BanzaiBerryLezione #10

4Cenni sulla

struttura

di un

Data Base

2Temi trattati

1Fondamenti

d’informatica

2Fondamenti

d’informatica

5Creazione

di un esempio di

applicazione web

6Creazione

di un esempio di

applicazione web

9Internet

Culture & Social

Network

10Informazione e

sistemi complessi

7Creazione

di un esempio di

applicazione web

3Fondamenti

d’informatica

8Cos'è

l'informazione

e perché è

importante

3Premessa

La Natura è sempre nel Vero.

L'Uomo è spesso nel Falso.

Lo Scienziato autentico

s'impegna in una Vita di Domande,

nell'ardua Missione di interrogare la Natura

e di ascoltare le sue severe Risposte senza tradirle.

Un Dialogo continuo, una Ricerca senza fine,

un'Attenzione devota, un Ascolto rispettoso.

Giuseppe O. Longo per Valentino Braitenberg

4Il sogno dell'artificiale

“Volesse il cielo che tutti questi calcoli possano essere fatti a vapore!”Charles Babbage 1819

5Vermi

Teoria della conoscenza: il cervello è nel mondo e il mondo è nel cervello. La circolarità della

relazione è garanzia di vitalità (che noi la si comprenda oppure no). Il mondo è grande, e il

cervello è piccolo: l'immagine del mondo nel cervello è solo abbozzata, compressa, e

dev'essere interpretata.

(V. Braitenberg, Il cervello e le idee, 1983)

Non basterebbe un enorme edificio per ospitare un calcolatore a valvole con tanti relè quanti sono i

neuroni del cervello umano e ci vorrebbero le cascate del niagara per alimentarlo e la potenza del

fiume Niagara per raffreddarlo. L'ENIAC , con le sue diecimila valvole, non ha più relè dei neuroni di

un verme. (W:S.McCulloch, 1949)

6Vermi

L'ENIAC è il primo calcolatore general purpose della storia: alla sua prima messa in funzione, causò

un black-out nel quartiere ovest di Filadelfia. (Dimensioni: 9 x 30 m, per una superficie complessiva di

180 m2, 30 tonnellate)

7Tutto comincia da un mattoncino

Complicato vs complesso

8Tutto comincia da un mattoncino

Complicato

Complicato = CUM PLICUM (piega del foglio)

Un sistema complicato può essere compreso "raddrizzando le pieghe", ossia "spiegando".

Con COMPLICATO definiamo un problema o una situazione che siamo in grado di descrivere

compiutamente, di cui siamo in grado di definire una strategia e un piano per affrontarlo, dei tempi e delle

passaggi per arrivare a un risultato che siamo in grado di descrivere.

un sistema complicato può essere decomposto in sottoparti e compreso analizzando ciascuna di

esse.

9Tutto comincia da un mattoncino

Complicato

Complicato = CUM PLICUM (piega del foglio)

Un sistema complicato può essere compreso "raddrizzando le pieghe", ossia "spiegando".

Con COMPLICATO definiamo un problema o una situazione che siamo in grado di descrivere

compiutamente, di cui siamo in grado di definire una strategia e un piano per affrontarlo, dei tempi e delle

passaggi per arrivare a un risultato che siamo in grado di descrivere.

un sistema complicato può essere decomposto in sottoparti e compreso analizzando ciascuna di

esse.

Complesso

Complesso = CUM PLEXUM (nodo o intreccio)

Un sistema complesso può essere compreso solo attraverso una visone di sintesi e non attraverso l'analisi dei

suoi elementi.

Con COMPLESSO definiamo invece una situazione in cui non siamo in grado di definire una serie di passaggi

precisi, dei tempi precisi e un risultato preciso da raggiungere.

un sistema complesso puo essere compreso solo ` considerandolo “nel suo insieme” e osservando in

particolare le interazioni tra i suoi elementi.

