900 likes | 1.22k Views
28/08/2012. 2. Sintesi della lezione. Problem solving" e l'orientamento razionalisticoStrategie dell'intelligenza artificiale classica"Il calcolatore come modello della mente - intelligenza artificiale forte"Conseguenze dell'intelligenza artificiale per la psicologia: il cognitivismoLimiti de
E N D
1. 28/08/2012 1 Modulo 2: modelli razionalistici dell’intelligenza umana: intelligenza artificiale “classica”
2. 28/08/2012 2 Sintesi della lezione “Problem solving” e l’orientamento razionalistico
Strategie dell’intelligenza artificiale “classica”
Il calcolatore come modello della mente - intelligenza artificiale “forte”
Conseguenze dell’intelligenza artificiale per la psicologia: il cognitivismo
Limiti dell’intelligenza artificiale classica e del cognitivismo
Fallimento dell’orientamento razionalistico
Contributi per la nuova intelligenza artificiale
3. 28/08/2012 3 Esercitazioni La grammatica MIU
Costruzione di un sistema esperto
Il Venditore virtuale di automobili
4. 28/08/2012 4 Le gabbie di Thorndike Animale richiuso in una gabbia
Cane
Gatto
Pulcino
Meccanismo speciale per uscire
Corda
Lucchetto
Altre manipolazioni
Apprendimento per “prove ed errori” (trial and error)
5. 28/08/2012 5 La scimmia e il banana La scimmia e il banana
Utilizzo delle scatole
Rappresentazione della scena
Strategia, pianificazione
Pensare in anticipo alla conseguenza delle proprie azioni
L’intelligenza come “problem solving”
6. 28/08/2012 6 “Orientamento razionalistico” (1) Come si risolve un problema
Caratterizzare la situazione in termini di oggetti identificabili che posseggano proprietŕ ben definite
trovare regole generali che siano applicabili nei termini di quegli oggetti e di quelle proprietŕ delle situazioni
applicare le regole , in modo logico, alla situazione che ci riguarda, arrivando a conclusioni su ciň che dovrebbe essere fatto
Calcolatori e conoscenza - T. Winograd e F Flores (1987)
7. 28/08/2012 7 La formulazione di Simon Soluzione razionale di un problema
Elencare tutte le strategie possibili
Determinare tutte le conseguenze che derivano da ognuno di queste strategie
Valutare comparativamente questi gruppi di conseguenze
Calcolatori e conoscenza - T. Winograd e F Flores (1987)
8. 28/08/2012 8 “Orientamento razionalistico” (2) “L’orientamento razionalistico non sta soltanto alla base della scienza pura e di quella applicata, ma č anche considerata (forse a causa del prestigio e del successo di cui gode la scienza moderna) il paradigma stesso di ciň che significa pensare ed essere intelligenti”
Calcolatori e conoscenza - T. Winograd e F Flores (1987)
9. 28/08/2012 9 Dubbi teorici/empirici sul programma razionalistico Teorici
Nella maggior parte dei casi la quantitŕ di informazione disponibile non č sufficiente per una soluzione razionale del problema
Nella maggior parte dei casi non vi č tempo sufficiente per considerare tutte le possibili alternative
Empirici
Comportamenti apparentemente irrazionali
Impenetrabilitŕ intuitiva di molti comportamenti
Utilizzo di euristiche (“buone abitudini)
Ordinamento di preferenze irrazionali
10. 28/08/2012 10 Linguaggio e logica Nell’orientamento razionalistico le proprietŕ degli oggetti, le regole, vengono descritti per mezzo del linguaggio
La formulazione linguistica consente l’applicazione della logica
Aristotele
Ragionamento come concatenamento di sillogismi
il pensiero come logica
11. 28/08/2012 11 Formalizzazione della logica Cartesio
la mente come macchina
Boole
Leggi del pensiero
Affermazioni
“Funzioni Booleani”
AND, OR, NOT, XOR ecc.
Russell/Wittgenstein
Le proposizioni logiche come proposizioni prive di contenuto
12. 28/08/2012 12 La logica formale:l’esempio del “sistema MIU” La logica come sistema puramente formale per la manipolazione di simboli
Simboli: M,I,U
Assioma: MI
Regole:
Se xI č un teorema xIU č un teorema
Se Mx č un teorema, Mxx č un teorema
In qualsiasi teorema III si puň sostituire con U
UU si puň cancellare da qualsiasi teorema
D.R. Hofstadter, Godel, Escher, Bach, 1979
Per una esercitazione sul sistema MIU cliccare qui
13. 28/08/2012 13 Deduzioni valide nel sistema MIU MI-->MII (2)
MII?MIIII (2)
MIIII-->MUI (3)
MUI-MUIU (1)
14. 28/08/2012 14 Turing La macchina di Turing
Computabilitŕ universale
Macchina capace di compiere qualunque possibile manipolazione di simboli
La logica della macchina č indipendente rispetto alla sua implementazione fisica
15. 28/08/2012 15 La logica come modello della mente La logica come modello della mente
La mente come macchina
Conseguenza: nessun ruolo per il cervello
16. 28/08/2012 16 La visione razionalistica dell’intelligenza Intelligenza=problem solving
Il problem solving agisce su rappresentazioni linguistiche
Le rappresentazioni linguistiche si manipolano attraverso la logica
La logica si riduce ad un sistema formale per la manipolazione di simboli
Un programma per calcolatore
Quindi č possibile implementare un’intelligenza artificiale mediante un programma per calcolatore
La mente come software
17. 28/08/2012 17 Comportamentalismo e cognitivismo Comportamentalismo
La mente come “entitŕ non osservabile”
Il comportamento
Spiegazione del comportamento come stimolo risposta
Il cognitivismo
Tentativo di esplorare la “scatola nera”
Creazione/verifica di modelli
Informatica
Fonte di modelli per il cognitivismo
18. 28/08/2012 18 I primi tentativi di intelligenza artificiale Allen Newell & Herbert Simon
Logic Theorist
Sistema per la dimostrazione di teoremi matematici
General Problem Solver
Dimostrazione di teoremi
Rompicapo
Criptoaritmetica
Vd. Cap. 9 - La filosofia degli automi, a cura di V. Somenzi e R. Cordeschi
19. 28/08/2012 19 L’approccio di Newell & Simon Esempio di un labirinto Insieme di possibili traiettorie attraverso il labirinto Risolvere il problema del labirinto significa identificare una delle possibili traiettorie che consente di raggiungere il bersaglio Astrattamente Sia P sia l’insieme delle traiettorie possibili Sia S l’insieme di tutte le traiettorie che raggiungono il bersaglio (S č un sottoinsieme di P) Il problema consiste nell’identificare un elemento s dell’insieme S)