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Prof. Francesco Trovò
Corso di Intelligenza Artificiale, a.a. 2017-2018
Introduzione all’Intelligenza Artificiale
26/02/2018
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Come Viene Percepita l’Intelligenza Artificiale
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L’Intelligenza Artificiale di Hollywood
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Definizioni di Intelligenza Artificiale
Domande:
Cos’è l’intelligenza? Cos’è il pensiero? (Filosofia, biologia)
Come possiamo geneare costruire entità intelligenti?
Definire intelligenza:
• Agire umanamente
• Pensare umanamente
• Pensare razionalmente
• Agire razionalmente
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1. Agire umanamente: Il test di Turing
Alan Turing (1912 - 1954)
Formalizzazione algoritmo, macchina di turing
Primo crittoanalista (macchina Enigma)
Padre dell’informatica e dell’IA
Test di Turing:
• Alice (donna), Bob (uomo), Charlie (giocatore) sono in stanze
separate
• Charlie deve capire da domande dattiloscritte chi dei due è Bob
• Uno dei due gioca con Charlie, altro contro
• Se sostituendo un’IA Charlie ha le stesse prestazioni di riuscita allora
l’IA ha passato il test
(Vedi anche esperimento stanza cinese)
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Requisiti di una IA Capace di Passare il Test
Test di Turing
• Interpretazione del linguaggio naturale
• Rappresentazione della conoscenza
• Ragionamento automatico
• Apprendimento
Test di Turing totale
• Visione artificiale
• Manipolazione robotica
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2. Pensare Umanamente
Definire pensiero umano:
introspezione o psicologia (top-down)
imaging cerebrale (bottom-up)
Trattato da Scienze cognitive
• Analisi del pensiero umano ed animale
• Modelli sul funzionamento della mente umana
I due campi sono interconnessi e si alimentano a vicenda, ma sono
distinti
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3. Pensare Razionalmente
Modellizzare i processi cognitivi in maniera formale: Logica (Aristotele)
Partendo da programmi basati sulla logica vogliamo creare dei sistemi
intelligenti
Problemi:
• Molto difficile formalizzare i problemi in termini logici (in particolare
quando sono in presenza di incertezza)
• Risolvere tramite la logica problemi di dimensione elevata non è
feasible
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4. Agire Razionalmente
Non significa pensare razionalmente: possiamo raggiungere l’obbiettivo
anche se non pensiamo in maniera corretta.
Contest: far camminare un agente bipede
(https://www.youtube.com/watch?v=gn4nRCC9TwQ)
Vantaggio: possiamo definire in maniera formale la razionalità
Posso richiedere che l’agente abbia razionalità perfetta oppure
razionaltà limitata
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Un po’ di storia
• Filosofia
• Aristotele: sillogismi
• Pascal: calcolatori
• Cartesio: discussione mente/materia
• Carnap, Hempel: teoria della conferma
• Matematica
• Boole: logica booleana
• Al-khuwarzemi: algoritmi
• Godel: teorema di incompletezza
• Cock, Karp: NP-completezza
• Bernoulli, Bayes: probabilità
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Un altro po’ di storia
• Economia
• Neumann: teoria delle decisioni
• Bellman: Markov process
• Neuroscienze
• Ingegneria informatica
• Controllo e cibernetica
• Linguistica
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L’evoluzione della IA
W. McCulloch e W. Pitts (1943)
Prima definizione di un neurone artificiale
D. Hebb (1949)
Regola di aggiornamento dei pesi di una rete
M. Minsky e D. Edmonds (1950)
Primo calcolatore basato su rete neurale – 40 neuroni
A. Turing (1950)
«Computing Machinery and Intelligence»
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La nascita dell’IA
J. McCarthy (1956)
Workshop sullo studio dell’intelligenza
Coniato il termine Intelligenza Artificiale
A. Newell e H. Simon (1956)
Primo programma in grado di ragionare Logic Theorist (LT)
N. Rochester (1959)
Geometry Problem Solver
A. Samuel (1956)
Programma per il gioco della dama
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I primi passi
J. McCarthy (1958)
Sviluppo linguaggio LISP
J.A. Robinson (1965)
Programma per dimostrazione di teoremi con logica del primo ordine
Minsky (1968)
Studio di programmi per i micromondi
B. Widrow (1962)
Reti adaline
F. Rosemblatt (1962)
Sviluppo del perceptrone
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Le prime difficoltà
I primi programmi non avevano idea del contesto in cui stavano
lavorando e che non ci fossero problemi di complessità
• Traduzione del linguaggio naturale
es: lo spirito è forte ma la carne è debole → la vodka è buona ma la
bistecca è marcia
• Modifica di programmi per ottenerne di più efficienti
• Esplorazione combinatoria di alcune metodologie
• Limitazione dei perceptroni
Stop ai finanziamenti alle ricerche di IA
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Metodi basati sulla conoscenza di settore
DENDRAL (1969)
Ricostruire la struttura molecolare partendo dai dati di uno spettrometro di massa
Generare ogni possibile combinazione e poi confrontarla con un risultato è unfeasible
Integrazione dell’esperienza dei chimici nel programma (sistemi esperti)
Possibilità di applicare industrialmente i risultati dell’IA
Finanziamenti ingenti (1980-1988)
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Metodi connessionisti
Rumelhart e McLelland (1986)
Rivitalizzazione dei metodi basati su reti neurali
Applicazione a problemi di apprendimento
Due differenti linee di ricerca:
• Definizione di topologie di reti per risolvere efficientemente i problemi
e per definirne le proprietà matematiche
• Modellizzazione delle proprietà dei neuroni reali
G. Hinton e Y. LeCun (2006)
Nuova interpretazione delle reti neurali
Deep Learning
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Metodi basati sui dati
Negli anni il volume dei dati generati è cresciuto a ritmi impressionanti
Idea: utilizzare i dati per prendere decisioni
Tecniche di apprendimento da sostituire al processo di categorizzazione
della conoscenza.
Yarowsi (1995)
Disambiguazione di una parola
Hays ed Efros (2007)
Completamento di una foto corrotta
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
Veicoli autonomi – DARPA urban challenge, TESLA
(https://www.youtube.com/watch?v=lULl63ERek0)
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
Chatbot – call center automatizzati, SpacoBot
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
Scheduling
• REMOTE AGENT pianificazione delle operazioni di controllo e
manutenzione di un veicolo spaziale
• MAPGEN pianificazione delle attività per i Mars Rover
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
Giochi – scacchi DEEPBLUE, go ALPHA GO, poker LIBRATUS
(https://www.youtube.com/watch?v=8tq1C8spV_g)
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
Robotica – esplorazione Roomba, BOSTON DYNAMICS
(https://www.youtube.com/watch?v=RYzn_gmFs5w)
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Esempi di problemi risolti da metodi di IA
NLP – WolframAlpha, Google Translate