Intelligenza Artificiale tra Fantascienza e Realtà

Ing. Mario Arrigoni NeriPolitecnico di Milano

Dipartimento di Elettronica e InformazioneArea Informatica

Sezione Intelligenza Artificiale

Ing. Marco BrescianiAlcatel-Lucent Italia S.p.A.

Wireless Transmission Division ETSIResearch & Development

Software Competence Center(Ordine degli Ingegneri Milano A25533)

(

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Sommario

Introduzione; Definizioni Test di Turing.

Problem Solving; Interfacce; Robot;

Cooperazione.

Apprendimento; Bio-Macchine; Intelligenza

Strategica; Question Time.

1

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Introduzione (1)

I

Cos'è l'Intelligenza Artificiale? La disciplina, appartenente

all'informatica, che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che permettono di progettare sistemi digitali e sistemi di programmi capaci di fornire all'elaboratore delle prestazioni che, ad un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell'intelligenza umana [Somalvico, 1987].

Disciplina “di frontiera” emula, non simula; Quello che per noi è “IA” non lo

è in Star Trek.

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Introduzione (2)

I

Il sogno delle macchine intelligenti:

Tradizione filosofico–scientifica La nascita dell'intelligenza

artificiale (1956): “The study is to proceed on the

basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it” [McCarthy, 1955]

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Introduzione (3)

I

Problema di definire i termini:

macchina; pensare.

Nessuna risposta univoca; Sostituire la prima

domanda con un'altra non ambigua;

Nuova forma del problema descritta nei termini di un gioco.

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Turing [Sterrett, 2000]

Possibilità per la macchina di fare meglio dell'uomo; Possibilità di minimizzare le capacità dell'interrogante; Finzione sia per l'uomo sia per la macchina:

Paragonato il livello del loro successo nel fingere di essere una donna.

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SOLIPSISMO: L’unico modo per essere sicuri che una macchina pensa è esserequella macchina

Fino a quando una macchina non potràscrivere un sonetto o comporre un concerto ... non potremmo accettare che la macchina eguagli il cervello, cioè che non solo scriva ma sappia di aver scritto

Le stesse limitazioni potrebbero valere anche per l’intelletto umano

Lucas(1961): Uso di alcuni risultati della logica matematica: Gödel (1931), Turing(1937) . L’uomo può sempre “Uscire fuori”

Errore di pensare che tutte le conseguenze di un fatto si presentino simultaneamente

Lady Lovelace: Le macchine fanno solo ciò che gli viene ordinato di fare

Frutto dell’idea dell’uomo superiore a tutti gli altri esseri

STRUZZO: Conseguenze terribili nel pensare a macchine pensanti

Limitazione all’onnipotenza divinaTEOLOGICA: Pensare come funzione esclusiva dell’anima con origine divina

DifesaObiezione

SOLIPSISMO: L’unico modo per essere sicuri che una macchina pensa è esserequella macchina

Fino a quando una macchina non potràscrivere un sonetto o comporre un concerto ... non potremmo accettare che la macchina eguagli il cervello, cioè che non solo scriva ma sappia di aver scritto

Le stesse limitazioni potrebbero valere anche per l’intelletto umano

Lucas(1961): Uso di alcuni risultati della logica matematica: Gödel (1931), Turing(1937) . L’uomo può sempre “Uscire fuori”

Errore di pensare che tutte le conseguenze di un fatto si presentino simultaneamente

Lady Lovelace: Le macchine fanno solo ciò che gli viene ordinato di fare

Frutto dell’idea dell’uomo superiore a tutti gli altri esseri

STRUZZO: Conseguenze terribili nel pensare a macchine pensanti

Limitazione all’onnipotenza divinaTEOLOGICA: Pensare come funzione esclusiva dell’anima con origine divina

DifesaObiezione

Critiche

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Computazionalismo Forte

Sistema fisico di simboli come modello computazionale dei processi cognitivi umani:

L'attività cognitiva umana può essere simulata da un processo computazionale;

L'attività cognitiva umana intelligente consiste nella manipolazione di simboli.

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Computazionalismo Forte Rappresentazionalismo (IA classica):

stati rappresentazionali (o intenzionali o semantici) essenziali per una teoria di come funzionano i nostri processi cognitivi;

linguaggio del pensiero (mentalese). Eliminazionismo (IA sub-simbolica):

nozioni semantiche, come la rappresentazione, eliminate per basarsi su un vocabolario neurologico o sintattico o di comportamenti;

Es. subsumption architecture [Brooks].

