Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA) PDF

### Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA) L'intelligenza artificiale (IA) è un campo multidisciplinare che si concentra sulla creazione di macchine in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana. Definizione di IA L'intelligenza artificiale è definita com...

### Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA) L'intelligenza artificiale (IA) è un campo multidisciplinare che si concentra sulla creazione di macchine in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana. Definizione di IA L'intelligenza artificiale è definita come la capacità di una macchina di imitare funzioni cognitive umane come l'apprendimento e la risoluzione dei problemi. Le definizioni possono variare, ma in generale, l'IA mira a creare sistemi che possono: - Agire umanamente: Improntando il comportamento umano. - Pensare umanamente: Replicando i processi di pensiero umano. - Agire razionalmente: Adottando il miglior comportamento possibile. - Pensare razionalmente: Seguendo logiche e ragionamenti corretti. Obiettivi dell'IA Gli obiettivi principali dell'IA includono: 1. Comprendere l'intelligenza umana: Studiare come gli esseri umani pensano e agiscono. 2. Costruire macchine intelligenti: Creare sistemi capaci di operare autonomamente in ambienti complessi e variabili. Definizione del Test di Turing Proposto da Alan Turing nel 1950, il Test di Turing è un esperimento mentale ideato per rispondere alla domanda "Una macchina può pensare?". Un computer supera il test se un esaminatore umano, comunicando con la macchina attraverso un'interfaccia scritta, non riesce a distinguere se le risposte provengano da un essere umano o da una macchina. Capacità Richieste per Superare il Test di Turing Per superare il Test di Turing, un computer deve possedere diverse capacità:  Elaborazione del linguaggio naturale: Per comunicare efficacemente in una lingua umana.  Rappresentazione della conoscenza: Per memorizzare e utilizzare informazioni.  Ragionamento automatizzato: Per rispondere a domande e trarre conclusioni.  Apprendimento automatico (machine learning): Per adattarsi a nuove situazioni e riconoscere schemi. Il Test di Turing Totale Alcuni ricercatori propongono un'estensione del Test di Turing, chiamata Test di Turing Totale, che richiede alla macchina di interagire con il mondo reale, percependo oggetti e persone attraverso la visione artificiale e il riconoscimento vocale, e manipolando oggetti tramite la robotica. 4.3 Pensare Umanamente: La Modellazione Cognitiva Metodi per Capire il Pensiero Umano Per dire che un programma pensa come un essere umano, dobbiamo prima comprendere come pensano gli esseri umani. Questo può essere fatto attraverso tre metodi principali:  Introspezione: Cercare di catturare i propri pensieri mentre passano.  Esperimenti psicologici: Osservare il comportamento delle persone in diverse situazioni.  Imaging cerebrale: Osservare l'attività del cervello. Lavoro Pionieristico di Allen Newell e Herbert Simon Allen Newell e Herbert Simon hanno sviluppato il General Problem Solver (GPS), un programma progettato non solo per risolvere problemi, ma anche per imitare i processi di pensiero umano. Il campo delle scienze cognitive unisce modelli computazionali dell'IA con tecniche sperimentali della psicologia per costruire teorie precise del funzionamento della mente umana. 3. Pensare Razionalmente: Leggi del Pensiero Aristotele è considerato uno dei pionieri del pensiero razionale. Egli tentò di codificare il "pensiero corretto" attraverso i sillogismi, che sono strutture argomentative che garantiscono conclusioni corrette date premesse corrette. Un esempio classico di sillogismo aristotelico è: Premessa Maggiore: Tutti gli uomini sono mortali. Premessa Minore: Socrate è un uomo. Conclusione: Socrate è mortale. I sillogismi fornivano un modello per le strutture argomentative che, se applicate correttamente, portavano sempre a conclusioni vere se le premesse erano vere. La Logica formale e la Teoria della Probabilità La logica è la scienza del ragionamento. Tuttavia, la logica tradizionale richiede una conoscenza certa del mondo, una condizione raramente raggiungibile. La teoria della probabilità colma questa lacuna, consentendo un ragionamento rigoroso con informazioni incerte. Questo permette di costruire modelli completi di pensiero razionale, che vanno dalle informazioni percettive alla comprensione del mondo e alle previsioni sul futuro. Probabilità Bayesiana: Utilizza il teorema di Bayes per aggiornare le