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Introduzione
“I computer possono essere capaci di pensare alla stessa
stregua degli umani?”
E’ questa la domanda fondamentale sulla quale s’impernia, in modo
sempre più vivace, il dibattito contemporaneo sull’Intelligenza
Artificiale. Un dibattito, questo, che già da decenni coinvolge sul piano
di un serratissimo confronto il mondo della scienza e quello della
filosofia, in cui nel frattempo è confluita attivamente la disciplina della
bioetica. L’utilizzo diffuso dei mezzi informatici, irrompe nell’esistenza
di ciascuno di noi con indicazioni, scoperte e sviluppi di grande fascino e
d’indubbio interesse.
Dalle ricette del medico, alle fatture del fornitore, tutto ormai esce dalla
scatola magica che ingombra le nostre scrivanie e ci obbliga a
riorganizzare il nostro modello di ordine, meno vincolati dallo spazio
fisico occupato da scaffali e librerie e molto più interessati agli archivi
del nostro disco rigido.
Ora siamo afflitti da files introvabili, crash di sistema e tecnici non
disponibili. Quante volte ritorna il rimpianto di cartelle colorate in bella
mostra negli archivi o della vecchia macchina per scrivere che abbiamo
relegato in soffitta!
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Il progresso è seminato di sospiri, ma per ora il risultato di tanta
tecnologia si arresta nella topografia di lunghi files che scorrono
rumorosi nel mare di carta che ci sommerge tutti.
I prodotti dell'informatica hanno solo marginalmente intaccato le nostre
abitudini di vita e sono ancora in massima parte assenti dalla
dimensione sociale di base che è la famiglia, non si sono ancora
sufficientemente evoluti per rispondere a esigenze di tipo relazionale
che appartengano alla sfera del privato e sono in linea generale relegati
nel luogo dell'intrattenimento e del tempo libero.
Solo un'evoluzione dell'industria delle comunicazioni via cavo potrà
portare il computer nella lista dei beni di consumo privati e per questo
credo ci sia ancora molto da attendere. Gli investimenti delle imprese in
questo settore si sono appena delineati ma, dall'integrazione di telefonia
e informatica forse, qualcosa di diverso dalle prestazioni del nostro
attuale PC, nascerà.
La comunicazione informatizzata mette in gioco cambiamenti
strutturali negli aspetti e nella geografia delle relazioni interpersonali di
qui l'importanza di considerare un oggetto come il computer domestico
non solo in un’ottica di marketing, ma secondo una precisa strategia
culturale.
La telematica può concretamente offrire la rete e il tessuto didattico che
permette a ciascun individuo, indipendentemente dal ruolo sociale
ricoperto, di trasformare ogni momento della propria vita in un
momento di apprendimento, di partecipazione e di interessamento.
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Pensiamo all'utilizzo di programmi di comunicazione molto evoluti che
possiedano un’interfaccia in grado di emulare, con semplicit{ iconica, le
sue maggiori funzioni. La possibilità di poter scambiare voce-immagini e
testo con la facilità del gesto telefonico e con l'interattività che nessun
audiovisivo si era mai potuto permettere prima,è ormai diventata reale.
E' facile pensare che lo spessore della nostra identità e storia sia sempre
più sottile, sopita la consapevolezza del valore di apporti creativi
autonomi, quotidianamente venduti al miglior offerente. Perfino
operatori dell'informazione nella stampa italiana del settore, favoriscono
la recensione di software shareware straniero adducendo, come
motivazione, il criterio di selezione qualitativa del prodotto.
Ora ci chiediamo, gli italiani, quando è monopolizzata la creatività,sono
forse impegnati a tradurre tutti i files di documentazione dei loro bei
programmi in un accurato inglese?
In futuro milioni di bit trasferiranno le nostre immagini, le nostre note,
la nostra lingua (non credo). Quali saranno le regole in base alle quali
sarà lottizzato questo grande sogno? Governerà l'etica del prodotto-
consumo perseguita ad ogni costo? Utopia e valori avranno un posto
nell'anima degli imprenditori?
La conoscenza uscirà dai corridoi delle università?
In questa tesi vengono studiati alcuni algoritmi euristici per la ricerca
delle soluzioni di problemi di ottimizzazione . E’ noto che la maggior
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parte di questi problemi è difficile da trattare non appena la dimensione
del problema diviene significativa.
Il lavoro di tesi riguarda lo studio,il progetto e l’implementazione di
algoritmi genetici nell’ottimizzazione multi obiettivo; i vantaggi
consistono nello svincolare la risoluzione dei problemi da ragionamenti
umani a volte troppo angusti e non sempre efficaci.
