazione, la sua logica RAPPRESENTAZIONI E PROCESSI quale rappresentazione per l’input e l’output quale processo si richiede per la trasformazione REALIZZAZIONE Come possono essere realizzati fisicamente le rappresentazioni e i processi Contents First Last Prev Next J 7. Definizione di Computer Macchina che elabora simboli, attraverso programmi, al fine di risolvere problemi. • quali simboli • quali elaborazioni, procedure, programmi • quali problemi • quali soluzioni Contents First Last Prev Next J 8. Rappresentazioni Prototipi Reti Semantiche Frames Scripts [Tabossi 1988] Contents First Last Prev Next J References [Copeland 2001] Copeland, J. 1993, Artificial Intelligence. A Philosophical Introduction, Blackwell, Oxford. [Legrenzi 2002] Legrenzi, P., 2002, Prima lezione di scienze cognitive, Editori Laterza, Roma. 8 [Tabossi 1988] Tabossi, P., 1988, Intelligenza naturale e intelligenza artificiale, Il Mulino, Bologna. 7, 12 REFERENCES Contents First Last Prev Next J
