Artificial Intelligence: Mind Control

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Artificial intelligence

Mind Control

Docenti di indirizzo

Informatica: prof. Carlo Bocchetti

Telecomunicazioni: prof. Marco Ferrari

Matematica: prof. Giuseppina Ferreri

Docenti di base

Filosofia: prof. Enrico LaSala

Inglese: prof. Maria Boschetti

Giuseppe Taverna

Liceo Tecnico ind. Informatico

A.s. 2006/2007, a.s. 2006/2007

Sommario

Capitolo I: Cos’è l’Intelligenza Artificiale....................................................................... 2

1.1 Introduzione........................................................................................................... 2

1.2 Origine del termine ............................................................................................... 2

1.3 Cenni storici ........................................................................................................... 2

Capitolo II: Analisi dell’Intelligenza Artificiale.............................................................. 5

2.1 Fondamenti teorici ................................................................................................ 5

2.2 Turing e l’avvicinamento all’AI: Test di Turing............................................... 5

2.3 Architettura base dei sistemi di Intelligenza Artificiale .................................. 6

2.4 Primi programmi di AI......................................................................................... 7

2.5 Linguaggi di AI ...................................................................................................... 7

2.6 Linguaggi di programmazione logica................................................................. 9

2.7 I bots........................................................................................................................ 9

2.8 I sistemi esperti ...................................................................................................... 9

2.9 L’apprendimento ................................................................................................. 10

2.10 Limiti e nuovi traguardi.................................................................................... 11

2.11 Le reti neurali ..................................................................................................... 11

Capitolo III: Frattali e modelli geometrici di neurone ............................................... 13

3.1 Introduzione......................................................................................................... 13

3.2 Frattali: I neuroni................................................................................................. 15

Capitolo IV: Dibattiti filosofici sull’AI: AI fra scienza e coscienza......................... 16

4.1 Introduzione......................................................................................................... 16

4.2 Filosofia della mente........................................................................................... 16

4.3 Formulazione originaria del pensiero AI ........................................................ 18

4.4 Formulazione attuale .......................................................................................... 19

4.5 Come è possibile creare un computer pensante ............................................ 19

Capitolo V: AI and Human Being Intelligence: Are they distinguishable? ............ 21

5.1 Introduction ......................................................................................................... 21

5.2 The Turing Test approach................................................................................. 21

5.3 Understanding & Interpreting IQ.................................................................... 22

5.4 Theories of Intelligence...................................................................................... 24

5.5 Summary and Analysis of “The Terminal Man” by M. Crichton ............... 26

Bibliografia ......................................................................................................................... 28

Webgrafia............................................................................................................................ 28

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Capitolo 1

Cos’è l’intelligenza artificiale

1.1 Introduzione

Non esiste una definizione univoca di Intelligenza Artificiale. Usualmente con questo

termine, spesso abbreviato con l’acronimo A.I. (dall’inglese Artificial Intelligence), si indica

l’insieme di studi e tecniche che portano alla realizzazione di macchine, specialmente

calcolatori elettronici opportunamente programmati, in grado di risolvere problemi, di

svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana.

Dal punto di vista letterale, la locuzione “intelligenza artificiale” è un evidente ossimoro,

in quanto attribuisce al termine “artificiale” qualcosa che è essenzialmente “naturale”.

L’intelligenza artificiale è una disciplina dibattuta tra scienziati e filosofi, in quanto

caratterizzata sia da aspetti teorici che pratici.

L’obiettivo primario dell’A.I. è creare macchine in

grado di pensare e agire come gli esseri umani.

Nel suo aspetto puramente informatico, essa comprende la teoria e le tecniche per lo

sviluppo di algoritmi che consentano alle macchine (tipicamente ai calcolatori) di

mostrare un’abilità e/o attività intelligente.