probabilità di ipotesi alla luce di nuove evidenze. Reti Bayesiane: Strutture grafiche che rappresentano relazioni probabilistiche tra variabili e facilitano il calcolo delle probabilità condizionali. La teoria della probabilità è fondamentale per molte applicazioni dell'IA, come il riconoscimento del parlato, la visione artificiale e il filtraggio delle spam. 4- agire razionalmente: l’agente razionale L'approccio del pensare razionalmente è spesso implementato tramite il concetto di agente razionale. Un agente razionale è un'entità che percepisce il proprio ambiente e agisce in modo da massimizzare le proprie possibilità di successo. Definizione di Agente Razionale: Un agente che agisce in modo da ottenere il miglior risultato possibile, o il miglior risultato atteso in condizioni di incertezza. I Componenti di un Agente Razionale: Sensori: per Percepire l'ambiente. Effettori: per Agire sull'ambiente. Modello del Mondo: Rappresentazione interna dell'ambiente. Funzione di Utilità: Misura della desiderabilità degli stati possibili del mondo. Algoritmi di Pianificazione e Decisione: Per scegliere le azioni che massimizzano l'utilità attesa. Gli agenti razionali trovano applicazione in numerosi campi, tra cui la robotica, i sistemi di trading finanziario e i sistemi di raccomandazione. Vantaggi dell'Approccio Razionale L'approccio dell'agente razionale presenta due vantaggi principali:  Generalità: È più generale rispetto all'approccio delle leggi del pensiero, poiché l'inferenza corretta è solo uno dei molti meccanismi possibili per raggiungere la razionalità.  Sviluppo Scientifico: La razionalità può essere definita matematicamente e utilizzata come base per progettare agenti razionali. Modello standard Lo studio e la costruzione di agenti che fanno la cosa giusta è talmente pervasivo che potremmo chiamarlo modello generale o standard. Il modello standard è stato un’utile guida per la ricerca sull’IA sin dal suo inizio, ma probabilmente non è il modello giusto a lungo termine. Il motivo ` e che il modello standard presuppone che forniremo un obiettivo completamente specifico alla macchina; e per attività come giocare a scacchi o il calcolo del percorso più veloce si può applicare il modello standard, Man mano che ci spostiamo nel mondo reale, tuttavia, diventa sempre più difficile specificare l’obiettivo in modo completo e corretto. Il problema del raggiungimento dell’accordo tra le nostre vere preferenze e l’obiettivo che mettiamo nella macchina ` e chiamato problema di allineamento dei valori: i valori o gli obiettivi inseriti nella macchina devono essere allineati con quelli dell’essere umano. Questo è particolarmente complicato per applicazioni come le auto a guida autonoma, dove è difficile specificare in modo completo e corretto gli obiettivi di sicurezza. Un sistema implementato con un obiettivo errato avrà conseguenze negative. Inoltre, più intelligente è il sistema, più negative saranno le conseguenze. Ad esempio, un sistema di gioco degli scacchi estremamente intelligente potrebbe cercare di vincere con metodi non etici, magari cercando di corromper o imbrogliare se la vittoria è l'unico obiettivo specificato. È impossibile prevedere tutti i modi in cui una macchina che persegue un obiettivo prefissato potrebbe comportarsi male. Ci sono buone ragioni, quindi, per pensare che il modello standard sia inadeguato. Se non riusciamo a trasferire perfettamente questi obiettivi alla macchina, allora abbiamo bisogno di una nuova formulazione, in cui la macchina persegue i nostri obiettivi, ma ` e necessariamente incerta su quali siano. Quando una macchina sa di non conoscere l’obiettivo completo, ha un incentivo ad agire con cautela conclusioni L'intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare profondamente la società, offrendo benefici significativi in numerosi settori. Tuttavia, richiede un'attenta progettazione e gestione per garantire che i sistemi intelligenti operino nel miglior interesse dell'umanità, minimizzando i rischi e massimizzando i benefici. ## Introduzione al Machine Learning (ML) Cos'è il Machine Learning? Un agente sta imparando se migliora le sue prestazioni dopo aver fatto osservazioni sul mondo. L'apprendimento può variare dal banale, come annotare una lista della spesa, al profondo, come quando Albert Einstein formulò una nuova teoria dell'universo. Quando l'agente è un computer, lo chiamiamo apprendimento automatico. Un computer osserva alcuni dati, costruisce un modello basato sui dati e utilizza il modello sia come ipotesi sul mondo sia come pezzo di software in grado