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“Ho sempre detto che c’era qualcosa di fondamentalmente sbagliato nell’universo…” (Arthur Dent)

Posts Tagged ‘Intelligenza’

Il Dilemma dell’Avventuriero

Posted by scardax su settembre 16, 2011

Ci sono alcune tematiche scientifiche che possiamo solo definire trasversali: si ripropongono un po’ ovunque. Una di queste, forse leggermente meno conosciuta al di fuori del mondo accademico, è il cosidetto dilemma dell’exploration vs. exploitation che, in mancanza di una miglior traduzione italiana, chiameremo qui col nome originale. E’ un dilemma al quale tutti noi, seppur inconsciamente, siamo abituati fin dalla più giovane età, e deriva principalmente dal dover agire in un mondo di cui abbiamo solo un’informazione incompleta. Conoscendo solo una porzione di tutto quello che ci circonda, ad ogni decisione da prendere siamo confrontati con due possibili opzioni:

  1. Selezionare l’azione che, secondo la nostra conoscenza, è la migliore in quella circostanza (exploitation),
  2. Esplorare alternative al momento sconosciute, con la possibilità di un rendimento scostante ed eventuali perdite di tempo e risorse (exploration).

Dobbiamo continuare a lavorare sul progetto fallimentare che ci ha tenuti impegnati nelle ultime settimane? O è ora di abbandonarlo per dedicarsi ad altro? Meglio andare alla spiaggia che conosciamo benissimo? O cercarne un’altra? Esempi del genere riempiono la nostra attività cosciente in ogni istante.

La formulazione del problema in questi termini è relativamente recente, fine degli anni ’80, e si è presentata durante lo studio del multi-armed bandit, che in sostanza è una slot machine con N diverse leve, ciascuna delle quali ha una probabilità diversa di vittoria per il giocatore. Senza conoscere questa probabilità a priori, qual’è la strategia migliore a questo gioco? La soluzione dell’americano Gittins prevedeva il calcolo di determinati indici, detti appunto indici di Gittins, e nonostante il grande numero di assunzioni che dovette fare, contribuì a dare una prima formulazione rigorosa di questo dilemma.

Da allora, lo stesso dilemma è ricomparso sempre più spesso, soprattutto (come ci si potrebbe aspettare) nei campi di ricerca interessati a comportamenti “intelligenti” da parte di robot e agenti software: pensiamo ad un giocatore di Poker che può scegliere di sacrificare parte dei suoi guadagni per apprendere qualcosa sul tipo di gioco dell’avversario, o ad un robot mobile che deve decidere come arrivare da qualche parte senza però conoscere ancora la mappa del luogo in cui si trova. Soluzioni tipiche di questo genere di problemi richiediono generalmente alti livelli di esplorazione iniziali (quanto l’ambiente è ancora altamente incerto), e sempre più exploitation man mano che il mondo diventa più conosciuto.

Eppure, fino ad ora i ricercatori si sono concentrati su situazioni sostanzialmente statiche, nelle quali l’ambiente non cambia o, se cambia, cambia poco. Provate a pensare a quanto è difficile, invece, bilanciare questo dilemma in un universo complesso come quello umano, nel quale le informazioni cambiano (a volte anche rapidamente) e spesso sono anche sbagliate di partenza (pensate ai pregiudizi, alle supposizioni errate ecc.). In effetti, ricercatori che indagano sulle modalità neurologiche di questo bilanciamento stanno scoprendo meccanismi sempre più complessi ed affascinanti che regolano il nostro comportamento di tutti i giorni, rendendoci a tratti più avventurosi, a tratti più cauti.

Come semplice esempio per concludere, pensate alla noia: questa non è altro che un modo per dirvi che state sprecando le vostre risorse in un comportamento che non vi porta nulla, e che invece sarebbe meglio investite per esplorare qualcosa che ancora non conoscete. Riusciremo un giorno ad implementare comportamenti similmente complessi in esseri artificiali?

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Problemi di Senso Comune

Posted by scardax su maggio 21, 2009

Questa ve la devo assolutamente raccontare.

Negli anni ’80, uno dei maggiori ricercatori di Intelligenza Artificiale (o, come va di moda chiamarla oggi, di Scienze Cognitive), Douglas Lenat, era reduce da due mezzi insuccessi nel tentativo di sviluppare macchine “creative”: aveva inizialmente sviluppato un programma, Am (Automatic Mathematician), capace di esplorare nuove idee matematiche a partire da alcuni concetti standard, che pero’ aveva smesso di dare risultati dopo i primi promettenti successi.

In seguito aveva pensato di puntare più in alto, progettando un sistema, Eurisko, capace, a differenza di Am, di fare ricerche nei campi più disparati. Diede ottimi risultati in alcuni giochi di strategia, ebbe qualche altra idea notevole, ma in seguito comincio’ a bloccarsi sempre più di frequente. Ad un certo punto, secondo la leggenda, ebbe l’idea di cancellare tutte le sue idee, ma l’idea stessa si cancello’ prima di riuscire a fare ulteriori danni.

A quel punto, uno pensa, Lenat si sarebbe dovuto scoraggiare. Invece no. Si chiese: cos’é che distingue il calcolatore da noi? Risposta: l’immensa quantità di informazioni che noi diamo per scontate ma che lui non conosce. Ad esempio, che una forchetta si usa per mangiare, o che una foglia tipicamente sta attaccata ad un albero. E quindi concluse: creiamo un programma che le conosca, tutte queste cose. Anzi, che conosca TUTTO. Un’enciclopedia.