1.2 Origine del termine

L’espressione “Intelligenza Artificiale” (Artificial Intelligence) fu coniata nel 1956 dal

matematico americano John McCarthy, durante uno storico seminario interdisciplinare

svoltosi nel New Hampshire. Secondo le parole di Marvin Minsky, uno dei “pionieri”

della I.A., lo scopo di questa nuova disciplina sarebbe stato quello di “far fare alle

macchine delle cose che richiederebbero l’intelligenza se fossero fatte dagli uomini”.

1.3 Cenni storici

L’idea di delegare a congegni meccanici talune operazioni tipiche della mente è molto

antica, ma gli sviluppi che più specificamente interessano la nascita dell’I.A. avvengono

attorno alla metà del Novecento.

Si devono ad Alan Turing (1912-1954) due contributi fondamentali:

• Nel 1936 il matematico inglese Turing sviluppò le basi teoriche dell’informatica, proponendo un modello ideale di calcolatore “universale”, conosciuto appunto come macchina di Turing. Egli prese spunto da un’analisi del processo mentale di calcolo e, benché il suo lavoro fosse puramente matematico, Turing usò a più riprese una terminologia antropomorfa, parlando in particolare di “stati mentali” per riferirsi a configurazioni interne della macchina.
• Nel 1950 Turing propose il gioco dell’imitazione, ossia un paradigma per stabilire se una macchina è “intelligente”. Nel suo noto articolo Computing Machinery and Intelligence

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sulla rivista Mind (1950), viene indicata la possibilità di creare un programma al fine di

far comportare un computer in maniera intelligente.

Quindi la progettazione di macchine intelligenti dipende fortemente dalle possibilità di

rappresentazione simbolica del problema.

Il test di Turing - così viene chiamata la condizione che la macchina dovrebbe superare

per essere considerata intelligente – non è stato ancora superato da nessun sistema artificiale,

se non dai computer che si trovano nei romanzi di fantascienza. Negli anni è stato

riformulato, tanto che queste teorie hanno ricevuto diverse confutazioni. Per di più, l’abilità

di gioco viene appresa dal programma scontrandosi con avversari umani.

Il primo lavoro che si usa ascrivere all’intelligenza artificiale risale al 1943, quando

Warren McCulloch e Walter Pitt progettarono una rete neurale.

Se la teoria dell’IA evolve indipendentemente dai progressi scientifici, le sue applicazioni

sono fortemente legate agli avanzamenti della tecnologia informatica. Infatti, solo nella

seconda metà del XX secolo è possibile disporre di dispositivi di calcolo e linguaggi di

programmazione abbastanza potenti da permettere sperimentazioni sull’intelligenza.

Curiosità

Nello stesso anno dell’articolo di Turing sull’omonimo test per le

macchine pensanti, Arthur Samuel presenta il primo programma capace di giocare a Dama,

un risultato molto importante perché dimostra la possibilità di superare i limiti tecnici (il

programma era scritto in Assembly e girava su un IBM 704) per realizzare sistemi capaci

di risolvere problemi tradizionalmente legati all’intelligenza umana. Per di più, l’abilità di

gioco viene appresa dal programma scontrandosi con avversari umani.

L’espressione Artificial Intelligence è stata utilizzata per la prima volta in ambito

scientifico da John McCarthy durante uno storico convegno tenutosi nella città

statunitense di Dartmouth nel 1956.

Lisp

McCarthy produsse il , un linguaggio di programmazione ad alto livello dedicato

specialmente all’I.A. (seguito poi, nel 1973, dal ProLog), e incominciò a sviluppare

programmi generali per la soluzione di problemi. S’incominciò anche a studiare quelli

che oggi sono chiamati algoritmi genetici, ossia programmi capaci di modificarsi

automaticamente in modo da migliorare le proprie prestazioni.

Già nel 1952 Marvin Minski parlava di intelligenza artificiale nella sua tesi presentata

per il dottorato di Matematica presso l’Università di Princeton. Minski sarebbe poi

diventato uno dei massimi studiosi dei processi mentali e delle loro applicazioni nei

sistemi computerizzati (sono suoi gli studi sui frames, strutture che riproducono il

concetto di “stereotipo” per le macchine intelligenti).