di risolvere i problemi. Perché dovremmo volere che una macchina impari? perchè non programmarla nel modo giusto?? Imprevedibilità del futuro: I progettisti non possono prevedere tutte le possibili situazioni future. Es: Un robot progettato per navigare nei labirinti deve imparare il layout di ogni nuovo labirinto che incontra. Incapacità dei progettisti di programmare una soluzione: A volte i progettisti non hanno idea di come programmare una soluzione da soli. Esempio: Una persona sa riconoscere inconsciamente i volti, ma i migliori programmatori non sanno come programmare un computer per svolgere quel compito, se non utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Definizione di Algoritmo Un algoritmo è la descrizione di un insieme finito di istruzioni che devono essere eseguite per portare a termine un dato compito e per raggiungere un risultato definito in precedenza. Esempi di algoritmi includono: la ricetta di cucina, le istruzioni per l’utilizzo di un elettrodomestico, le regole per eseguire la divisione tra due numeri e le indicazioni per la consultazione di un orario ferroviario. L’esecutore è l’ente che esegue le azioni secondo le istruzioni di un algoritmo. Machine learning è il sotto-campo dell’Intelligenza Artificiale in cui la conoscenza proviene:  Esperienza   Induzione. L’induzione ` e il passaggio da uno specifico insieme di osservazioni a una regola generale. (Es: dalle osservazioni che il sole è sorto ogni giorno in passato, induciamo che il sole sorgerà domani). Definizione di Machine Learning Secondo Arthur Samuel (1959), il Machine Learning è il campo di studi che offre ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito. Un esempio storico è il programma di Samuel capace di giocare a dama che imparò a giocare meglio del suo creatore giocando decine di migliaia di volte contro se stesso ed apprendendo quali fossero le posizioni buone e quelle cattive. Un'altra definizione fornita da Tom Mitchell (1998) descrive il Machine Learning come, Un programma per computer impara dall’esperienza E rispetto a qualche compito T e qualche misura di prestazione P, se la sua prestazione su T, misurata da P, migliora con l’esperienza E. Esempi di Machine Learning Un esempio comune è un programma di gestione email che impara a classificare le email come spam o non spam in base alle informazioni fornite dall'utente. Qui: Compito C: Classificare le email come spam o no. Esperienza E: Guardare l'utente classificare le email. Misura P: La percentuale di email classificate correttamente come spam o non spam. Regressione vs Classificazione Regressione: Problema di apprendimento nel quale vogliamo predire un output numerico continuo. Esempio: Predizione prezzo delle case. Classificazione: Problema di apprendimento nel quale vogliamo predire un output numerico discreto. Esempio: Predizione malignità di un tumore (benigno (0) o maligno(1)). Algoritmi di Apprendimento Esistono molti tipi di algoritmi di apprendimento: Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning): La macchina apprende da esempi di input-output etichettati. Esempio: Riconoscimento di immagini (bus o pedone). Apprendimento Non Supervisionato (Unsupervised Learning): La macchina apprende da dati non etichettati, identificando modelli o strutture nei dati. Esempio: Clustering di notizie simili in Google News. Apprendimento con Rinforzo (Reinforcement Learning): L’agente impara da una serie di rinforzi, come ricompense e punizioni. Esempio: Algoritmi di gioco che migliorano giocando contro se stessi. Sistemi di Raccomandazione (Recommender Systems): Algoritmi che suggeriscono prodotti o contenuti agli utenti in base alle loro preferenze. Apprendimento Supervisionato Nell’apprendimento supervisionato l’agente osserva le coppie input-output e apprende una funzione che mappa gli input agli output. Esempio: Un sistema di visione artificiale che identifica "bus" o "pedone" da immagini della telecamera. L’agente apprende una funzione che, quando viene fornita una nuova immagine, prevede l’etichetta appropriata. Un secondo esempio riguarda le azioni di frenata in guida automatica, dove un input è lo stato attuale (velocità e direzione dell’auto, condizioni della strada) e un output è la distanza necessaria per fermarsi. L’ambiente agisce come insegnante e l’agente apprende una funzione che mappa gli stati sulla distanza di arresto. Predizione prezzo delle case: Algoritmo(1): adattare una retta ai dati; Algoritmo(2): adattare un polinomio di secondo grado ai dati; Domanda: Come scegliere l’algoritmo? Apprendimento supervisionato