Fondo’ una compagnia, chiamo’ diversi esperti nei settori più svariati, e comincio’ a popolare il database del nuovo software, chiamato Cyc (da EnCYClopedia), di centinaia e centinaia di questi fatti. L’idea é tipica di questo genere di programmi: si inseriscono numerose frasi (non in linguaggio naturale, ma in un qualche linguaggio logico) che formano il “sapere” del calcolatore. Questi poi, grazie a delle regole di inferenza, cerca di dedurre a partire da cio’ che conosce nuove cose. Ad esempio, se sa che “il 15 Giugno é il compleanno di Mario” e “oggi é il 15 Giugno“, ne deduce facilmente che “oggi é il compleanno di Mario“.

Bene: sono passati 25 anni da quando cominciarono ad inserire frasi nel programma. Si saranno stancati? Manco per idea. E quante ne avranno aggiunte, chiederete voi: un migliaio? Diecimila? Cinquantamila?

Oltre un milione.

Oggi Cyc conosce oltre un milione di piccole informazioni di senso comune e di cultura generale, ed é capace di interpretare tantissime frasi, di chiedere quando non capisce qualcosa, e secondo Lenat presto sarà capace di “leggere un giornale” ed anche di conversare. Nel frattempo, una parte ristretta del database é utilizzabile da chiunque ne abbia necessità (ad esempio é molto utile per il controllo del terrorismo, non sto scherzando) mentre una parte ancora maggiore é disponibile con una licenza di ricerca.

Cyc sta diventando un ometto, oramai.

PS: il post mi é stato ispirato da un paragrafo della bellissima storia sull’Intelligenza Artificiale “Macchine Come Noi”, di Castelfranchi – Stock. Un po’ di pubblicità “libresca” non fa mai male.

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Guardare Oltre l’Orizzonte

Posted by scardax su ottobre 16, 2008

I grandi nomi dell’Informatica – Parte 1

Da qualunque punto di vista lo si guardi, é evidente che, oggigiorno, esistono ancora certe attività che sembrano essere destinate prevalentemente ad un solo sesso. Voglio dire, prendete l’informatica: il numero di donne che ci lavora é, come dire… imbarazzante. Potete appartenere alla schiera dei politically correct e dire che é colpa della cultura, oppure essere pionieri del neodeterminismo e puntare il dito contro i geni, ma il risultato é sempre lo stesso: prendete un informatico a caso, e con una grandissima probabilità questi sarà un uomo. Il che é paradossale, poiché il primo programmatore della Storia fu, neanche a dirlo, una donna. Ma andiamo con ordine.

Verso gli inizi del 1820, mentre in Spagna i rivoluzionari davano inizio ai loro moti, e Young e Champollion decifravano finalmente i geroglifici, un matematico inglese chiamato Babbage anticipava i tempi, e seguendo i pensieri di altri filosofi e scienziati (fra cui il celebre Pascal), progettava la prima macchina in grado di eseguire dei calcoli in maniera automatica, la Macchina Differenziale, capace di compiere alcune semplici operazioni su polinomi. Finanziata direttamente dal Governo Britannico, la sua costruzione si scontro’ pero’ con la tecnologia di allora, non sufficientemente buona da permetterne l’utilizzo.

Babbage pero’ non si scoraggio’, e pochi anni dopo progetto’ una nuova Macchina, questa volta battezzata Analitica, che era una rivoluzione nella rivoluzione: basandosi sul telaio automatico del Francese Jacquard, la macchina avrebbe in teoria dovuto utilizzare delle schede perforate per essere programmata, rendendola capace di eseguire praticamente qualunque calcolo. La Macchina aveva anche numerose altre innovazioni, fra cui una memoria in cui memorizzare risultati intermedi ed un sistema di controllo dei risultati. Anche se la sua costruzione non inizio’ neanche (reduce del semi fallimento della prima, nessuno finanzio’ questo ulteriore progetto), essa attiro’ comunque diverse attenzioni, fra cui quelle della notevole figlia del poeta Lord Byron, Ada Lovelace. Istruita alla Matematica fin dalla più giovane infanzia dalla madre che non voleva che seguisse le orme del padre, Ada supero’ anche Babbage in quanto a visioni futuristiche, arrivando a predire in un articolo che le sue Macchine sarebbero state vitali per la Scienza, ed allegando il primo programma informatico della Storia, capace di calcolare i numeri di Bernoulli.

Chiaramente, l’interesse verso Babbage e Ada Lovelace é più che altro Storico (e forse poetico), visto che la vera marcia dell’Informatica sarebbe cominciata circa un secolo dopo, e le loro idee sarebbero state scoperte nuovamente, ed in maniera indipendente, da altri. Nondimeno, entrambi continuano a far discutere: recentemente, un team di ricercatori é riuscito a costruire una macchina Analitica realmente funzionante, dimostrando che il progetto era valido, mentre é ancora acceso il dibattito provocato dalle affermazioni di Ada secondo cui “le macchine fanno solo cio’ che gli diciamo di fare“, una delle principali argomentazioni utilizzate contro l’Intelligenza Artificiale.

Ma questa é un’altra storia.

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