Computer Science as Empirical Inquiry

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1 Computer Science as Empirical Inquiry 14 aprile 2011

2 Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search (Newell e Simon 1976) 2 Herbert Simon Allen Newell

3 Una disciplina empirica 3 Informatica come scienza sperimentale Nuove macchine e nuovi programmi come esperimenti Analisi della risposta data dalla natura Relazione fra struttura e comportamento delle macchine e dei programmi Possibilità di imparare da un singolo esperimento Falle di un programma rivelate da una singola ispezione Informatica come scienza di base per scoprire nuovi fenomeni e analizzare quelli conosciuti Sviluppo di nuova comprensione attraverso la ricerca empirica Esempio: sviluppo della nozione di sistema simbolico

4 Sistema fisico di simboli: componenti 4 Insieme di entità (simboli) componibili per costituire nuove entità (espressioni o strutture simboliche) Collezione di processi operanti su espressioni per produrre altre espressioni Creazione, modifica, riproduzione e distruzione Mondo di oggetti a cui simboli ed espressioni si riferiscono

5 Simboli e strutture simboliche 5 Le lettere sono simboli e le parole sono strutture simboliche Le parole sono simboli e le frasi sono strutture simboliche

6 Designazione 6 Simboli ed espressioni designano un oggetto se il sistema operando sul simbolo può: Agire sull oggetto Comportarsi dipendentemente da esso Essenza della designazione Accedere all oggetto attraverso l espressione

7 Interpretazione 7 Il sistema interpreta un espressione se: L espressione designa un processo e Il sistema può eseguire tale processo Essenza dell interpretazione Eseguire il processo indicato da parte del sistema data un espressione

8 Ulteriori requisiti 8 Arbitrarietà Qualunque simbolo può designare qualsiasi espressione Ogni espressione può essere creata e modificata in modo arbitrario Potenzialità: espressioni capaci di designare ogni processo di cui la macchina è capace Stabilità: esistenza delle espressioni fino a quando non esplicitamente modificate o cancellate Illimitatezza: numero illimitato di espressioni che il sistema può supportare

9 Sistema fisico di simboli 9 Macchina con le seguenti caratteristiche Produrre nel tempo una collezione in evoluzione di strutture di simboli Leggere, riconoscere e scrivere simboli Comunicare i simboli da una parte all altra del sistema per specificare e controllare l attività in atto

10 Perché fisico? 10 Obbedienza alle leggi della fisica Relazioni causali che governano le trasformazioni del sistema regolate dalle proprietà fisiche dei simboli (non dalle proprietà degli enti rappresentati dai simboli) Sistemi simboli umani e non umani

11 Ipotesi del sistema fisico di simboli 11 Un sistema fisico di simboli ha i mezzi necessari e sufficienti per l azione intelligente generale (Newell e Simon 1976)

12 mezzi necessari 12 Si può provare mediante analisi che ogni sistema che esibisce una forma di intelligenza generale è un sistema fisico di simboli

13 mezzi sufficienti 13 Ogni sistema fisico di simboli può essere organizzato in modo tale da esibire una forma di intelligenza generale

14 azione intelligente generale 14 By general intelligent action we wish to indicate the same scope of intelligence as we see in human action (Newell e Simon 1976) Entro limiti di complessità e velocità, comportamento Appropriato rispetto agli obiettivi del sistema Adattativo rispetto alle richieste dell ambiente

15 Alcune conseguenze dell ipotesi 15 Capacità simbolica (immagazzinare e manipolare simboli) come radice di ogni comportamento intelligente Sistema fisico di simboli: istanza di macchina universale Azione intelligente realizzabile da un sistema in grado di eseguire esclusivamente procedure algoritmiche

16 Altre conseguenze 16 Essere umano: caratteristiche di un sistema fisico di simboli Possibilità di modellare l azione intelligente umana con un sistema che manipola simboli Nulla di speciale relativamente al nostro wetware Possibilità di implementare l intelligenza su altre piattaforme

17 Intelligenza come manipolazione simbolica: alcuni precursori 17 Gottfried W. Leibniz e il calculus ratiocinator (1666) Thomas Hobbes e la teoria del ragionamento come teoria delle combinazioni adeguate (1655)

18 Come provare l ipotesi? 18 Legge di struttura qualitativa Specifica una classe generale di sistemi tra cui quelli capaci di azione intelligente Ipotesi empirica difendibile o confutabile solo sul campo (non è un teorema) Come portare avanti questa difesa? Construct-and-test paradigm

19 Due tipi di evidenza empirica 19 Per provare la sufficienza dell ipotesi Tentare di costruire un sistema che abbia la capacità di manipolare simboli Intelligenza artificiale Per provare la necessità dell ipotesi Controllare di avere un sistema fisico di simboli ogni volta che sia esibita intelligenza Psicologia cognitiva

20 Evidenza negativa 20 Assenza di ipotesi alternative efficaci all ipotesi del sistema fisico di simboli Né il comportamentismo né la teoria della Gestalt Prova della necessità del paradigma simbolico

21 Computazionalismo forte 21 Sistema fisico di simboli come modello computazionale dei processi cognitivi umani L attività cognitiva umana può essere simulata da un processo computazionale L attività cognitiva umana intelligente consiste nella manipolazione di simboli

22 Ecco i problemi 22 Carattere ipotetico del collegamento fra intelligenza e sistemi simbolici Caratterizzazione qualitativa dell ipotesi del sistema fisico di simboli: non dimostrata logicamente, ma solo mostrata empiricamente Prova basata sulla constatazione che un paradigma alternativo non esiste (1976), non sulla dimostrazione che non può esistere

23 Intelligenza senza rappresentazione 23 Rodney Brooks, 1987 Rappresentazione (simbolica e non) come punto di partenza non adeguato per costruire sistemi intelligenti Visione delle rappresentazioni come progressivamente emergenti dall interazione con il mondo

24 Intelligenza incrementale 24 Punto di avvio Capacità di muoversi in un sistema dinamico per realizzare il mantenimento della vita e la riproduzione Obiettivo: costruzione di Creature artificiali Capaci di interagire in maniera adeguata con l ambiente circostante Robuste rispetto all ambiente In grado di mantenere obiettivi multipli Capaci di fare qualcosa all interno del mondo

25 Che cosa intende risolvere? 25 Superare il problema della relazione fra intelligenza e sistemi simbolici Nessuna rappresentazione mentale, nessun sistema centrale Costruire entità artificiali (Creature) in grado di agire in ambienti reali e di evolvere Subsumption architecture

26 Quali presupposti? 26 Nessuna rappresentazione esplicita del mondo né delle intenzioni del sistema per realizzare un comportamento intelligente Molte attività umane simili a una riflessione del mondo attraverso meccanismi molto semplici e senza informazione dettagliata Rappresentazioni attribuite sempre e solo dall essere umano

27 Per concludere 27 Intelligenza come capacità di manipolare simboli? Rappresentazioni simboliche, rappresentazioni non simboliche o nessuna rappresentazione? Intelligenza come comportamento che evolve dall interazione con il mondo?

28 Riferimenti bibliografici 28 Brooks, R. (1987) Intelligence without Representation Artificial Intelligence, 47, Newell, A., Simon, H. (1976) Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search Communications of the ACM, 19:3,