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1. NASCITA E SVILUPPI DELL’IA
Storia e filosofia della robotica
Che cos’è un robot? Come nascono? Come si è arrivati agli androidi di oggi?
(Es. Ameca, il robot umanoide più avanzato, Asimo il più intelligente)
il termine Robot deriva dalla parola ceca “ robota ” che significa lavoro pesante, servo della gleba,
schiavo; è stato utilizzato per la prima volta nel 1920 dallo scrittore ceco Karel Čapek nel suo dramma
fantascientifico teatrale R.U.R. per rappresentare gli automi che lavorano al posto degli operai e che si
ribellano al padrone per rivendicare la propria libertà. Tema successivamente affrontato in mille
romanzi, film e opere di fantascienza.
Il primo robot costruito dall’essere umano è Shedy, in grado di compiere gesti da solo e
muoversi nell’ambiente.
Ma nella storia dell’uomo come siamo arrivati a pensare di costruire delle macchine del
genere?
>> Lo sviluppo vero e proprio della robotica ha inizio tra gli anni ’50 e ’60 del Novecento
(. (nomi importanti nel campo dello sviluppo della robotica sono: George Devon e
Joseph Engelbert)
Il mondo della replicabilità
Il concetto di robot è molto più antico della robotica, è vecchio quanto la fantasia stessa.
La volontà di replicare qualcosa di simile a noi, derivava dalla volontà di poterlo studiare
così da capire come noi funzionassimo; riguarda vari ambiti e vari aspetti dell’uomo: quello
delle interazioni sociali, quello a livello estetico, replica del movimento biologico. Si parla di
“Natura artificiale” e principalmente cercava e cerca di replicare i movimenti biologici
dell’uomo o di qualunque altro essere vivente (=> Creazione del movimento attraverso la
tecnica: teknè come arte, artificiale)
Il primo esempio di “robot” risale già al periodo ellenistico:
In questo periodo nasce proprio il termine “ automata” αὐτόματος, automatos, “che agisce di
propria volontà” Questi automi dell’antichità venivano realizzati col fine di compiere
micromovimenti, come giocattoli volti ad intrattenere, oppure idoli religiosi per impressionare
i fedeli o ancora strumenti scientifici per coadiuvare gli studiosi nella dimostrazione di una
teoria.
Molti robot ante-litteram sono già presenti nella mitologia come, ad esempio, nell’Iliade/
Medioevo fino alla rivoluzione scientifica (macchine idrauliche e pneumatiche).
Cartesio e la rivoluzione scientifica
Grande contributo dato dal materialismo di Cartesio e al cambio di prospettiva che ha reso
possibile la rivoluzione scientifica per tutte l le teorie e gli sviluppi futuri.
La rivoluzione scientifica mette l’uomo e il suo corpo al livello degli altri oggetti del mondo.
Contribuisce lo sviluppo degli orologi che aumenta di gran lunga l’interesse per le macchine;
costruire metodi di misurazione precisa diventa il modello del funzionamento della natura => “Dio
come supremo orologiaio.”
Cartesio: come vede egli il corpo? “Suppongo che il corpo non si altra cosa che una statua
o una macchina di terra, che Dio forma di proposito”
=> Come dio ha realizzato l’esser umano noi realizziamo i nostri artefatti, è da qui che
nasce la volontà di realizzare una macchina per comprende come siamo fatti noi stessi.
Come Dio ha creato noi a sua immagine e somiglianza forse noi siamo in grado di realizzare
macchine, automi simili a noi
Il Settecento il secolo degli automi
In questo periodo la macchina diviene il principale problema del mondo,
“razionalmeccanicismo”.
Nell’enciclopedia è presente una definizione di automa e la descrizione di tanti automi che
venivano realizzati.
Vengono rielaborate alcune posizioni cartesiane viste fino ad adesso,
nasce l’ orologeria idraulico meccanica: incentrati sull’idraulica e sulla meccanica ma non solo
su quella pneumatica, quindi le tecniche si stavano avanzando.