“Il problema della ricerca efficace con euristiche rimane un presupposto soggiacente, ma non

è più il problema a quale pensare, per quanto siamo immersi in sotto-problemi più

sofisticati, ossia la rappresentazione e modifica di piani” (Minsky, 1968).

Secondo le parole di Minsky, dopo il 1962 l’I.A. cambia le sue priorità: essa dà minore

importanza all’apprendimento, mentre pone l’accento sulla rappresentazione della

conoscenza e sul problema ad essa connesso del superamento del formalismo finora a

disposizione per liberarsi dalle costrizioni dei vecchi sistemi.

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A.s. 2006/2007

I punti cardine di questa ricerca sono gli studi di Minsky sulla rappresentazione

distribuita della conoscenza, quella che viene chiamata la “società delle menti”, e il

lavoro di John McCarthy sulla rappresentazione dichiarativa della conoscenza.

Quest’ultima viene espressa formalmente mediante estensioni della logica dei predicati e

può quindi essere manipolata facilmente. Con i suoi studi sul “ragionamento non

monotono” e “di default”, McCarty contribuisce a porre gran parte delle basi teoriche

dell’IA.

Alla base dei moderni studi sull’intelligenza artificiale si colloca però un’altra disciplina

fondamentale, la scienza cognitiva. Si tratta di un’area di studi sviluppatasi negli ultimi

trent’anni e intersecante diverse materie (linguistica, filosofia, psicologia e neuroscienze),

e il cui oggetto è lo studio dei sistemi intelligenti, sia naturali che artificiali. Essi vengono

trattati come sistemi di elaborazione dell’informazione che interagiscono con un

ambiente complesso.

Un’altra area di ricerca fondamentale per un’analisi esaustiva dell’intelligenza artificiale è

il moderno connessionismo: esso sostiene che per ottenere un comportamento

intelligente da parte di una macchina occorre riprodurre o perlomeno simulare il

funzionamento del cervello a livello cellulare. Poiché il cervello è costituito da un

numero di neuroni che varia tra 10 e 100 bilioni, e ciascuno di essi è connesso a un

numero variabile tra 10 e 10.000 altri neuroni attraverso sinapsi, secondo i teorici del

connessionismo è necessario ricostruire con strumenti informatici la fitta rete di

connessioni che legano tra loro le cellule neuronali per riuscire a creare una macchina

realmente pensante.

Nell’ultimo decennio del secolo scorso, al perfezionamento delle reti neurali si è

affiancato lo sviluppo di nuovi procedimenti di calcolo, soprattutto derivati dalla teoria

delle probabilità e delle decisioni; e, sul versante delle applicazioni, sono stati sviluppati

metodi efficaci per la costruzione dei sistemi esperti e per il riconoscimento del parlato e

delle forme, questi ultimi specialmente destinati alla robotica e alla visione artificiale.

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A.s. 2006/2007

Capitolo 2

Analisi dell’intelligenza artificiale

2.1 Fondamenti teorici

Sono stati enunciati alcuni fondamenti teorici unanimemente considerati alla base della

moderna A.I.:

• Il ragionamento ed ogni tipo di attività della mente è un calcolo.
• Il calcolo è inteso come manipolazione di simboli in base a regole prestabilite.
• Il simbolo, o rappresentazione, è un oggetto che sta per o raffigura un altro oggetto.
• Può esistere un manipolatore automatico di simboli.

(μηχανη)

Macchina deriva dal greco mechané che a sua volta deriva da méchos

(μηχοσ), mezzo, rimedio, espediente. La definizione più generale di macchina è quella

per cui essa è vista come un insieme funzionale composto da parti chiaramente definite,

cioè da dei ‘meccanismi’, tale che le sue funzioni (sia interne che esterne) si possano

comprendere conoscendo le parti che lo compongono e il modo in cui esse interagiscono.

