Il ragionamento artificiale
Il ragionamento artificiale è un processo inferenziale automatico usato nei software di intelligenza artificiale per prendere decisioni razionali in base alle condizioni ambientali esterni. E' alla base dello sviluppo degli agenti artificiali.
Perché far ragionare le macchine? Gli agenti razionali operano in un ambiente caratterizzato da incertezza. Pertanto, non è possibile istruirli a operare in ogni situazione. Per questa ragione devono poter prendere decisioni autonome.
Per sviluppare un sistema in grado di ragionare, si seguono diverse tecniche e metodi basati sulla statistica, il calcolo delle probabilità, l'inferenza e la logica.
Le decisioni dell'intelligenza artificiale
Un agente razionale prende le decisioni in modo autonomo dall'uomo.
Tuttavia, esistono diversi modelli decisionali, non c'è soltanto un modo per prendere una decisione.
Alcuni modelli sono più semplici mentre altri più complessi.
In senso generale, l'agente razionale analizza la situazione dell'ambiente operativo e la sua base di conoscenza.
Poi decide l'azione che massimizza l'utilità attesa, quella che aumenta la probabilità di raggiungere i suoi obiettivi.
Il ragionamento probabilistico nel tempo
Non basta però sviluppare un agente in grado di reagire agli stimoli esterni.
Per realizzare una macchina intelligente occorre metterla in condizioni di elaborare i cambiamenti dell'ambiente nel corso del tempo.
Il modello di Markov nascosto ( Hidden Markov Model )
Il modello nascosto di Markov è un modello probabilistico temporale composto da un modello di transizione e da un modello sensoriale. Il modello di transizione utilizza una sola variabile casuale per identificare lo stato del mondo.
