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Sezione di Simulazioni ad agenti

A cura di: Dott. A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. A.Vanara



Tecniche di costruzione degli agenti

Il termine "agente" viene utilizzato in numerosi campi della ricerca sociale; a volte, tuttavia, con notevoli diversità di significato. Nei modelli ABM, il termine "agente" viene utilizzato per indicare un processo sviluppato al computer che possiede le seguenti proprietà :

- autonomia : controlla il proprio stato e le proprie azioni, senza che sia necessario un intervento diretto da parte di entità esterne;
- abilità sociale : interagisce con gli altri processi-agenti mediante un 'linguaggio' comune;
- reattività : è in grado di percepire l'ambiente in cui vive e di rispondere in modo tempestivo ai cambiamenti che si verificano nell'ambiente;
- pro-activity : non agisce semplicemente in risposta a stimoli provenienti dall'ambiente, ma è in grado di prendere iniziative; è capace, cioè, di esibire un comportamento finalizzato al raggiungimento di un dato obiettivo .

Vi sono diverse tecniche utilizzabili per la costruzione degli agenti; l'utilizzo di una tecnica, invece di un'altra, dipende spesso dallo scopo che si pone la simulazione. Alcune caratteristiche, tuttavia, sono comuni; in particolare ogni metodologia deve garantire alcune funzionalità di base che permettano all'agente di ricevere input dall'ambiente, di registrare una storia delle precedenti azioni, di elaborare i dati posseduti al fine di determinare le azioni future e infine di eseguire le azioni e di valutarne gli effetti.
L'obiettivo di realizzare agenti, come "sistemi intelligenti artificiali", può essere raggiunto utilizzando tre differenti paradigmi di studio: l'intelligenza Artificiale, la Vita Artificiale e il connessionismo.
Prima di illustrate, in breve, alcune caratteristiche che contraddistinguono questi tre campi di ricerca è opportuno fare una descrizione sintetica del processo di evoluzione dei sistemi intelligenti. Tale evoluzione si è, infatti, caratterizzata per una dinamica complessa e poco lineare.
L'idea di costruire sistemi artificiali in grado di riprodurre alcuni aspetti dell'intelligenza umana ha potuto cominciare ad essere messa in pratica circa cinquant'anni fa, all'inizio degli anni '50, grazie al rilevante contributo di importanti studiosi, come Turing e von Neumann, e allo sviluppo della tecnologia dei computer.
Dopo la fase iniziale in cui i vari approcci disciplinari e di ricerca erano sostanzialmente intrecciati e convivevano insieme, a metà degli anni '60 con l'affermazione del calcolatore elettronico si assiste all'accantonamento della neurocibernetica e all'emergere dell'Intelligenza Artificiale, quale disciplina destinata a rendere i calcolatori elettronici capaci di prestazioni "intelligenti".
L'architettura alla von Neumann dei computer diventa il modello per studiare e riprodurre l'intelligenza e proprio per tale ragione lo studio dell'intelligenza artificiale, concepita come attività simbolica e razionale, si separa dallo studio dell'intelligenza biologica (che opera su principi di base diversi).
I modelli neurali, con il loro accento sull'apprendimento, l'adattamento e l'autorganizzazione incontrano, in questi anni, difficoltà teoriche e vengono accantonati.
All'inizio degli anni '80, però, proprio quando l'Intelligenza Artificiale si andava consolidando e andava acquisendo credibilità scientifica ed economica con i suoi primi successi commerciali, cominciano ad emergere alcuni limiti di tale paradigma computazionale e si assiste ad uno spostamento dell'interesse della comunità scientifica verso i più flessibili sistemi computazionali che fanno riferimento al cervello e ai meccanismi di funzionamento dei processi biologici ed evolutivi.
Allo stato attuale vi sono sostanzialmente due comunità di ricercatori interessati a costruire sistemi intelligenti: quella dell'IA, costituita prevalentemente da informatici e legata alla logica, e una comunità che raggruppa connessionisti e ricercatori della Vita Artificiale, caratterizzata invece, da apporti interdisciplinari di matematici, fisici, informatici, biologi e neuroscienziati.

 


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