Il documento offre un'introduzione all'intelligenza artificiale (IA), esplorandone definizioni, origini, sviluppo e applicazioni. Viene sottolineata la natura congiunta dell'IA come scienza e ingegneria, evidenziando contributi storici fondamentali, come il test di Turing e la nascita ufficiale della disciplina nel 1956 al Dartmouth College. Inoltre, si discute delle applicazioni dell'IA in vari ambiti, come la pianificazione automatica, il riconoscimento del parlato e la robotica intelligente.

1. Introduzione alla
Intelligenza Artificiale
Seminario
Viviana Mascardi

2. A.I.: Artificial Intelligence
E' solo fiction...?
http://www.youtube.com/watch?v=sqS83f-NUww

3. Cos'è l'intelligenza?
In filosofia, per intelletto si intende quella facoltà
mentale che ha ogni essere umano di
comprendere la realtà e di farsi delle idee, la
quale comporta a sua volta la capacità di
scegliere, discernere, confrontare, comparare,
dissociare, associare, sintetizzare. L'insieme di
queste funzioni viene chiamata capacità
intellettuale.

4. Cos'è l'intelligenza?
In psicologia, l'intelligenza è l'insieme di funzioni
conoscitive, adattative e immaginative, generate
dall'attività cerebrale dell'uomo e di alcuni animali.
È anche definibile come la capacità di ragionare,
apprendere, risolvere problemi, comprendere a
fondo la realtà, le idee e il linguaggio. Sebbene
molti considerino il concetto di intelligenza in un
ambito più ampio, molte scuole di psicologia
considerano l'intelligenza come distinta da tratti
della personalità come il carattere, la creatività o
la saggezza.

5. Cos'è l'intelligenza artificiale?
L’Intelligenza Artificiale, IA, è quella disciplina
appartenente all’informatica che studia i
fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche
che consentono di progettare sistemi hardware e
software capaci di fornire all’elaboratore
elettronico prestazioni che, a un osservatore
comune, sembrerebbero essere di pertinenza
esclusiva dell’intelligenza umana [Somalvico
1987].

6. IA: Scienza o Ingegneria?
L’IA è al tempo stesso una scienza e
un’ingegneria [Nilsson 1998]. È una scienza
perché, nel momento in cui vengono emulati con
determinati
sistemi
artificiali
alcuni
dei
comportamenti intelligenti, l’uomo consegue
l’obiettivo di formulare modelli oggettivi e rigorosi
e di ottenere conferme sperimentali; ciò permette
di ottenere un indiscutibile progresso nello studio,
svolto con metodi scientifici, dell’intelligenza
nell’uomo.

7. IA: Scienza o Ingegneria?
L’IA, inoltre, è un’ingegneria perché, quando si
ottengono dalle macchine prestazioni che
emulano taluni comportamenti, erroneamente
ritenuti inaccessibili all’ambito artificiale, si
fornisce un oggettivo progresso al contributo che
l’ingegneria (e le macchine progettate nel suo
ambito) offre al miglioramento della vita dell’uomo.

8. Storia dell'Intelligenza Artificiale
Data di nascita ufficiale: 1956, anno in cui, presso
il Dartmouth College di Hanover nel New
Hampshire, la nuova disciplina viene fondata
programmaticamente a partire dalla raccolta dei
contributi sviluppati negli anni precedenti e in
direzione delle potenzialità future.

9. Storia dell'Intelligenza Artificiale
... e prima del 1956?
- Automi semoventi di Erone di Alessandria (I sec.
d.C.)
- Progetto di meccanizzare la ragione, Gottfried
Wilhelm Leibniz (1646-1716)
- Macchina analitica di Charles Babbage (17911871)

10. Storia dell'Intelligenza Artificiale
La IA ha ereditato molte idee, punti di vista e
tecniche da altre discipline, in particolare dalla
filosofia, dalla matematica e dalla psicologia.
Tuttavia, è senza dubbio con la cibernetica e
l’informatica che queste influenze si fanno
manifeste e aprono la strada alla nascita ufficiale
dell’IA.

11. IA e cibernetica
All’inizio degli anni Quaranta si comincia a indicare
con il termine cibernetica lo studio sistematico dei
processi riguardanti la comunicazione e il controllo
sia negli animali sia nelle macchine.
Warren McCulloch e Walter Pitts propongono nel
1943 il primo modello di neuroni artificiali,
attingendo alla conoscenza della fisiologia e delle
funzioni di base dei neuroni, alla logica
proposizionale e alla teoria della computabilità di
Alan Turing.

12. IA e cibernetica
Nel 1949 Donald Hebb dimostra come una
semplice regola di aggiornamento per modificare le
forze di connessione fra i neuroni possa dare luogo
a processi di apprendimento.
Nonostante questi significativi successi iniziali,
intorno alla metà degli anni Cinquanta le risorse
sono ormai quasi completamente convogliate
sull’IA.
Questa tradizione risorgerà verso la metà degli
anni Ottanta con il riemergere, in seno all’IA, del
paradigma delle reti neurali.