10Sistemi

Un sistema può essere definito come un insieme di

elementi in relazione tra loro che agiscono come

un’entità singola. Gli elementi di un sistema, collegati

da una grande varietà di legami, si influenzano e si

condizionano reciprocamente.

Essi evolvono, passano da uno stato all’altro proprio in

virtù dei legami e delle influenze con gli altri elementi e

con l’ambiente che li circonda.

Nei sistemi complessi non è possibile analizzare il tutto

come la semplice somma dei componenti del sistema,

poiché all’aumentare delle modificazioni e degli impulsi

esterni che il sistema assorbe, si arriva ad un punto in

cui il numero di fattori interni ed esogeni associati alle

modifiche interne del sistema diventano tali da

provocare una evoluzione globale del sistema stesso.

Si arriva ad una modificazione di cui non si conoscono

gli esiti, ma di certo di sa che si giungerà ad un

nuovo stato di equilibrio.

11Esempi di sistemi complessi

I sistemi complessi sono universalmente diffusi e le loro principali caratteristiche riguardano la

dinamicità dei numerosi elementi interagenti fra loro in maniera non lineare, l’emergenza di comportamenti

al variare del tempo, emergenza non prevedibile dall’interazione tra i vari componenti

I sistemi complessi sono sistemi che stanno sulla soglia del caos e hanno capacità di auto organizzazione.

Tipo di sistema Esempi di sistemi complessi

Biologico cervello, DNA, sistema immunitario

Ecologico ecosistemi, catene alimentari

Sociale comunità di individui di vario genere

Economico mercati finanziari, reti di commercio

Comunicazione world wide web, reti elettriche e telefoniche di una nazione

121950

13Approcio Bottom up

Scoperta di una metodologia che fa appello a una nuova concezione di macchina e supera le tradizionali contrapposizioni tra mondo inorganico e mondo organico, tra leggi che regolano il comportamento dei sistemi fisici e leggi che regolano gli organismi.

Quali sono le relazione che un sistema complesso intrattiene con l’ambiente? Come rappresentarle?

La cibernetica si occupa dello sviluppo dalla visione bottom up. Obiettivo: simulare funzioni, non di riprodurre sembianze degli organismi viventi.

14Cibernetica

O il legame profondo fra comunicazione , come riceviamo e interpretiamo le informazioni dall'esterno, e

controllo, ovvero come usiamo queste informazioni per agire nel mondo.

Cibernetica deriva dal kybernetiké (téchne) "arte del pilotare". Il timoniere aggiusta in continuazione la

posizione della sua nave per tenerla sulla rotta giusta.

Norbert Wiener, Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine

15Controllo: interagire con l’ambiente

In ogni movimento una parte del risultato dell'azione che il sistema compie (output) viene ritrasmessa al

sistema (cioè reinserita nell'input), in modo che esso possa calibrare la mossa successiva in funzione di cosa

sta succedendo nell'ambiente.

Ciò vale tanto nei dispositivi naturali, per esempio il controllo da parte del cervello del braccio di una persona

che segue il movimento del gatto mentre ci gioca, quanto nei dispositivi con retroazione creati per usi bellici.

Feedback – retroazione- retroregolazione

Seleno: il cane elettrico (Hammond e Miesner

1912)

16Come interagire? I neuroni formali

McCulloch e Pitts del '43. Il neurofisiologo con

tendenze matematiche e il suo giovanissimo allievo

Pitt sostennero che ogni neurone nel cervello

rappresentasse una certa

costellazione di attività dei neuroni input-sensoriali e

stabilirono che potesse essere scritta in logica

simbolica utilizzando l'algebra di Boole. Da allora si

aprì un modo di studiare il cervello che ad ogni

neurone faceva corrispondere un'espressione logica

descrivente uno stato parziale del mondo.