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Minds, Brains & Programs

[Searle, 1980] Un attacco contro la IA

forte: la mente è un

computer e il pensiero una sorta di computazione;

ciò che una macchina e il suo programma fanno, spiega la capacità umana di comprendere.

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Problem Solving (ST)

P

Tracciamento automatico della rotta;

Gestione navi; Ricerca di

sistematicità.

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P.S. – Sistemi Esperti Programmi informatici che, dopo essere stati

opportunamente istruiti, sono in grado di dedurre nuove informazioni da un insieme di informazioni di partenza [WikiPedia];

Conoscenza di dominio fornita da un esperto; Rappresentazione mediante regole di deduzione; Sistemi a regole fuzzy:. Applicazioni tipiche:

Sistemi di controllo per processi non lineari; Diagnosi di guasti / medica.

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P.S. – Planning/Scheduling Generazione e manutenzione

automatica di: Piani di azione; Strategie di esecuzione; Criteri di allocazione delle risorse.

Planning: sintetizzare delle sequenze di azioni per raggiungere un obiettivo a partire da uno stato iniziale;

Scheduling: allocare attività e risorse nel tempo rispettando i vincoli.

Albero di scelta: Previsione degli effetti delle

azioni Valutazione delle situazioni; Nodi al di fuori del controllo del

sistema: Conoscenza parziale:

Pianificazione stocastica. Avversario (ipotesi di razionalità);

Teoria dei Giochi.

2

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P.S. – Agenti Razionali Agente = sistema che esegue delle azioni; Metafora del mondo reale:

Autonomia; Reattività; Proattività.

Razionalità: Agenti DBI (Beliefs – Desired – Intentions).

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P.S. – Agenti Razionali

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Interfacce (Star Trek)

I

Sintesi vocale; Ologrammi; Riconoscimento del

parlato; Visione artificiale.

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Natural Language Processing

Sintesi / Riconoscimento del Parlato Fonetica: studio dei suoni senza riferimento al significato; Fonologia: studio dell'organizzazione dei suoni rispetto alla lingua per

classificare i suoni significativi (possibilmente indipendenti dalla lingua). Riconoscitori (stocastici, neurali, ecc).

Morfologia: studio della struttura delle parole e di come questa si riflette sul significato;

Sintassi: studio della frase. Numero di frasi infinite in un dato linguaggio; Semantica: studio del significato delle frasi. Eliminazione delle ambiguità.

Rappresentazione del significato (logica formale come “mentalese”); Pragmatica: studia l'uso degli atti linguistici (speech acts) in una comunità

Regole retoriche.

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Natural Language Processing

In Star Trek: Estrazione della conoscenza sulla lingua; Rilassamento delle assunzioni sulla

forma; Ipotesi:

Categorie di linguaggi; Assunzione di dominio comune.

John hit the ball

parsing

elaborazione

• Esecuzione• Memorizzazione• Interrogazione• Traduzione

rapp. formale

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ChatterBot

Ad oggi, sistemi puramente pragmatici

AIML (Artificial Intelligence Modelling Language) [1995]

Regole di scrittura (tecniche sintattiche).

ELIZA [1966];

ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity, http://alice.pandorabots.com/):

The most uman computer at Loebner Prize (2000, 2001, 2004).

Applicazioni: Marketing (corporate marketing, eBay, ecc.);

Sportelli automatici;

FAQ.

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Androidi (Star Trek)

A

Androidi “tipo Soong” (TNG)

S

Data, Lore, LAL, ... Androidi “tipo

Korby” (CLA)

K

Korby, Andrea, ... Altri

Ruk (CLA), Unità Automatizzate (VOY), ...

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“Androidi” odierni

Embodied cognition

Robot famosi: ASIMO (Advanced Step in Innovation Mobility); Aibo (bau bau); Nuvo / QRIO

3 4

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Cooperazione (Star Trek)

C

Cooperazione tra intelligenze artificiali: naniti (Wesley...); exocomp; ci mettiamo dentro

anche i Borg?! Mah... basta non farsi assimilare!

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Cooperazione

Sistemi multi-agente (MAS o agenzie); Comunicazione:

Implicita; Esplicita (linguaggi ACL):

Semantica della comunicazione; Semantica del messaggio (ontologie formali, decidibilità, ...).

Ruoli: Majordomo (Regina? Ma quante sono?); Reclutamento / assegnazione.