13. IA e macchina di Turing
Poiché per avere successo l’IA deve disporre di un
sistema artificiale nel quale riprodurre, emulandoli,
i fenomeni dell’intelligenza, l’elaboratore è stato
considerato fin dall’inizio come il miglior candidato
a questo ruolo. Alla base dell’elaboratore vi è il
concetto di macchina di Turing.

14. IA e macchina di Turing
http://www.youtube.com/watch?gl=IT&hl=it&v=cYw2ewoO6c4

15. IA e macchina di Turing
Il contributo di Alan Turing (1912-1954) all’IA deve
essere riconosciuto non solo nell’ambito dei
fondamenti dell’informatica, ma anche in quello del
dibattito filosofico relativo ai limiti e alle potenzialità
delle nuove “macchine pensanti”.
In un articolo del 1950 [Turing 1950], Turing
propone il famoso test che porta il suo nome per
verificare la presenza o meno di intelligenza in una
macchina.

16. Il test di Turing
http://www.eupvplatform.org/index.php?id=219
Test di Turing
http://www.mountainblog.it/?p=535

17. Dartmouth, estate 1956
Nell’estate del 1956 un gruppo di studiosi si
riunisce al Dartmouth College con lo scopo di
esaminare la congettura che ogni aspetto
dell’intelligenza possa essere, in linea di principio,
descritto in modo tanto preciso da poter far sì che
una macchina lo simuli.
Questa data segna l’inizio ufficiale di una nuova
disciplina che il matematico John McCarthy
propose di chiamare intelligenza artificiale. Gli altri
organizzatori erano Marvin Minsky, Nathaniel
Rochester e Claude Elwood Shannon.

18. Dopo-Dartmouth: grandi
aspettative...
Quelli che seguono il seminario di Dartmouth sono
gli anni delle grandi aspettative.
Possono essere rilevate due tendenze: da una
parte il gruppo guidato da Newell, Shaw e Simon
interessato alla simulazione dei processi cognitivi
umani per mezzo dell’elaboratore (GPS. 1958:
paradigma della simulazione); dall’altra coloro che
miravano al raggiungimento della migliore
prestazione possibile per i programmi (paradigma
della prestazione o dell’emulazione).

19. ...e prime delusioni...
Ben presto però i ricercatori cominciano a
incontrare i primi insuccessi: metodi adeguati per
casi semplici si rivelano totalmente inadeguati in
contesti più complessi e ampi (mancanza di
scalabilità).
Le grandi aspettative iniziali devono fare i conti con
il fallimento dei progetti di traduzione automatica
fra linguaggi naturali, fallimento che causa il ritiro
delle ingenti sovvenzioni dei governi americano e
inglese.

20. Sistemi esperti
Un sistema esperto è un sistema che, su un
determinato dominio di conoscenza, mostra le
stesse prestazioni di un esperto umano.
Il primo sistema esperto, DENDRAL, viene
programmato per inferire la struttura di molecole
organiche in base alle loro formule chimiche.
MYCIN [Buchanan, Shortliffe 1984] incorpora
conoscenza medica specifica che usa per
diagnosticare e prescrivere trattamenti per le
infezioni batteriche del sangue a partire da
informazioni sui sintomi incomplete e incerte.

21. Reti neurali
Intorno al 1985 quattro differenti gruppi di ricerca
inventano
nuovamente
un
algoritmo
di
apprendimento, già scoperto anni prima, basato
sulla retropropagazione (“feedback”) dell’errore e lo
applicano con successo a molti problemi di
apprendimento in informatica e ingegneria.
Il ritorno di questo approccio viene promosso
anche dalla nascita di una nuova disciplina: le
scienze cognitive che, nel 1979, si consacrano
ufficialmente come disciplina autonoma.

22. Tendenze successive
Successivamente l’attenzione dei ricercatori nel
campo dell'IA è stata rivolta a problemi reali
chiaramente delimitati, come il riconoscimento del
parlato o la pianificazione delle attività di una
fabbrica.
Ciò che resta della caratterizzazione dell’IA delle
origini è la pluralità degli approcci (logico,
probabilistico, fuzzy).

23. Applicazioni dell'IA
La pianificazione autonoma di attività e operazioni
è l’area che maggiormente interessa la produzione
industriale e la logistica, ma anche il controllo di
sonde spaziali. I sistemi che operano in quest’area
sono in grado di ricevere un obiettivo di alto livello,
di generare un piano composto da una sequenza
di operazioni semplici per raggiungere l’obiettivo
assegnato e, infine, di monitorare l’esecuzione del
piano.

