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Realizzazione di un algoritmo di pianificazione basato su euristiche che operano su modelli rilassati

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16 Da questo punto di vista, anche sistemi relativamente semplici possono essere classificati come agenti autonomi. Ad esempio, un termostato possiede un sensore rilevatore di temperatura con il quale è in grado di interagire con l’ambiente esterno, segnalando se la temperatura di un ambiente è ottimale oppure no. Più in generale, un sistema di controllo automatico è in grado di garantire il comportamento desiderato anche in condizioni di variabilità ambientali. Nessuno però si permetterebbe di classificare i due sistemi come intelligenti! Pertanto le definizioni precedenti acquistano maggiore significato quando aumenta la complessità delle funzioni da svolgere. Ma non basta. Per poter parlare di agenti autonomi che siano anche intelligenti occorre aggiungere alle caratteristiche già descritte la nozione di flessibilità. Un Agente Intelligente deve operare in un determinato ambiente in modo flessibile per poter conseguire i propri obiettivi sia durante l’acquisizione di informazioni attraverso un sistema di percezione, sia durante l’esecuzione di azioni attraverso un sistema attuatore. La flessibilità di comportamento viene quindi mostrata sia nei confronti dell’ambiente esterno che degli obiettivi da conseguire. Ciò consente nel primo caso la variabilità del contesto applicativo e nel secondo la possibilità di cambiare gli obiettivi o di aggiungerne di nuovi; in altre parole, non occorre dire ad un Agente Intelligente che cosa fare o come farlo, ma cosa deve ottenere come risultato finale della propria attività. Il contesto applicativo può essere un ambiente fisico reale (come nel caso di agenti robot), una simulazione (come nel caso di un videogioco) o un ambiente puramente software (come il mondo di internet, in cui si parla di software agents). Le percezioni e le azioni varieranno da caso a caso; ad esempio per un agente software coincideranno con delle chiamate a funzioni o metodi. L’enfasi che è stata data all’integrazione con l’ambiente, dal quale vengono ricevute le percezioni e sul quale il sistema agisce modificandolo, ha dato luogo all’attributo “situato” (situated), divenuto specifico e comune nel linguaggio dell’intelligenza artificiale. In questo senso un Sistema Esperto non è un agente, perché è svincolato dall’ambiente e, sebbene possieda capacità di ragionamento autonomo, non agisce autonomamente, ma si comporta come una specie di consulente di un utente umano, da cui riceve delle domande e a cui si sostituisce nelle azioni.
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Realizzazione di un algoritmo di pianificazione basato su euristiche che operano su modelli rilassati

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Informazioni tesi

  Autore: Leonardo Perria
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Cagliari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Giuliano Armano
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 114

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