Ad ogni linea di ingresso è associato un peso che può assumere solo tre valori: O+ 1 QUANDO LA LINEA E’ ECCITATORIA- 1 QUANDO LA LINEA E’ INIBITORIA

0 QUANDO IL COLLEGAMENTO NON ESISTE

Se a un dato istante la somma pesata degli ingressi è maggiore della soglia, allora il segnale di uscia vale 1, in caso contrario vale 0

17Come impariamo? Associazione

Nel 1949 Donald Hebb formulava una legge qualitativa sulla

modifica delle connessioni nervose durante l'apprendimento

che risulterà estremamente importante per la ricerca

successiva : ipotizza l'apprendimento biologico come

fenomeno sinaptico ovvero propone una formula

matematica per simulare l'apprendimento.

Le connessioni nervose risultano rinforzate quando i

relativi neuroni vengono eccitati simultaneamente e

ripetutamente.

I rapporti di causalità si trasformano in rapporti sinaptici. A

partire dagli anni cinquanta si iniziò a creare reti di neuroni

'formali' che potevano essere modificate attraverso regole di

questo genere.

18Creature cibernetiche

Le tartarughe di Grey Walter: Elsie e Elmer

“a spiegare comportamenti di una certa complessità

è non tanto il numero degli elementi di base quanto la

ricchezza delle relative connessioni.”

19Robotica industriale

Negli stessi anni nasceva la robotica industriale.

UNIMATES: braccia meccaniche programmabili

La scienza della materia: portatrice di informazione

Tutto può essere riscritto in termini di informazione, è

il livello di complessità che cambia e il cervello umano

è la macchina più potente capace di riconoscere

strutture a tutti i livelli.

Occuparsi della struttura del sistema nervoso e capire

che le coordinate spaziali all'interno di un cervello

possono acquistare un significato funzionale

nell'elaborazione dell'informazione.

I risultati dell'elettrofisiologia, che dava ragione all'idea

che la complessità del tessuto nervoso, come appare

al microscopio, rappresenti la reale complessità

dell'informazione che il cervello può trattare.

“ Per alcuni, un meccanismo è una scatola che può

essere usata per fare certi trucchi; per altri invece

esso è l'insieme delle molle e delle leve nell'interno

della scatola. Ciò che realmente interessa sapere [a

noi cibernetici] è la relazione fra la struttura di un

meccanismo e la sua funzione.”

V.Braitenberg

21Laboratorio di cibernetica di Napoli

Eduardo Caianiello era giovane e la sua personalità

magnetica, era in grado di entusiasmare i giovani in

un'attività di ricerca moderna e avanzata.

Caianiello vedeva la cibernetica come una nuovo

umanesimo scientifico, cioè l'uomo era al centro della

ricerca scientifica.

Egli soleva distinguere le scienze in tre categorie: le

scienze della natura inanimata, le scienze della vita e

le scienze dell'intelligenza.

La cibernetica doveva giocare in quest'ultimo settore

un ruolo simile a quello della fisica teorica nell'ambito

delle scienze della natura:

partendo dalle evidenze sperimentali, creare

ipotesi o teorie fisico-matematiche da sottoporre a

verifica sperimentale oppure costruire teorie o

modelli da sottoporre a verifica sperimentale.

22Valentino Braitenberg

“Insegno e dirigo un laboratorio di ricerca, qui

all'istituto di fisica teorica, il laboratorio di cibernetica.

In parole povere, la mia materia studia i problemi di

come la psiche di attacca al corpo. È uno dei primi

corsi del genere istituiti in Italia. IO me ne occupo da

parecchio tempo. Ho trentacinque anni; al quarto

corso di medicina ero interno della clinica neurologica,

a Roma. Le mie prime ricerche risalgono al

quell'epoca, quando il professor Celletti mi affido il

laboratorio di nueroistologia.

Sono stato in Gemania e in America, a Yale.

In America, soprattutto al Massachusetts Institute,

sono assai aventi con gli studi di cibernetica. Da noi è

già molto che un corso come il mio sia stato istituito.

Dai nostri studi tentiamo di arrivare alle macchina

pensanti, macchine traduttrici, macchine croniste.