Che legame c’è tra l’A.I e le scienze cognitive? Cosa c’entra la Filosofia?
L’intelligenza artificiale si basa su presupposti filosofici, ponendo altrettante questioni filosofico-
scientifiche
Le scienze cognitive sono un ambito multidisciplinare che comprende diverse scienze e
discipline:
filosofia della mente, linguistica cognitiva, psicologia come teoria dell’apprendimento,
antropologia educativa e un grande insieme delle neuroscienze (oggi, in realtà, rientra la
stessa AI).
Nella progettazione di sistemi intelligenti, i ricercatori di intelligenza artificiale prendono in
considerazione le conoscenze provenienti dalle scienze cognitive per sviluppare modelli e
algoritmi che imitano i processi cognitivi umani. Uno degli aspetti centrali delle scienze
cognitive è l’analisi dei processi mentali che includono operazioni come l’ attenzione,
l’apprendimento, la memoria, il ragionamento, la comprensione del linguaggio e la
percezione visiva.
☞ Antefatti filosofici
Nel corso della storia del pensiero filosofico la scienza è sempre stata inglobata alla filosofia,
fin dall’antichità con Platone e Aristotele. (Platone, con la sua forte idealizzazione della
matematica, formazione pitagorica e i numeri come l’essenza della realtà)
Cartesio: il modello di cartesiano nesce nell’epoca della rivoluzione scientifica, proprio
grazie a questo egli è in grado di porre al centro della sua indagine l’uomo, pur mantenendo
sempre un approccio teologico.
Col metodo cartesiano del dubbio e del cogito si arriva ad acquisire una
consapevolezza secondo la quale i nostri pensieri siano la prima cosa che conosciamo.
Distinzione tra res cogitans e res exstensa - dualismo mente e corpo,
senza l’esistenza di questo dualismo probabilmente l’intelligenza artificiale non sarebbe mai
potuta nascere.
☞ Antefatti filosofici-psicologici
- “Pensiero come calcolo”: Durante il Seicento molti filosofi (Hobbes, Leibniz, Pascal)
patiscono l’idea che il nostro pensiero sia formato da simboli e possa essere
paragonato ad un calcolo matematico, secondo cui bastava rivolvere questo calcolo
per arrivare ad una risposta finale sulla verità della nostra mente.
- “Disputa tra razionalisti ed empiristi” una disputa che riguarda il modo in cui ci
rapportiamo alla realtà e come la conosciamo
- “Concetti e intuizioni” a partire da Kant sono arrivati fino all’intelligenza
artificiale
- La nascita dalla psicologia (XVII sec.)
Wundt, James e Stuart Mill sono gli studiosi che hanno contribuito alla nascita della
psicologia
Compendio di psicologia di Wundt
“Due sono le definizioni della psicologia, che predominano nella storia di questa scienza.
Secondo l’una la psicologia è la scienza dell’anima : i processi psichici sono considerati
Cibernetica al lavoro
=> Costruire sistemi per il controllo della gestione delle informazioni in tempo reale.
(Comportamento teleologico ovvero orientato allo scopo)
Come si fa ad arrivare allo scopo? Ridurre la differenza tra lo stato corrente e l’obiettivo,
quindi lo scopo non è lo stato finale ma è trovare il percorso per raggiungere lo stato
finale. Si fa un focus sul comportamento adattivo.
Quali sono i tipi di obbiettivi? L’obiettivo può essere statico o mobile
Nella cibernetica sono presenti prevalentemente sistemi dinamici (descritti da equazioni non
lineari) e pochi sistemi simbolici
Cibernetica e proto-robot
La cibernetica è la prima disciplina che porta avanti l’idea della modellizzazione sintetica
delle teorie psicologiche. Il metodo sintetico è quello che considera la possibilità di
costruire artefatti mettendo in atto teorie di tipo psicologico e fisico per creare un modello/
artefatto artificiale. I primi a costruire effettivamente macchine riproduttive sono:
Tartarughe di Grey Walter (apprendimento e scopo)
Homeostat Rossy Ashby (caratteristiche della vita); Questo robot voleva imitare il comportamento
che gli esseri hanno quando sono in equilibrio, ovvero l’ultrastabilità. I sistemi viventi sono
multistabili però non ultrastabili.