perchè abbiamo un dataset con le risposte corrette. I prezzi delle case degli esempi che usiamo per creare un algoritmo di predizione sono corretti. Il compito (C) dell’algoritmo ` e di predire nuovi prezzi corretti in base alle dimensioni delle case non presenti negli esempi Predizione malignità tumore: Esperienza (E): Data set di coppie (dimensione, età) Compito (C): Separare i tumori benigni da quelli maligni Misura (M): Percentuale di previsioni accurate. L’algoritmo potrebbe decidere di tracciare una linea che separa i punti arancioni (maligni) da quelli blu (benigni). Se il nuovo punto (fucsia) cade al di sotto della linea, la previsione dell’algoritmo di apprendimento sarà di un tumore benigno Apprendimento Non Supervisionato Nell’apprendimento non supervisionato, l’agente apprende i modelli nell’input senza alcun feedback esplicito. L'attività di apprendimento non supervisionato più comune è il clustering, ovvero il raggruppamento di esempi di input in cluster utili. Esempio: Identificazione di gruppi di immagini simili su Internet. un sistema di visione artificiale può identificare un grande gruppo di immagini simili che un italiano chiamerebbe “gatti”. Esempi di Clustering Google News: Raggruppa le notizie simili da diverse fonti giornalistiche. Analisi dei Social Network: Identifica coesione tra persone e gruppi di amici basandosi su dati di interazioni sociali. Segmentazione di Mercato: Raggruppa i clienti in base a attributi psicografici, geografici, comportamentali e socio-demografici per indirizzare meglio i prodotti. Analisi dei Dati Astronomici: Raggruppa i lampi gamma per analizzare la struttura e la formazione dell'universo. Applicazioni del Machine Learning Il machine learning viene utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui:  Analisi delle Immagini delle Galassie: Accelerazione dell'analisi delle immagini delle galassie sotto la lente gravitazionale di un fattore di 10 milioni (Hezaveh et al., 2017).  Efficienza Energetica dei Data Center: Riduzione del consumo di energia per il raffreddamento dei data center del 40% (Gao, 2014). Problema del Cocktail Party Il problema del cocktail party consiste nel distinguere due voci che parlano contemporaneamente. I dati consistono nel suono rilevato da due microfoni posti a distanze differenti, ognuno dei quali registra una combinazione diversa delle voci. L’algoritmo del cocktail party problem riesce a separare le due voci. Conclusione Il Machine Learning è un campo potente e versatile che consente ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni in vari compiti. Dall'apprendimento supervisionato e non supervisionato all'apprendimento con rinforzo e ai sistemi di raccomandazione, le tecniche di machine learning stanno rivoluzionando settori come l'analisi dei dati, la visione artificiale, la guida autonoma e molti altri. La chiave del successo nel machine learning risiede nella comprensione e nell'applicazione corretta degli algoritmi appropriati per i problemi specifici. ## Introduzione a R e Octave Cos'è R R è un linguaggio e un ambiente per il calcolo statistico e la grafica. È un progetto GNU simile al linguaggio e all'ambiente S sviluppato presso i Bell Laboratories. R fornisce un'ampia varietà di tecniche statistiche e grafiche ed è altamente estensibile. È disponibile come software libero sotto la licenza GNU GPL e funziona su diverse piattaforme, tra cui UNIX, Windows e MacOS. Caratteristiche di R - Gestione e archiviazione dei dati. - Operatori per calcoli su array, in particolare matrici. - Ampia raccolta di strumenti per l'analisi dei dati. - Strutture grafiche per l'analisi e la visualizzazione dei dati. - Linguaggio di programmazione semplice ed efficace, chiamato "S". **RStudio** RStudio è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) per R e Python, che include una console, un editor di codice, strumenti per la stampa, la cronologia, il debug e la gestione dell'area di lavoro. **R: Esempi e Funzionalità** Console: Utilizzare R come una calcolatrice. Accanto al risultato appare un. R sta semplicemente facendo sapere che questa riga inizia con il primo valore nel risultato. Oggetti: Creare e manipolare oggetti in R, come vettori, che devono essere memorizzati si possono memorizzare tramite un oggetto; Cos’è un oggetto? Solo un nome che puoi utilizzare per richiamare i dati memorizzati. Ad esempio, puoi salvare i dati in un oggetto come a o b. Ovunque R incontri l’oggetto, lo sostituirà con i dati salvati all’interno, Per creare un oggetto R, si sceglie un nome e quindi si utilizza il simbolo