24. Applicazioni dell'IA
I giochi sono una delle aree tradizionali dell’IA da
un punto di vista metodologico. Lo studio dei giochi
ha determinato lo sviluppo e la messa a punto di
numerose tecniche, soprattutto quelle della ricerca
nello spazio degli stati.
Nel 1997, per la prima volta nella storia, un
programma sviluppato dalla IBM (Deep Blue) ha
sconfitto il campione del mondo Garry Kasparov.

25. Applicazioni dell'IA
Il controllo autonomo è un campo, nell’ambito del
controllo di sistemi complessi, nel quale alcuni
sistemi di IA si sono dimostrati molto efficaci, come
nel caso del controllo di automobili, di veicoli
“unmanned” e di sonde spaziali.

26. Applicazioni dell'IA
La dimostrazione automatica di teoremi
mammifero(X) :- felino(X).
mammifero(X) :- canide(X).
matematici in passato era volta a scoprire e
provare felino(X) :- gatto(X).
nuovi teoremi nell’aritmetica, nella
canide(X) :geometria, nellacane(X).
logica e nella meccanica. Di
recente, gatto(silvestro). ricercatori si sono interessati
invece, i
manageOneSolGoal(Goal) :prevalentemente allo sviluppo di tecniche
call(Goal),
!,
nl,
inferenziali generali che, da un dato insieme di fatti,
write('Il goal '), write(Goal),
write(' e'' conseguenza logica della KB.'),
consentano di dedurre fatti nuovi o loro proprietà e
nl, nl,
relazioni. expSys.

27. Applicazioni dell'IA
L’area della robotica intelligente si articola nelle
sottoaree della manipolazione e della navigazione
che si estendono a un contesto multidisciplinare
che va oltre il contributo fornito dall’IA per
comprendere anche la meccanica, la sistemistica e
l’elettronica. L’obiettivo è la realizzazione di
macchine autonome, capaci di sostituirsi all’uomo
nell’esecuzione di attività manuali, ripetitive,
pesanti e nocive.

28. Applicazioni dell'IA
L’area di ricerca della visione artificiale riguarda il
problema dell’elaborazione dell’informazione
raccolta dai sensori visivi, per esempio da
telecamere, al fine di riconoscere e classificare
forme, oggetti e scene bidimensionali e
tridimensionali.
La vettura autonoma Stanley (Stanford
University, 2005) ha percorso 132 miglia nel
deserto del Mohave, California, senza alcun
intervento umano.

29. Applicazioni dell'IA
L’elaborazione del linguaggio naturale affronta
problemi estremamente complessi, poichè riguarda
alcuni dei meccanismi meno noti e più sfuggenti
del comportamento umano. La comunicazione,
infatti, presenta ancora molti problemi aperti.
Collegata alla elaborazione del linguaggio naturale
è l’area dell’elaborazione del linguaggio vocale.
http://www.chayden.net/eliza/Eliza.html

30. Applicazioni dell'IA
L’interesse per i sistemi esperti è stato accresciuto
dall’opportunità di modellare la conoscenza.
A partire da diverse ricerche precedenti, comprese
quelle sulla rappresentazione della conoscenza,
negli ultimi anni lo studio delle ontologie, ovvero
delle descrizioni formali di domini specifici, ha
raggiunto un buon grado di maturità e promette di
aprire nuovi settori applicativi.

31. Riferimenti bibliografici
Questa introduzione alla IA si basa sull'articolo di M.
Somalvico, F. Amigoni, V. Schiaffonati, “Intelligenza
artificiale”, disponibile online all'url
http://home.dei.polimi.it/amigoni/teaching/IntelligenzaArtificiale
.pdf
[Bates 1994] J. Bates, “The Role of Emotion in Believable
Agents” Communications of the ACM, 37(7), 1994
[Buchanan, Shortliffe 1984] Buchanan, Bruce G. - Shortliffe,
Edward H. (a cura di), Rule-Based Expert Systems: The
MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming
Project, Reading (MA), Addison-Wesley, 1984.

32. Riferimenti bibliografici
[Jennings, Sycara, Wooldridge 1998] [N. Jennings, K. Sycara,
M. Wooldridge, “A Roadmap of Agent research and
Development" Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent
Systems, 1998
[Nilsson 1998] N. J. Nilsson, “Artificial intelligence: a new
synthesis”, San Mateo (CA), Morgan Kaufmann, 1998.
[Rao, Georgeff 1992] A. S. Rao, M. P. Georgeff, "An abstract
architecture for rational agents” Proc. of KR&R-92, 1992

33. Riferimenti bibliografici
[Shoham 1993] Y. Shoham, “Agent Oriented Programming”,
Artificial Intelligence, 60(1), 1993
[Somalvico 1987] M. Somalvico, “L’intelligenza artificiale”,
Milano, Rusconi Editore, 1987.
[Turing 1950] A. M. Turing, “Computing machinery and
intelligence”, Mind, Volume 59, 1950, pp. 433-460.