Gli algoritmi genetici sono algoritmi stocastici nei quali la ricerca delle
soluzioni è condotta imitando il comportamento degli organismi viventi
che hanno una riproduzione sessuata; si generano delle popolazioni di
soluzioni e si selezionano i migliori individui, analogamente a quanto
avviene in natura secondo la teoria evolutiva di Darwin. Inoltre vengono
sfruttati i concetti di ereditarietà e sopravvivenza dell'individuo più
adatto. In natura, per la maggior parte degli organismi viventi,
l'evoluzione avviene attraverso due processi fondamentali: la selezione
naturale e la riproduzione sessuale. La prima determina quali elementi
di una popolazione sopravvivono per riprodursi, la seconda garantisce il
rimescolamento e la ricombinazione dei geni dei loro discendenti.
Le soluzioni trattate da un algoritmo genetico vengono combinate tra
loro attraverso alcuni operatori genetici, che operano sulla popolazione
di soluzioni generandone continuamente di nuove in un ciclo simile a
quello delle specie viventi sessuate. Le soluzioni che mostrano di essere
più idonee delle altre, sopravvivono alla prossima generazione e si
riproducono di nuovo. Le soluzioni ritenute peggiori vengono scartate e
non hanno quindi discendenza. In questo modo si raffinano le soluzioni,
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scartando quelle meno buone e permettendo solamente a quelle migliori
di riprodursi. Il processo ha termine quando gli operatori genetici non
riescono a migliorare ulteriormente le soluzioni trovate. Gli algoritmi
genetici hanno mostrato di non essere, in generale, capaci di convergere
verso un ottimo globale, se non si includono al loro interno procedure di
ricerca locale;in effetti la caratteristica degli algoritmi genetici non sta
tanto nel fatto che essi trovano soluzioni ottime globali,ma nella loro
capacità di produrre molte soluzioni buone. Come nella
realt{,l’evoluzione migliora la specie in generale,ma individui con
caratteristiche speciali sono alquanto rari.
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Apparteniamo a un’epoca destinata a cavalcare la tigre
dell'informazione, e ogni autore, piccolo astronauta dello spazio,
posando lo sguardo sugli altri pianeti porta nel cuore la propria terra.
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Cap1
Computazione evolutiva
1.1 Panoramica
Accanto all'intelligenza artificiale di tipo logico è stata intravista fin
dagli inizi la possibilità di una simulazione dell'intelligenza meno
attenta alla logica e alla razionalità e più attenta invece alle basi
biologiche dell'intelligenza naturale. Questa intelligenza artificiale di
tipo biologico è emersa tuttavia in termini concreti soltanto negli anni
Ottanta sotto il nome di reti neurali, di algoritmi genetici e di vita
artificiale.
Gli algoritmi genetici, spesso chiamati anche in forma abbreviata GA
(Genetic Algorithms), che fanno parte dell’intelligenza artificiale, in
particolare sono dei metodi di adattamento che sono usati per risolvere
problemi molto complessi o di ottimizzazione. Il principio su cui
poggiano sono i processi genetici che avvengono negli organismi
biologici
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Anche se l'intelligenza artificiale di tipo logico non definisce
esplicitamente l'intelligenza e preferisce identificarla empiricamente e
caso per caso con le capacità che comunemente chiamiamo 'intelligenti',
implicitamente essa concepisce l'intelligenza come soluzione di
problemi. Nei modelli biologici, invece, l'intelligenza è vista piuttosto
come adattamento all'ambiente. Questo apre la strada alla
considerazione dei comportamenti e delle capacità non solo degli esseri
umani, ma anche degli animali diversi dall'uomo, dato che non solo gli
esseri umani ma tutti gli organismi si adattano all'ambiente in cui
vivono. Inoltre l'oggetto di studio e di simulazione è più ampio, poiché
ogni comportamento, se non addirittura ogni caratteristica degli
organismi viventi, può essere visto come il risultato di un adattamento
all'ambiente.
Nell’ultimo trentennio, le teorie sull’evoluzione naturale della specie e
l’ereditariet{ dei geni, hanno richiamato l’attenzione di alcuni
matematici e ingegneri come fonte d’ispirazione per nuove tecniche di
ottimizzazione stocastica. Molti dei problemi fondamentali trattati
dall’Intelligenza artificiale possono essere ricondotti a quello di trovare
un massimo o un minimo globale in uno spazio limitato di ricerca,
considerando eventualmente alcuni vincoli sullo spazio delle soluzioni
ammissibili. Le tecniche esatte di risoluzione non riescono spesso a
trovare una soluzione in tempi accettabili; perciò si ricorre a metodi di
tipo euristico.