Riassunto esame intelligenza artificiale, prof. Bianchini, libro consigliato "Intelligenza artificiale", Ernesto Burattini

STRIPS

all'interno di un'area formata da una serie di stanze e un corridoio. In stati, obiettivi e piani vengono

STRIPS

rappresentati con una sequenza di predicati.

Una soluzione deve avere le seguenti caratteristiche:

– essere efficace;

– essere completa;

– essere consistente.

Per ottenere una soluzione come quella descritta sopra è necessario definire un algoritmo che, in base allo stato iniziale,

all'obiettivo e alle azioni disponibili costruisca progressivamente un piano con le caratteristiche di efficacia,

completezza e consistenza.

La pianificazione è stata utilizzata con successo in diverse aree, ma ha prodotto risultati deludenti in altre, per esempio

quella del controllo dei robot.

1' problema: il pianificatore non si occupa direttamente di come lo stato attuale del mondo gli venga fornito in ingresso

e di come il piano venga tradotto in pratica.

2' problema: se l'ambiente si modifica durante l'esecuzione del piano non c'è alcuna garanzia che il piano possa avere

successo, visto che il piano viene sviluppato sulla base di una descrizione del mondo valida prima dell'esecuzione del

piano stesso.

3' problema: operare in un ambiente reale spesso richiede di prendere decisioni in tempi brevi.

Secondo Brooks, un sistema intelligente deve essere visto come un sistema dotato di un corpo, deve essere situato in un

ambiente esterno e deve poter interagire direttamente con tale ambiente, piuttosto che mediante rappresentazioni

simboliche elaborate da uno sperimentatore umano.

Approccio behavior based Approccio ibrido

Ci si basa sul comportamento, che viene suddiviso in una Approccio nel quale un pianificatore centrale è collegato

serie di sotto-comportamenti o comportamenti semplici. con un sistema reattivo che opera a livello sub-simbolico e

Il sistema finale consiste in una serie di moduli in cui i sensori sono direttamente connessi con i motori.

comportamentali. Questi sistemi sono tipicamente organizzati in tre parti:

Vi sono diverse differenze che esistono tra il modo di - pianificatore

operare dell'approccio behavior based e dei sistemi - sistema reattivo

classici dell'IA: - sistema di interfaccia

- questa tecnica permette di procedere in modo Con questo tipo di architetture si tenta di affrontare i

incrementale sviluppando prima i moduli più basilari e problemi lasciati irrisolti dai sistemi di pianificazione.

aggiungendo poi progressivamente altri moduli; Le architetture ibride sfruttano sistemi di controllo e di

- non è prevista una rappresentazione interna esplicita e rappresentazione della conoscenza molto diversi.

completa dell'ambiente esterno; L'approccio ibrido ha abbandonato l'idea che la

- sia gli strati più bassi che quelli più alti interagiscono pianificazione e il ragionamento debbano svolgersi sulla

direttamente con l'ambiente esterno e che la quantità di base di un modello completo del mondo separato dalla

elaborazioni interne necessarie per la produzione del percezione e dall'azione.

comportamento desiderato sono di norma assai contenute; L'approccio ibrido si propone dunque di combinare i

- in questo approccio il comportamento complessivo del vantaggi dei sistemi reattivi con i vantaggi dei sistemi di

sistema non è visto come qualcosa che viene prodotto dal pianificazione.

sistema direttamente, ma piuttosto come qualcosa che I limiti degli attuali sistemi ibridi sono principalmente

emerge dall'interazione tra le sotto-componenti del quelli di far dialogare in modo efficace il sistema reattivo

sistema e tra il sistema e l'ambiente. e il pianificatore.

Questo approccio è stato applicato con successo nello

sviluppo di agenti software e in robot mobili.

È stato accusato di ignorare l'importanza delle

rappresentazioni interne e di basarsi quasi esclusivamente

su meccanismi reattivi.

L'approccio behavior based si basa sull'assunto implicito che la decomposizione del comportamento in una serie di

comportamenti basilari produca una semplificazione del problema complessivo.

Esistono due modi per descrivere il comportamento di un sistema situato in un ambiente:

– una descrizione distale → descrizione dal punto di vista di un osservatore esterno che utilizza un'etichetta

linguistica per descrivere una sequenza di cicli senso-motori che sono prodotti dal sistema o che il sistema

deve produrre. Il comportamento di un punto di vista distale è il risultato dell'interazione tra il comportamento

prossimale e l'ambiente.

– Una descrizione prossimale → descrizione dal punto di vista del sistema che indica come tale sistema reagisce

al flusso di informazioni sensoriali che gli arrivano dall'ambiente esterno.

Il problema del behavior based è che la decomposizione che vien utilizzata per determinare l'architettura generale del

sistema di controllo che opera a livello prossimale viene effettuata dallo sperimentatore sulla base di una descrizione

distale del comportamento desiderato.

Un modo per superare questo problema è quello di utilizzare sistemi in grado di auto-organizzarsi, senza la necessità di

una fase dove lo sperimentatore effettui la decomposizione del sistema.

L'idea di questo metodo è semplice:

1. creazione di una popolazione di agenti dotati di sistemi di controllo casualmente diversi;

2. vengono fatti riprodurre gli agenti il cui comportamento approssima maggiormente quello desiderato;

3. si ripetono le prime fasi finche non si ottiene almeno un individuo in grado di produrre il comportamento

desiderato.

