Intelligenza artificiale classica: scopri le strategie che hanno costruito l’IA

L’intelligenza artificiale classica comprende approcci in cui conoscenze, regole e relazioni vengono rappresentate esplicitamente per permettere a un sistema di ragionare, cercare soluzioni e prendere decisioni. In questa dispensa analizzeremo l’IA simbolica, la rappresentazione dei problemi attraverso lo spazio degli stati, il funzionamento dei sistemi esperti e il ruolo delle euristiche nella ricerca. Approfondiremo inoltre l’algoritmo A*, che combina il costo già sostenuto con una stima del costo restante per orientare la ricerca verso le soluzioni più promettenti, fino ad arrivare agli approcci bio-ispirati e agli algoritmi genetici.

Intelligenza Artificiale classica

Elementi chiave

  • IA classica = rappresentazione della conoscenza + inferenza + ricerca, attraverso strutture e procedure definite esplicitamente dal progettista.
  • IA simbolica = conoscenze rappresentate tramite simboli, fatti, regole e relazioni, manipolabili attraverso procedure formali.
  • Esplosione combinatoria = crescita rapidissima delle possibilità, che può rendere impraticabile esplorare completamente lo spazio del problema.
  • Spazio degli stati = insieme degli stati possibili e delle transizioni, rappresentabile come un grafo di configurazioni e azioni.
  • Soluzione = percorso dallo stato iniziale a uno stato obiettivo, eventualmente valutato attraverso costi associati alle azioni.
  • Ricerca ≠ ottimizzazione ≠ pianificazione: trovare una soluzione, trovare la migliore soluzione e costruire una sequenza vincolata sono problemi differenti.
  • Sistema esperto = base di conoscenza + motore inferenziale + interfaccia + eventuale modulo di spiegazione.
  • Forward chaining → fatti → conclusioni; backward chaining → ipotesi → condizioni necessarie per verificarla attraverso fatti e regole.
  • Conoscenza ≠ inferenza: nei sistemi esperti, fatti e regole sono separati dal meccanismo che li utilizza per produrre conclusioni.
  • Knowledge acquisition bottleneck = difficoltà di raccogliere, formalizzare, aggiornare e mantenere coerente una grande base di conoscenza.
  • Euristica ≠ funzione di valutazione: la prima stima il costo verso l’obiettivo; la seconda misura quanto uno stato sia favorevole.
  • Euristica ammissibile = non sovrastima mai il costo minimo reale ancora necessario per raggiungere l’obiettivo.
  • A: f(n) = g(n) + h(n)* combina costo già sostenuto e costo restante stimato per guidare la ricerca.
  • IA bio-ispirata ≠ IA simbolica: utilizza principi naturali per esplorare e ottimizzare grandi spazi senza rappresentare necessariamente regole esplicite.
  • Algoritmo genetico → popolazione → fitness → selezione → crossover → mutazione → nuove generazioni, migliorando progressivamente soluzioni candidate senza garantire l’ottimo globale.

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