ALCUNI PROBLEMI INTERDISCIPLINARI
- Mente e Rappresentazione: Il problema delle rappresentazioni mentali,
cosa c’è nella mente? Come funziona?
- Mente e Linguaggio: Il problema del linguaggio,
linguaggio semplice, povero, grammatiche generative e cognitivismo
- Mente e Socialità:
Per esempio, disposero su un tavolo alcune paia di calze e chiesero ad alcune donne di guardarle e
di scegliere quelle che preferivano. Per motivare la propria scelta, le donne davano giustificazioni
meravigliose, parlavano dell’elasticità e della trasparenza di quelle calze: non sapevano che fossero
tutte identiche. Credevano di aver deciso sulla base di giudizi interiori di qualità. [...] Anche se i
soggetti davano sempre delle ragioni, queste non provenivano da un accesso privilegiato ai processi
sottostanti alla decisione, ma da convinzioni sociali, o da idee su come funzionano le cose in certe
situazioni. O, semplicemente, le persone tiravano a indovinare. [...] la gente inventa delle ragioni e ci
crede. In altre parole , i meccanismi interni di importanti aspetti mentali, inclusa la
comprensione del perché facciamo quello che facciamo, non sono necessariamente
conoscibili all’io cosciente. - Il cervello emotivo
Negli anni 70 nasce la “Scienza Cognitiva” una disciplina fortemente interdisciplinare che va a
racchiudere parte di queste discipline, nel tentativo di rispondere a quesiti come i precedenti. Il
cosiddetto “esagono cognitivo” compone la scienza cognitiva e pone questa reale interdisciplinarità
- Filosofia
- Informatica - IA
- Linguistica
- Psicologia
- Neuroscienza
- Antropologia
Le discipline scientifiche che costituiscono le "scienze cognitive" e i loro rapporti interdisciplinari. I
tratti pieni rappresentano le discipline, tra le quali esistevano già dei collegamenti scientifici prima
della nascita delle scienze cognitive; quelli tratteggiati le discipline i cui relativi collegamenti si sono
sviluppati come conseguenza
Gli anni Cinquanta e la nascita dell’AI
Due elementi concorrono a dare vita all’ambito dell’AI
-
Multidisciplinarità e interdisciplinarità
Costruzione di calcolatori sempre più grandi e l’intuizione che questi potessero essere
usati come simulatori per la mente umana.
1956 Proposta per un seminario estivo: gruppo di ricerca per l’intelligenza artificiale.
La ricerca deve procedere sulla base della congettura che ogni aspetto dell’apprendimento
o di ogni altra caratteristica dell’intelligenza può essere in linea di principio
descritta così precisamente da poterci costruire una macchina in grado di simularla.
Si tenterà di trovare il modo in cui far sì che le macchine usino il linguaggio, diano luogo ad
astrazioni e concetti, risolvano tipi di problemi ora dominio esclusivo dell’uomo e migliorino
sé stesse
Tuttavia, simulare gli aspetti dell’intelligenza è un’impresa ingegneristica e produce
ambiguità e scetticismo.
(Es. Un motore di ricerca da un risultato migliore di quello che potremmo ottenere noi;
non bisogna soffermarsi sul risultato, ma sul processo, processo cognitivo che, in
questo caso, va a simulare quello dell’intelligenza umana )
Si inizia quindi a parlare delle due anime dell’IA
- Anima ingegneristica, (non importa come lo costruisco conta il fine)
- Anima psicologistica, (programmi a modello della mente, quindi con vincoli e con requisiti, con
similitudini al funzionamento della mente)
Alan Turing e l’epistemologia dell’IA
È un matematico britannico che ha contribuito a decifrare i codici che crepitavano i messaggi
di comunicazione dell’esercito nazista. Egli viene chiamato a fare questo perché era già noto
come teorico della computazione.
