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Integrazione della programmazione logica e della logica dei fluenti

Integrazione della programmazione logica e della logica dei fluenti

di Vincenzo Pallotta


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  • Tipologia: Tesi di Laurea di secondo livello / magistrale
  • Anno accademico: 1997/1998
  • Relatore: Franco Turini
  • Correlatore: Giorgio Levi
  • Relatore: Franco Turini
  • Università: Università degli Studi di Pisa
  • Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  • Corso: Scienze dell'Informazione
  • Cattedra: Metodi per il trattamento dell'informazione
  • Lingua: Italiano
  • Formato: PDF
  • Protezione: Adobe DRM (richiede software gratuito Adobe Digital Edition)
Sin da piccoli i nostri genitori ci ripetono di "riflettere” sulle nostre azioni, in modo da poterne evitare le conseguenze negative. È, quindi, evidente come questo tipo di attività caratterizzi in maniera inequivocabile un comportamento coscienzioso e diligente. Con molta probabilità questo è richiesto anche a un'entità artificiale che voglia in qualche modo manifestare un comportamento intelligente. I sistemi artificiali non devono soltanto risolvere problemi: forse il problema più grande è evitare di causarne! Quanto più complesso diventa l'ambiente entro il quale un "agente” si trova immerso, tanto più diventa cruciale riflettere sul proprio comportamento in modo da "prevedere” le conseguenze delle proprie azioni. Da un'altra prospettiva, si può pensare che la capacità di problem solving sia formulabile anch'essa come attività di "riflessione” sugli effetti di ipotetiche sequenze di azioni. Questa è proprio la definizione di action planning! Cosa significa, però, riflettere sulle azioni? Quello che in genere fa un essere umano è "simulare” a mente l'esecuzione di una sequenza di azioni, valutando in qualche modo i risultati più probabili di ciascuna di esse, per poi eseguire la successiva a partire dallo stato modificato da tali conseguenze. Il processo di valutazione e di selezione delle conseguenze possibili non è ben chiaro. Quello che, invece, è evidente è che talvolta questo processo deve essere portato a termine in un tempo molto breve. Accade, quindi, che soggetti con scarsa capacità di analisi e di sintesi si comportino in maniera istintiva non essendo sufficiente il tempo a disposizione per concludere l'intero processo di "riflessione”. È altresì chiaro che, per abbattere la complessità del ragionamento, l'essere umano è portato a effettuare un notevole numero di semplificazioni e assunzioni, in modo da considerare il minor numero possibile di conseguenze dell'azione su cui sta riflettendo. Sebbene in certe situazioni il comportamento dell'uomo possa sembrare fortemente istintivo, esso è il risultato di un gran numero di ottimizzazioni del sistema cognitivo razionale. È comunque possibile descrivere ad alto livello i meccanismi del pensiero che sottendono a questo tipo di processo cognitivo? Il tentativo di fornire una risposta soddisfacente a questo quesito ha impegnato da circa trent'anni, e impegna ancora adesso, la ricerca in intelligenza artificiale e in modo speciale alcune aree in cui si cerca di comprendere come si sviluppi il "buon senso” o "senso comune” negli individui razionali. La convinzione di molti altri studiosi dell'intelligenza artificiale simbolica è che il nocciolo del problema sia capire in che modo si debba adeguatamente trattare l'informazione qualitativa estratta dalla percezione della realtà. Del resto, è facilmente verificabile come un più elevato livello di astrazione abbia permesso di risolvere problemi sempre più complessi. Non c'è ragione per cui ciò non debba accadere per la ricostruzione algoritmica del ragionamento umano. Molti sono convinti che il sogno dell'intelligenza artificiale sia definitivamente fallito e non ci sia più nulla o quasi da scoprire. Non sono assolutamente d'accordo. È come dire che il teorema di incompletezza di Gödel avrebbe dovuto mettere tutti i matematici in pensione; è, invece, successo qualcosa di imprevedibile e miracoloso: è nata l'informatica! Un'ultima considerazione: in questo lavoro si è fatto uso estensivo di tecnologie ormai quasi del tutto consolidate e, tuttavia, si sono ottenuti nuovi risultati importandole in uno specifico dominio di ricerca. Ciò significa che lo sviluppo tecnologico in altri settori potrà fornire ulteriori strumenti metodologici e concettuali da utilizzare per migliorare lo stato dell'arte raggiunto nella disciplina che si sta considerando. In programmazione logica, ad esempio, si stanno sviluppando moltissimo gli strumenti per l'interpretazione astratta di programmi logici. Questo approccio non è ancora mai stato preso in considerazione nella ricerca relativa a ciò che questa tesi andrà a trattare. Prevedo comunque che, in breve tempo, questo tipo di tecnologia verrà utilizzata anche qui, facendo compiere alla ricerca un grosso salto di qualità (com'è avvenuto con l'introduzione della programmazione logica). Un discorso analogo vale per la logica lineare. Concludendo questa prefazione mi resta da dire che l'intelligenza artificiale non è fallita ma si è soltanto arrivati alla prima tappa. Ora, però, bisogna ripartire!