informatica Flashcards
leggi della robotica
di Asimov
1- robot non può creare danno a un essere umano
2- robot deve ubbidire all’essere umano (a meno di non contravvenire con 1)
3- robot deve proteggere la sua esistenza (a meno di non contravvenire con 1,2)
intelligenza artificiale
- forte o generale -> qualsiasi problema, mente nello stesso senso in cui gli esseri umani hanno una mente
- debole o ristretta -> problema specifico, parte limitata della mente
test di turing
se un soggetto c non è in grado di capire se sta parlando con una persona o una macchina, allora la macchina dimostra un comportamento intelligente
capacità per passare il test di turing
- linguaggio naturale
- memorizzazione
- apprendimento
- ragionamento automatico
Searle
- critica il test di turing (non considera lo stato interno della macchina)
- un programma non puà avere mente, comprensione o coscienza (no IA forte)
- sintassi non è sufficiente per la semantica (la stanza cinese)
approccio simbolico (sistemi esperti)
- simboli come base del processo congnitivo (si codifica la base di conoscenze sulla quale poi la macchina ragiona)
- per applicazioni ben definite
- sistema di IA composto da: base di conoscenza, insieme di regole, motore inferenziale
approccio connettivista (reti neurali)
- sistema apprende in modo autonomo dei dati (ma necessari in grandi quantità)
- modello semplificato delle funzionalità celebrali -> input come insieme di numeri che vengono moltiplicati per un peso e poi passano attraverso una funzione di attivazione che ha previsti degli output per quegli input
- deep neural network
Dartmouth summer reaserch project on artificial intelligence
1956, il termine intelligenza artificiale viene usato per la prima volta
IA negli anni ‘50
- rete neurale Perceptron
- grandi successi e finanziamenti (DARPA = defence advanced research project agency
Eliza (1964-66)
primo chatbot in grado di simulare una conversione con uno psicoterapeuta
primo inverno delle IA (1974-80)
- problemi di esplosione combinatoria (=numero di possibili tentativi altissimo e procedimenti per prove ed errori)
- scarse risorse computazionali
IA negli anni ‘80
- popolaritò dei sistemi esperti (approccio simbolico)
- Fifth generation computer project (rete neurale e approccio connettivista)
Secondo inverno delle IA (1987-93)
- problemi dei sistemi esperti al di fuori di casi specifici
- fallimento del fifth generation computer project
Applicazioni avanzate (IA dagli anni 90 e primi 2000)
- ripresa (sistema per la pianificazione della logistica nella guerra del golfo)
- 1997 Deep blue batte a scacchi un campione in carica
IA oggi
- IA focalizzate su problemi specifici
- disponibilità di big data per addestrare le IA
Limiti dell’IA
- capacità di apprendimento delle reti neurali (necessati moltissimi esempi per l’addestramento)
- comportamenti inattesi se sottoposti a input mai incontrati in addestramento
informatica
(information automatique, 1962) = trattamento automatico dell’informazione
informatica umanistica
integrazione di procedure computazionali e sistemi multimediali nellediscipline umanistiche (a livello applicativo e metodologico)
dati
rappresentazione non intepretata ed effettuata attraverso simboli su un supporto
informazione
dati sottoposti a interpretazione, elaborazione di dati
conoscenza
deriva dal collegare una data informazione ad altre informazioni riferite a un particolare contesto
bit
- numeri binari in sequenza con i quali si memorizzano i dati nel calcolatore
- 8 bit = 1 byte
algebra booleana
- algebra in base due, in cui le variabili possono assumere solo i valori di verità 1 (vero) e 0 (falso)
- base per la progettazione dei circuiti logici (processore come insieme di circuiti logici) -> gli operatori booleani sono implementati fisicamente mediante porte logiche
NOT (operatore booleano)
scambia il valore di verità ottenuto in input