Approcci all'IA
L'IA simbolica, nota anche come good old-fashioned AI (GOFAI) e quella subsimbolica, nota anche come connettivista, sono due approcci diversi alla ricerca sull'intelligenza artificiale.
Per cominciare, vediamo alcune differenze di massima:
Rappresentazione e ragionamento
Nell'IA simbolica la conoscenza viene rappresentata utilizzando simboli - rappresentazioni astratte di concetti - e relazioni tra simboli. Il processo di ragionamento utilizza assiomi e regole logiche. Simboli e regole sono codificati esplicitamente da esperti umani. Un esempio sono i sistemi esperti.
Nell'IA subsimbolica le informazioni sono spesso rappresentate da pesi e connessioni in una rete neurale artificiale. Si concentra sull'apprendimento a partire dai dati piuttosto che affidarsi a regole predefinite e scritte dall'uomo.
Vantaggi
L'IA simbolica è spesso trasparente e interpretabile, poiché i programmatori umani possono comprendere e articolare le regole in modo esplicito. È anche più facile da correggere e verificare. Richiede meno dati e risorse computazionali.
L'IA subsimbolica è efficace nella gestione di compiti complessi che coinvolgono grandi quantità di dati e prevedono un certo grado di incertezza. Inoltre, può imparare dai dati e adattarsi a nuove situazioni.
Limitazioni
Una delle sfide dell'IA simbolica è la sua dipendenza da regole create appositamente da umani. Lo sviluppo di insiemi di regole completi per compiti complessi può richiedere molto lavoro e non essere praticamente possibile. Inoltre, prevede un mondo privo di incertezza e non generalizza bene a nuove situazioni e ambiti.
Una sfida con l'IA subsimbolica è spiegare e interpretare il loro funzionamento, affinché possano essere adottate in sicurezza. Richiede molti dati e risorse computazionali per l'addestramento.
Nella ricerca e nelle applicazioni contemporanee dell'IA, si registra una tendenza crescente a combinare approcci simbolici e subsimbolici. I sistemi ibridi sfruttano i punti di forza di entrambi i paradigmi, consentendo soluzioni più flessibili e robuste. Ad esempio, un sistema potrebbe utilizzare una rete neurale per il riconoscimento dei pattern ricorrenti nei dati e un sistema di ragionamento simbolico per interpretare e spiegare le decisioni prese dalla rete neurale.
Requisiti software
Nell'approccio simbolico all'intelligenza artificiale i linguaggi di programmazione comunemente utilizzati sono:
Prolog: è basato sulla logica del primo ordine e permette di esprimere fatti e regole all'interno di un database, su cui poi eseguire interrogazioni e inferenze.
LISP: supporta la programmazione funzionale ed è noto per la sua capacità di manipolare facilmente le strutture dati simboliche.
Nell'approccio subsimbolico all'intelligenza artificiale i linguaggi di programmazione più utilizzati includono:
Python: È il linguaggio più popolare per la programmazione di reti neurali artificiali, grazie alla sua sintassi semplice, leggibilità e la vasta gamma di librerie scientifiche e di apprendimento automatico.
R: Anche se meno utilizzato rispetto a Python per le reti neurali, R è ancora scelto per analisi statistiche e modellazione predittiva, specialmente in ambiti accademici e di ricerca.
Requisiti hardware
Per i sistemi esperti nell'approccio simbolico all'intelligenza artificiale, l'hardware specifico non è generalmente richiesto. I sistemi esperti, essendo basati su regole e logica piuttosto che su calcoli matematici intensivi, possono funzionare efficacemente su hardware di calcolo generico ma con alte prestazioni in termini di velocità e memoria.
Viceversa, per implementare le reti neurali artificiali nell'approccio subsimbolico all'intelligenza artificiale, si utilizza spesso hardware specifico per migliorare l'efficienza e la velocità di addestramento e inferenza, ad esempio:
GPU (Graphics Processing Unit): Le GPU sono ampiamente utilizzate per l'addestramento delle reti neurali grazie alla loro capacità di eseguire contemporaneamente molti calcoli in parallelo, rendendo l'addestramento più veloce rispetto all'uso di CPU tradizionali.
TPU (Tensor Processing Unit): Sviluppate da Google, le TPU sono progettate specificamente per accelerare i calcoli necessari per l'apprendimento profondo. Rispetto alle GPU, le TPU sono progettate per un elevato volume di calcoli a bassa precisione (ad esempio, precisione a 8 bit) con un maggior numero di operazioni di input/output per joule.
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