Già negli anni ’30 ci dà una teoria formale di quello che è una macchina in grado di calcolare :
contribuisce a sviluppare l’idea che ci possano essere delle macchine intelligenti.
Elabora la sua idea di creare delle macchine pensanti sull’articolo fondativo
dell’epistemologia dell’intelligenza artificiale: Computing Machine and Intelligenze,
pubblicato nella rivista “Mind” 1950. Questo articolo fu citato innumerevoli volte, essendo un
tema estremamente nuovo ed innovativo all’epoca: egli si pone questa domanda
“Le macchine possono pensare?”.
Questo quesito era stato formulato con l’obiettivo di schernire i filosofi come domanda non
seria.
Domanda seria: Programmare una macchina e costruire un processo è una bella idea da un
punto di vista logico, poste le idee, posti gli assiomi, sappiamo già quali teoremi ne possono
derivare; ma questa di fatto è una semplificazione perché se sapessimo davvero sempre
dove la logica ci può portare avremmo risolto tutti i problemi del mondo. Quindi non è detto
che se programmiamo una macchina per fare qualcosa, quella farà necessariamente quello
per cui l’abbiamo programmata.
Questo è un problema grandissimo che riguarda anche le “macchine di oggi”
Elementi principali di questa esposizione:
- Imitazione
- Linguaggio (il linguaggio definisce l’intelligenza umana, quindi deve essere pertinente)
- Interazione (non solo scrivere un testo ma anche rispondere a “tono” a domande di ogni genere)
- Obiezioni (Turing evidenzia i problemi filosofici, la macchina non potrà avere e altre varie
domande di tipo solipsistico di cui ancora avviene dibattito)
- Apprendimento (il presupposto per il comportamento intelligente artificiale è
All’origine del cognitivismo
-
N.B. La psicologia cognitiva, anche detta cognitivismo, è una branca della psicologia applicata
allo studio dei processi cognitivi, teorizzata a partire dagli anni 1960, che ha come obiettivo lo
studio dei processi mentali mediante i quali le informazioni vengono acquisite dal sistema
cognitivo, elaborate, memorizzate e recuperate. La cosiddetta "rivoluzione cognitiva" rimpiazzò
l'orientamento teorico allora prevalente, il comportamentismo, che invece teorizzava la non
indagabilità dei processi mentali, e l'associazione diretta tra stimolo e risposta.
Touring
Tra XIX e XX sec. c’è una sorta di concertato tra logica e psicologia. Il filone della logica
comprende logica formarle, calcolo preposizionale e predicativo.
Viene introdotta da Touring la teoria della computazione (= processo che posso scomporre in una
serie di passi diversi). Secondo tale teoria i processi di calcolo possono essere implementati in più
stadi; la macchina universale di Turing è a tutti gli effetti un antenato del calcolatore, perché non
svolge una sola funzione, ma inserendo i dati è in grado di compiere diversi tipi di calcolo.
Newell e Simon
Sono considerati padri dell’intelligenza artificiale soprattutto a livello cognitivo, si sono
occupati del campo delle regole euristiche.
Simon analizzò i mezzi che abbiamo a disposizione per raggiungere il nostro obbiettivo o
risolvere il nostro problema. Non siamo in grado di applicare una razionalità perfetta,
normalmente ci muoviamo sulla base di conoscenze parziali e prendiamo decisioni in base a
queste conoscenze. Le soluzioni che troviamo ai nostri problemi e le scelte che facciamo
sono per noi soddisfacenti ma non ottimali e, nonostante ciò, ne siamo soddisfatti. Simon
cerca di studiare quali sono le caratteristiche cognitive che ci servono per prendere queste
decisioni.
Newell voleva cercare di capire quali fossero strategie che i matematici usavano per
risolvere i problemi, studiando la mente come manipolatore di simboli e elaboratore di
informazioni.