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“Androidi” odierni

RoboCup: entro il 2050 una squadra di robot sfiderà una squadra di calcio umana!

RocoCup rescue.

5 6

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Intelligenza di Sciame

L'esempio più eclatante: Borg;

Naniti (sempre Wesley...);

Sciame (VOY); Astronavi federali?!

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Intelligenza di Sciame Intelligenza come processo

collettivo; Moltitudine di agenti

“stupidi” ispirati ad animali coloniali;

Software (automi cellulari): Artificial life; Crittografia.

Robot (insetti robotici): US Army; NASA.

7 8

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Apprendimento 1

Reinforcement Learning: Ho un insieme di regole di comportamento; Durante l'operato fornisco dei premi/punizioni.

In un sistema esperto “rinforzo” le regole che hanno portato ad un premio:

Quanto “indietro” propago il premio? Opportunismo vs. Strategia.

9 10 11

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Apprendimento 2 Reti neurali Modello di ispirazione

biologica;

Modelli neurali completi.

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Apprendimento 3

Evoluzione genetica

comportamento risultati

ambiente

Crossovermutazione

• ottimizzazione• programmazione

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Apprendimento Non Supervisionato

Data Mining: Ricerco delle regolarità

nei dati; Marketing, profilazione,

sicurezza. Clustering:

Raggruppo i dati in famiglie rappresentative;

Compressione, riconoscimento.

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Bio–Macchine (Star Trek)

B

Ancora i Borg... Assimilazione; Assimilazione

“inversa” (Data). Binari; 8472; USS Voyager.

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Bio–Macchine

Protesi; Innesti; Biocircuiti:

reti neurali naturali; batteri.

NanoBot: Possibile sinergia con

swarm intelligence.

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Macchine e Sentimenti

Esperienza biologica: i sentimenti scatenano l'azione (Vulcan hanno le emozioni, ma le governano);

Macchina. Devo imporre un “istinto”;

Data; ...

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Emotion Computing

Humor Ironia figura estetica: il significato

contrario alla forma; Studio dell'incongruenza; sorpresa Ambiguità e doppi sensi. Intenzionalità;

Produzione: JAPE; HAHAcronym [Stock et al., 2003].

Riconoscimento: caratterizzazione del testo

(classificazione) [Mihalcea, 2005].

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Intelligenza Strategica

Simulazioni Olografiche Simulazioni militari:

小林丸 (Kobayashi Maru); Stratagema (TNG).

Olo-romanzi. Armamenti:

Dreadnought (VOY). Scacchi Tridimensionali.

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Scacchi Tridimensionali

Un'applicazione di scacchi “classica” può confrontarsi con lo spazio tridimensionale degli scacchi di Star Trek?

Tesi di Laurea... [Relatore Prof. M. Colombetti & Ing. Mario Arrigoni Neri, PoliMi]

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Scacchi Tridimensionali

Le funzioni che devono essere svolte da un programma di scacchi sono divise in tre categorie [Shannon, 1949]: l'individuazione delle mosse possibili data una

posizione; la valutazione delle posizioni ottenute con

ciascuna mossa; la scelta della sequenza di mosse ottimale per

la posizione considerata.

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Scacchi Tridimensionali

Gli algoritmi di IA tradizionale valgono anche per questo gioco!

Si devono però adattare: Spazio 3D; Livelli Mobili; Valutazione.

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Combinazione di: Comportamenti

stocastici; Informazione parziale.

Obiettivo: comportamento “human-like”.

RisiKo! Digital §1/4

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RisiKo! Digital §2/4

AGENTE

tattica strategia

personalità

considerazioni parametri

strategia

BC

A’ D’ A

D

• Competenze specifiche• politiche

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RisiKo! Digital §3/4

agg.stato

clac.funz.

BELbreve

BELlungo

sintesiBELbreve/lungo

WANTbreve

WANTlungo

sintesiWANTbreve/lungo

DOattacco

DOrinforzo

DOspostamento

out

valutazioneobiettivo

scaletta

gestionecarte

DOdifesa

DOgioca tris

monitortattiche

modulostrategico

DB tattiche

DOfine turno

• ragionamento fuzzy (esteso)• modulo “a plug in”

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RisiKo! Digital §4/4

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Domande & Risposte

Ing. Mario Arrigoni Neri mario.arrigoni@polimi.it; arrigoni@elet.polimi.it.

Ing. Marco Bresciani marco.bresciani@alcatel-

lucent.it. The Answer to the Ultimate

Question to Life, the Universe and Everything: 42.