| 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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