Cos'è l'intelligenza artificiale?

 

Solitamente risposte di questo tipo iniziano con la definizione accademica presa da wikipedia, ma sarebbe un errore, troppe definizioni diverse, nessuna adatta a far capire veramente cosa sia e come funzioni l’intelligenza artificiale.
Provo quindi a riassumere il suo funzionamento in una breve (si fa per dire) risposta.

i programmi di intelligenza artificiale sono spesso indicati come AI Agent, un oggetto che può percepire i dati dell’ambiente circostante attraverso i sensori e ne può influenzare lo stato attraverso i suoi attuatori. Tutto quello che avviene tra questi due momenti è il vero “core” dell’intelligenza artificiale e si chiama controllo di strategia. Il funzionamento appare abbastanza semplice, l’agente riceve segnali dal mondo esterno attraverso i sensori, decide quindi come comportarsi di conseguenza, in base a quello che ha deciso, mette in moto i suoi attuatori, che modificano in qualche modo l’ambiente circostante. Questo ciclo ovviamente avviene più e più volte e prende il nome di ciclo percezione azione.

Contestualizziamo pensando alla Finanza, in questo caso l’agente sarà un Agente di Trading e l’ambiente sarà verosimilmente il mercato azionario. Attraverso i sensori possiamo recepire tantissime diverse informazioni come ad esempio l’andamento di un titolo, possiamo leggere news e seguire alcuni eventi. Attraverso gli attuatori eserciteremo poi delle operazioni di acquisto o vendita, il controllo di strategia dovrà ovviamente tenere conto di tantissimi fattori che influenzeranno la decisione finale.

Una delle prime cose da tenere in conto è la netta distinzione tra un ambiente completamente o parzialmente osservabile. Un ambiente è completamente osservabile se il nostro agente è capace di ispezionarlo completamente, in questo caso, in qualsiasi momento il nostro agente è capace di prendere una decisione corretta. È facile capire il significato di parzialmente osservabile, tuttavia in questo scenario entra in gioco un fattore molto interessante che non avevamo ancora preso in considerazione, la memoria. Quando un agente non riesce ad osservare l’intero ambiente, può aiutarsi con la memoria degli scenari precedenti. Pensiamo al gioco del Black Jack, le carte non sono tutte osservabili, ma l’analisi delle mani precedenti fornisce un dato importantissimo al fine di prendere la decisione finale.