Chomsky
propone una teoria esplicativa di come funziona il linguaggio umano, in modo simbolico e
linguistico. Introduce l’idea che esistano delle entità mentali per andare contro il
comportamentismo; Se ci sono entità mentali, allora vi sono anche rappresentazioni interne
(simboli) nel cervello.
Questo suo studio introduce la grammatica generativa = forme di grammatica il grado di
generare strutture di linguaggio (teoria dell’apprendimento linguistico).
La visione formale delle grammatiche di Chomsky permette di analizzare più modelli
grammaticali, gerarchizza le grammatiche e queste possono essere messe in
corrispondenza con linguaggi in informatica (es. grammatiche che permettono più simboli
alla loro sinistra, creando grammatiche più complesse)
→ Sono grammatiche generative perché opposte a quelle descrittive, che descrivono il
modo in cui viene analizzato un testo
La grammatica generativa è un insieme di regole derivazionali, passando da un
antecedente a un conseguente nell’atto implementativo. Noi siamo in grado di produrre un
numero indefinito di nuove frasi a partire da un numero finito di frasi che abbiamo letto/
sentito; quindi, la nostra grammatica generativa è potente.
Chomsky cerca di dimostrare che si potesse costruire un programma per trattare il linguaggio umano,
ma ad oggi ancor non è possibile riprodurlo
1. PROBLEM SOLVING E SVILUPPI DELL’IA
Disciplina che si sviluppa dal punto di vista psicologico. Cosa vuol dire risolvere un
problema? La soluzione non è sempre il risultato finale, ma l’ordine di regole applicate
per raggiungere un esito
- Comprendere il problema (cosa viene chiesto, quali informazioni si hanno)
- Rappresentare correttamente il problema (schema/struttura spaziale)
- Categorizzare correttamente il problema (scegliere le operazioni per risolverlo)
- Pianificare i passaggi di soluzione
- Monitorare il processo
- Valutare il risultato
Risolvere i problemi in modo automatico – l’AUTONOMIA, è la chiave.
Grazie all’informatica possiamo immaginare il problem solving automatico
- Linguaggio naturale: descrizione del problema
- Algoritmo: descrizione delle operazioni
- Programma: descrizione formale dell’operazione
- Linguaggio macchina: descrizione dettagliata di tutti i micropassaggi
Il Problem solving è alla base dell’intelligenza artificiale, il problema da risolvere generalmente
presenta più stati.
uno stato del problema è la rappresentazione di una possibile configurazione degli
elementi del problema
Stato iniziale
Uno o più stati finali (obiettivi)
L’agente compie una serie di operazione che fanno passare da uno stato all’altro
la situazione. Uno stato è raggiungibile se esiste una sequenza di applicazioni di
operatori che porta a quello stato, può non esserci un unico stato finale. Gli stati
sono legati dalle azioni che legano l’uno all’altro.
Rappresentazione grafica nello spazio dello starti attraverso il grafo orientato
• Nodi (stati)
• Archi (frecce che collegano i nodi)
• Cicli
• Predecessore/successore
• Cammino (operazioni da fare)
• Lunghezza del cammino (insieme delle operazioni che devo fare)
Problema risolto = stato finale
La soluzione del problema non è essere arrivati allo stato finale ma aver trovato un
cammino per arrivare alla soluzione da stato finale a stato iniziale.
Soluzione ottimale = ci sono più stati finali e più cammini, però alcuni sono ottimali,
cioè quelli che impiegano il minor numero di risorse per ottenere i migliori risultati. Se
gli operatori hanno lo stesso costo equivale al cammino più corto.
L’intelligenza artificiale nasce sull’assunzione che è possibile sacrificare l’ottimalità della
soluzione per trovarne qualcuna che è soddisfacente che però che permette di sprecare
meno risorse nella sua stessa ricerca.
ALBERI DI RICERCA
• Un albero è un grafo con un solo nodo senza
predecessori (radice) e con tutti gli altri con un solo
