Intelligenza Artificiale e Agenti Intelligenti

Fondamenti e Valutazione dell'Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) è una branca dell'informatica che mira a creare sistemi capaci di eseguire compiti che, se svolti da esseri umani, richiederebbero intelligenza. Questo include l'apprendimento, il ragionamento e l'adattamento a situazioni mutevoli. L'approccio psicologico cerca di emulare i processi cognitivi umani, mentre l'approccio informatico si concentra sulla realizzazione di sistemi che agiscono in modo razionale. Il Test di Turing, proposto da Alan Turing nel 1950, è un criterio per valutare l'abilità di un sistema di IA di esibire comportamenti indistinguibili da quelli umani. Tuttavia, il test non misura la comprensione o la consapevolezza, ma solo la capacità di imitazione. Progetti come CYC e OpenMind hanno tentato di dotare i sistemi di IA di senso comune, una componente essenziale dell'intelligenza umana che permette di interpretare e reagire a situazioni quotidiane. L'intelligenza, in questo contesto, è vista come la capacità di apprendere dall'esperienza, adattarsi, comprendere concetti astratti e influenzare l'ambiente in modo significativo.

Caratteristiche e Razionalità degli Agenti Intelligenti

Gli agenti intelligenti sono sistemi che percepiscono l'ambiente attraverso sensori e agiscono su di esso mediante attuatori. La loro funzione agente, che può essere rappresentata matematicamente, determina l'azione appropriata in base alla storia delle percezioni. Questi agenti sono caratterizzati dalla loro situazione nell'ambiente, dalle capacità sociali, dalle credenze, dagli obiettivi e dalle intenzioni, e possono essere embodied, ovvero dotati di un corpo fisico o virtuale. Un agente razionale agisce in modo da massimizzare il proprio criterio di valutazione delle prestazioni, che dipende dalla misura delle prestazioni, dalle conoscenze pregresse e dalle capacità percettive e di azione. La razionalità di un agente è legata alla sua capacità di apprendere e adattarsi, diventando autonomo e migliorando le proprie prestazioni attraverso l'esperienza.

Ambienti di Simulazione per lo Sviluppo di Agenti Intelligenti

Gli ambienti in cui operano gli agenti intelligenti sono cruciali per definire i problemi che devono affrontare. Possono essere classificati come completamente osservabili, parzialmente osservabili o non osservabili, e possono variare in termini di dinamicità, prevedibilità e presenza di altri agenti. Gli ambienti reali sono generalmente complessi, con caratteristiche quali la parziale osservabilità, la stocasticità, la dinamicità e la presenza di più agenti. I simulatori di ambienti sono strumenti software che forniscono un contesto controllato per lo sviluppo e la valutazione degli agenti intelligenti, permettendo di testare e affinare le loro capacità in scenari vari e ripetibili.

Classificazione e Struttura degli Agenti Intelligenti

Gli agenti intelligenti possono essere distinti in base alla loro struttura interna e al metodo decisionale. Un agente è definito dalla combinazione di un'architettura, che può essere fisica o virtuale, e un programma che implementa la funzione agente. Esistono vari tipi di agenti: basati su tabella, reattivi semplici, basati su modello, con obiettivo, con valutazione di utilità e che apprendono. Gli agenti basati su tabella associano azioni direttamente alle percezioni, ma sono limitati dalla loro scalabilità. Gli agenti reattivi semplici seguono regole condizionali per agire. Gli agenti basati su modello mantengono una rappresentazione interna dell'ambiente per guidare le decisioni. Gli agenti con obiettivo formulano piani per raggiungere specifici traguardi. Gli agenti con valutazione di utilità bilanciano tra obiettivi diversi per massimizzare la loro utilità. Infine, gli agenti che apprendono migliorano le proprie prestazioni attraverso l'esperienza, adattando il loro comportamento in base ai feedback ricevuti.