È interessante vedere come questi sistemi sviluppati secondo questo metodo, di norma: sono in grado di risolvere

problemi relativamente complessi da un punto di vista ditale, e problemi semplici da uno prossimale; spesso

identificano delle soluzioni qualitativamente diverse da quelle che possono essere identificate da un ricercatore che

cerca di progettare esplicitamente un robot in grado di risolvere il problema dato.

→ diverse strategie per risolvere il compito del robot di evitare gli ostacoli:

1) il robot dovrebbe essere in grado di:

– esplorare l'ambiente costruendo una rappresentazione interna della forma dell'ambiente;

– aggiornare continuamente questa mappa;

– completata l'estrazione della mappa, dirigersi verso uno dei due angoli-obiettivo.

2) risoluzione del problema basata su una rappresentazione interna limitata a quegli aspetti che sono necessari per la

risoluzione del compito:

– esplorare l'ambiente fino ad incontrare una parete;

– circumnavigare l'ambiente mantenendo le pareti sul proprio lato destro;

– misurare la lunghezza del muro corrente e confrontandola con quella del muro incontrato precedentemente;

– fermandosi di fronte ad un angolo quando la lunghezza del muro corrente è maggiore di quella di quella del

muro incontrato precedentemente.

3) dopo un certo numero di generazioni, appaiono individui che (– comportamento più evoluto rispetto agli altri due):

– esplorano l'ambiente finché raggiungono un angolo dell'ambiente;

– abbandonano l'angolo con una direzione di circa 45 gradi rispetto alle due pareti che formano tale angolo;

– quando incontrano una nuova parete, la seguono fino a raggiungere l'angolo corrispondente.

Questi robot non solo tendono ad utilizzare l'ambiente ma possono anche conferire attraverso il comportamento un

potere rappresentativo agli stati sensoriali.

Questo tipo di strategia è in grado di raggiungere l'obiettivo in tutti gli ambienti rettangolari. Si osserva che:

– il sistema sfrutta l'interazione con l'ambiente esterno per risolvere il problema;

– il tipo di soluzioni sviluppate dagli individui sottoposti al processo di evoluzione artificiale sono

qualitativamente diverse dal tipo di soluzioni che possono essere ideate da un ingegnere o da un ricercatore.

-Visione Artificiale (VA)-

Sistema visivo umano Visione artificiale

Il nostro sistema visivo funziona grazie a delle particelle L'osservatore è una o più videocamere collegate ad un

di luce, chiamate fotoni, che vengono riflesse dagli oggetti calcolatore. Una di queste misura una matrice di elementi

osservati e cadono du un tappeto di cellule cilindriformi, i fotosensibili. Il sensore sostituisce il ruolo della retina

fotorecettori, disposti sulla retina del nostro occhio. artificiale e produce un'immagine digitale: quanto più è

Ad ogni fotorecettore corrisponde una piccola porzione alto il valore, tanto più è intensa la luce.

del campo visivo. Le pareti di queste cellule sono Un'immagine può essere generata da un numero

costellate da molecole che trasformano l'energia di ogni vastissimo di scene, cioè configurazioni spaziali di

fotone in un segnale elettrochimico che viene trasmesso oggetti.

alla corteccia celebrale. In ogni singolo istante la

disposizione di questi corrisponde ad un'immagine.

Anni '60-'70 → per costruire una macchina occorre far uso di un modello top-down (dall'alto verso il basso).

Marr intuisce e sistematizza uno dei risultati più rilevanti. Fa delle rappresentazioni iniziali del processo visivo e della

loro natura bottom-up (dal basso verso l'alto) il punto di partenza per la costruzione di un sistema VA.

L'idea è quella di partire da una rappresentazione primaria e arrivare ad una ricostruzione del mondo.

3D

Anni '80, questa posizione si è consolidata nelle aree come la robotica.

Ci sono state due linee di pensiero che hanno segnato la teoria della percezione di quest'ultimo secolo:

– la percezione è un processo d'inferenza: il ruolo del sistema percettivo sarebbe quello di risolvere le ambiguità

utilizzando processi intelligenti. Gregory ha descritto la percezione come un'operazione di controllo e

conferma di ipotesi. In questo quadro s'iscrive l'approccio che considera la percezione un processo di problem

solving.

– La percezione è un processo diretto: è Gibson a sollecitare questo secondo orientamento che pone in rilievo la

ricchezza e la completezza delle informazioni contenute nello stimolo visivo.

Agli inizi della propria storia la VA mostrò una netta propensione verso la prima di queste due posizioni. Al contrario, la

posizione di Marr può essere considerata come il tentativo di fare da ponte fra l'argomentazione inferenziale e

l'obiezione gibsoniana.

L'obiettivo della VA classica è quello di utilizzare una o più immagini digitali che “fotografano” una scena per

riconoscere gli oggetti presenti in essa. È un programma ambizioso, considerando che attraverso una successione di

rappresentazioni cerca di determinare per ciascun oggetto:

– il nome

– la collocazione e il suo orientamento

Ci sono due fasi per il riconoscimento complet