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INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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on 17 June 2014

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Transcript of INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Con il termine intelligenza artificiale (Artificial intelligence) si intende l'abilità di un computer di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana.
INTRODUZIONE
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Hardware sufficientemente potente;
Comprensione dei meccanismi mentali;

ragionamento comune, risoluzione di problemi, deduzione;
modelli e rappresentazione della conoscenza;
sistemi di programmazione e linguaggi per la realizzazione di sistemi intelligenti;
ricerca euristica.
I temi centrali dell'Intelligenza Artificiale sono:
IA FORTE (Strong AI)
IA DEBOLE (AI)
Due tipi di intelligenza:
INTELLIGENZA
ARTIFICIALE
FORTE
Il termine “Intelligenza artificiale” fu coniato nel 1956 dal matematico americano John McCarthy .

Capacità di pensare come un essere umano o il cosiddetto approccio del test di Turing;
Agire come un essere umano o approccio della simulazione;
Pensare razionalmente o approccio della logica;
Agire razionalmente o approccio degli agenti razionali;
Modi di intendere
l'intelligenza artificiale:
La macchina è dotata
di un'intelligenza
pura,simile a
quella umana.
Mezzi necessari:
L'IA debole non viene considerata una vera intelligenza da parte di alcuni scienziati.

INTELLIGENZA
ARTIFICIALE
DEBOLE
La macchina segue istruzioni
predefinite per studiare
o risolvere specifici problemi
o ragionamenti che non possono
essere compresi pienamente nei
limiti delle capacità cognitive
umane. DeepBlue è un esempio di
intelligenza artificiale debole.
Vera intelligenza?
Approposito di Deeb Blue (IA debole)

«Dire che Deep Blue, giocando a scacchi, non stia effettivamente pensando è come dire che un aereo non voli perché non sbatte le ali.»
Drew McDermott

Evoluzione delle macchine
Pascalina
(1644)
La pascalina è l'antenata della moderna calcolatrice. Inventata da Blaise Pascal è una macchina che permette di addizionare e sottrarre fino a otto cifre, tenendo conto del riporto.
Colossus
(1942)
Turing realizzò una macchina chiamata Colossus, il capostipite di tutti i computer.

Colossus decifrava in modo veloce ed efficiente i codici tedeschi creati con Enigma in modo da permettere agli alleati di anticipare le mosse del nemico.
Computer
quantistici
(????)
Se ne parla da decenni, si sostiene continuamente che saranno presto disponibili
ma non abbiamo ancora nulla di concreto
Sistemi a
Time sharing
(1960)
Avvento della seconda generazione di computer
più veloci ed efficienti.
1946
1947-50
7/6/54
1952
1939-45
23/6/1912
Dopo guerra
Al termine della guerra, Turing fu convocato dal National Physical Laboratory (NPL, Laboratorio Nazionale di Fisica) di Londra, al fine di disegnare il modello di un computer. Nel marzo del 1946 formulò un rapporto che proponeva la cosiddetta Automatic Computing Engine (ACE, Motore per il Calcolo Automatico), ma ebbe scarso successo a causa dei costi.
Dopo l'insuccesso...
Si dedicò a discipline quali neurologia e fisiologia, interessandosi al tempo stesso anche alla relazione tra computer e natura.

Nel 1950 scrisse un articolo dal titolo “Computing machinery and intelligence” in cui descriveva quello che sarebbe divenuto noto come il test di Turing.
Turing arrivò a sviluppare un approccio matematico all'embriologia.
Nello stesso anno venne arrestato per omosessualità e condotto in giudizio.
Morte
Alan Turing venne processato dal Governo inglese, in quanto gay. Gli vennero date due opzioni. Il carcere, o la castrazione chimica. Alan Turing accettò la seconda strada, ma si uccise poco dopo a 41 anni.
NASCE
Seconda guerra mondiale
Dopo scoppio della seconda guerra mondiale, Turing prestò aiuto al Department of Communications inglese per decifrare i codici usati nelle comunicazioni naziste, criptate tramite il sistema Enigma.

Grazie a questa esperienza, nel 1942,realizzò una macchina chiamata Colossus.
ALAN TURING
(Londra)
Svolta e accusa
Macchina di Turing
Nastro infinito
Può essere considerato come il supporto di memorizzazione delle informazioni (memoria esterna).
Suddiviso in celle, in una cella può essere contenuto un simbolo di un alfabeto; un alfabeto è semplicemente un insieme di simboli che comprende anche il “blank” (cella vuota).
La testina di lettura/scrittura
La macchina è dotata di una testina di lettura/scrittura in grado di leggere e scrivere il contenuto della cella del nastro su cui si trova;
Unità di controllo

L'unità di controllo evolve attraversando un insieme finito di stati interni

(Stato iniziale-->Stato finale)

Lo stato interno rappresenta una situazione in cui si trova la macchina durante l'esecuzione e definisce l'ambiente in cui una decisione viene presa.
Composizione
Fase 1:
La macchina legge
lo stato della testina
Fase 2:
Determina il suo prossimo
stato
Fase 3:
Scrive un simbolo sul nastro
Fase 4:
Decide se spostare a destra
o a sinistra la testina
Test di Turing
A: Deve far credere di essere un umano;
B: Deve aiutare C a capire che A è una macchina;
C: Deve capire se sta parlando con un umano.
Funzionamento di una chat-bot
Test di Turing
superato!
Gli esseri umani danno il beneficio del dubbio quando le risposte di una conversazione sembrano "intelligenti".
Il bot risponde con frasi significative, ma non precise in modo da non andare mai fuori tema.
Stanza cinese
John Searle - 1980
Si contrappone all'idea di intelligenza artificiale forte;
Il calcolatore è un semplice manipolatore di simboli.
Simboli in Input
Consultazione della tabella
Simboli in Output
Rappresentazione
della conoscienza
Studia il modo in cui avviene il ragionamento umano;
definisce i simboli che andranno a formalizzare la conoscenza al fine di renderla comprensibile alle macchine;
con tali simboli si costruire una base di conoscenza (KB, Knowledge Base).
Visione artificiale
Insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale (3D) partendo da immagini bidimensionali (2D).
Lo scopo principale della visione artificiale è quello di riprodurre lavista umana.
Problemi di soddisfacimento di vincoli
Definiti da:
un insieme finito di varabili;
i domini a cui appartengono le variabili;
i vincoli.
PRINCIPALI
USI
Apprendimento supervisionato
Apprendimento non supervisionato
Apprendimento con rinforzo
Apprendimento continuo
Apprendimento non continuo
Apprendimento automatico
 (Machine Learning)
Utilizza dati in possesso per la sintesi di nuova conoscenza.
Elaborazione del linguaggio naturale
Trattamento automatico delle informazioni scritte o parlate nel linguaggio umano o naturale.
FINE
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