Sistema intelligente

Un sistema intelligente è un software in grado di analizzare l'ambiente circostante, decidere un piano d'azione razionale e apprendere conoscenza nel corso del tempo.

L'autonomia dei sistemi intelligenti

Un sistema intelligente è autonomo quando le sue decisioni sono il prodotto dell'esperienza passata, dell'apprendimento e della conoscenza. Non è autonomo se la scelta deriva da un programma preimpostato dal progettista.

Nell'intelligenza artificiale soltanto i sistemi autonomi possono essere classificati come "intelligenti". Se un sistema risente eccessivamente della mano del programmatore, si limita soltanto alla simulazione di un comportamento intelligente.

Le caratteristiche principali del sistema

La seguente rappresentazione mostra le principali caratteristiche di un sistema autonomo e intelligente.
lo schema di funzionamento di un agente

  1. Input. Il sistema riceve in entrata dei dati sull'ambiente circostante. Sono rilevati tramite i sensori e i dispositivi percettori.
  2. Memoria. Il sistema memorizza le situazioni avvenute in passato, le sue scelte e i risultati ottenuti dopo l'azione ( feed-back ).

    Limiti computazionali. Non è possibile memorizzare tutti questi dati in una griglia. La quantità di memoria necessaria diventerebbe proibitiva. Inoltre, i tempi di accesso alle informazioni sarebbero infiniti. L'agente dovrà memorizzare l'esperienza in forma sintetica, dando attenzione soltanto agli aspetti più rilevanti e ragionando per viciniorietà, somiglianza e similitudine.

  3. Motore inferenziale. E' l'insieme di procedure che caratterizzano il ragionamento artificiale. In origine, questi processi sono configurati dal progettista. Un sistema veramente intelligente dovrebbe essere in condizioni di sperimentare e aggiungerne altri o di modificare quelli pre-esistenti.

    Reti neurali. Nelle reti neurali il progettista imposta i nodi e gli archi secondo una configurazione iniziale. Nei primi step di funzionamento la rete non è intelligente ma nemmeno ignorante. Durante il funzionamento il sistema modifica le interconnessioni e le proprietà dei nodi della rete, adattandoli all'ambiente e all'esperienza passata.

  4. Output. Sulla base dell'esperienza e della conoscenza, l'agente elabora una decisione e la mette in pratica sotto forma di azione, fisica o virtuale, mediante i suoi dispositivi attuatori.
  5. Feed-back. Quando il sistema agente esegue l'azione, modifica l'ambiente verso una situazione migliore o peggiore, a seconda degli obiettivi. Il risultato ottenuto viene memorizzato nella base di conoscenza, contribuendo così ad ampliare l'esperienza dell'agente razionale.


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