2.2 Turing e l’avvicinamento all’Intelligenza Artificiale: Test di Turing

Uno degli obiettivi dei primi studiosi di Intelligenza Artificiale è stato realizzare una

macchina che funzionasse come un sistema formale, le cui caratteristiche di una

macchina con sistema formale sono state definite rigorosamente dal grande matematico

inglese Alan Turing (1912-1954) che diede un contributo fondamentale agli studi

sull’A.I.

Nel suo saggio del 1936 “Sui numeri computabili con una applicazione al problema della decisione”

Turing immagina una macchina teorica in grado di compiere qualsiasi tipo di calcolo, di

qualunque genere, facendo delle banali operazioni computazionali. Una macchina di

Turing è costituita da un dispositivo che può scrivere e leggere simboli su un nastro di

lunghezza anche infinita, diviso in celle che possono contenere un solo simbolo

ciascuna. Il dispositivo, oltre a scrivere e leggere i simboli, può spostarsi a destra o

sinistra, una cella alla volta. Il suo funzionamento avviene per passi successivi e ogni

passo è determinato da regole precise che, oltre a considerare il simbolo letto, valutano

anche il suo stato interno. Si può dimostrare che una macchina di Turing è in grado di

simulare il funzionamento di qualsiasi sistema formale e che i moderni calcolatori sono

equivalenti a una macchina di Turing.

Una caratteristica fondamentale della macchina di Turing è che separa l’informazione in

due elementi: il suo stato interno e ciò che ne deriva esternamente.

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A.s. 2006/2007

La macchina di Turing costituirebbe la rappresentazione meccanica di un algoritmo,

ovvero di un insieme di istruzioni che specificano i passaggi tramite i quali si rende

possibile la soluzione di un determinato problema.

Il matematico Church ha inoltre espresso la congettura di Church: qualsiasi cosa sia

calcolabile da un algoritmo, esso è calcolabile da una macchina di Turing. La macchina di Turing

potrebbe eseguire tutti i procedimenti mentali trasformabili in un procedimento formale

di passaggi, da uno stato all’altro, ma, proprio perché basata su procedimenti formali, ne

condividerebbe i limiti. Le proposizioni espresse nell’ambito di un sistema formale non

sono infatti verificabili restando all’interno del sistema e ciò rappresenta un limite di

incompletezza del sistema stesso.

Alcuni teorici dell’A.I. sostengono invece che il cervello è una specie di macchina di

Turing e le operazioni che avvengono in esso sono una sorta di programmi. Questa

teoria è detta teoria rappresentazionale della mente e in base a essa si potrebbero

trovare le regola con cui il nostro cervello elabora i simboli, trasformarle in programmi e

riprodurle artificialmente in un computer.

Alan Turing è inoltre l’autore di un test, apparso nel 1950 nell’articolo Computing

machinery and intelligence sulla rivista Mind, che è universalmente conosciuto come l’unico

in grado di stabilire se una macchina è in grado di pensare o meno: viene infatti definita

“intelligente” una macchina che riesce a superare il test di Turing.

In che modo definiva “intelligente” una macchina?

Il test di Turing consiste essenzialmente nel rispondere alla sua domanda iniziale: “Can

machines think?”. Per rispondere a questa domanda Turing la riformulò nei termini di un

gioco, che chiamò gioco dell’imitazione.

Questo gioco viene effettuato da tre persone: un uomo (A), una donna (B) ed un

interrogante. Quest’ultimo viene chiuso in una stanza, diviso dagli altri due, i quali sono

da lui conosciuti con i nomi X e Y. Scopo del gioco è che l’interrogante capisca chi sia

l’uomo e chi sia la donna, facendo delle domande ai due. Affinché nulla possa aiutare

l’interrogante a capire chi sia l’uomo e chi la donna, le risposte verranno dattiloscritte.

Lo scopo di A è quello di ingannare l’interrogante, lo scopo di B è quello di aiutarlo.

Il test di Turing si basa sulla convinzione che una macchina si sostituisca ad A, e nel caso