Adesso si tratta di portare il nostro insegnamento a

livello degli studenti universitari. No, il piano degli

studi non è troppo carico. È come una coperta troppo

corta: o fuori le spalle o fuori i piedi. Con un piano

simile non si fa ne uno scienziato, né un ricercatore,

né niente.”

23Wiener a Napoli

24Intelligenza Artificiale simbolica

Visione top down: Dai ragionamenti al comportamento, dalla logica all'azione.

Simulare il comportamento umano partendo dalle sue manifestazioni superiori: simboli, astrazioni,

ragionamenti logici e matematici.

Automi dotati di capacità di analisi e di pianificazione, questo con l'introduzione di software intelligenti.

Nozione teorica fondamentale è quella di 'sistema fisico simbolico'. Sviluppata da Newell e Simon,

ampiamente condivisa all'interno dell'IA classica, questa nozione afferma che i sistemi fisici simbolici (ossia

sistemi costituiti da simboli, intesi come elementi fisici discreti replicabili in una macchina e manipolabili in base a

regole sintattiche di connessione) sono un requisito strutturale, necessario e sufficiente dell'intelligenza

La questione semmai sono le euristiche

25Scacchi e labirinti

Theseus di Claude Shannon (1950)

https://www.youtube.com/watch?v=vPKkXibQXGA

Shakey (1966) Neptune (1984)

Programmi che vincono tornei di scacchi, programmi di fingono terapeuti

Eliza: http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3

26Di mercoledì nascono i veicoli

E' proprio in questi anni che Valentino Braitenberg decide di

prendersi una giornata alla settimana per fare delle

escursioni nell'artificiale. Mentre il lunedì, il martedì, il giovedì e il

venerdì si concentrava sull'anatomia e la

fisiologia delle reti nervose, il mercoledì veniva dedicato agli

automi. E' in quei mercoledì che nasce 'Vehicles:

Experiments in Synthetic Psychology' un saggio di Intelligenza

Artificiale con un esperimento di psicologia sintetica.

Dopo aver studiato per anni le strutture della corteccia cerebrale

e aver fatto sedimentare l'idea di una possibile comparazione con

le componenti di un calcolatore, vista la regolarità e la semplicità

di alcune connessioni, il neurologo crea un mondo di giocattoli

con una struttura interna molto semplice che dovranno essere

immaginati come animali nel loro ambiente.

27Il vagabondo, la paura e l'aggressività

Veicolo 1: E' il più semplice tra tutti i veicoli di Braitenberg. E' attrezzato solo con un sensore e un motore. Più lo stimolo al quale è sensibile il sensore è intenso, maggiore è la velocità del motore. Il sensore potrebbe essere eccitato da elementi chimici, intensità luminose oppure temperature. Esso si muove di moto rettilineo e varia la sua velocità a seconda della stimolazione. Inpresenza di fattori di disturbo (di cui la terra è piena) il comportamento del veicolo diventa interessante. Le interferenze lo distolgono dalla sua rotta e diventa difficile prevedere il suo comportamento.

Veicolo 2: Ha due sensori e due motori e, allo stesso modo del veicolo 1, più i sensori sono eccitati più forte è la spinta dei motori. Se la sorgente si trova direttamente sulla traiettoria dei veicoli essi ci si precipitano contro. Se la sorgente è posta a lato dei veicoli, il 2a se ne allontanerà (il sensore più vicino ad essa verrà eccitato maggiormente e il risultato è una maggiore velocità del motore corrispondente) mentre il veicolo 2b si dirigerà verso la sorgente e alla fine la colpirà.

28L'amore

Il veicolo 3 possiede le stesse caratteristiche

del veicolo 2, ma i collegamenti in questo modello sono

inibitori, quindi a stimolazione maggiore il motore rallenta.

Così il veicolo si avvicina alla sorgente e si ferma. Il

veicolo 3a guarda alla sorgente mentre il veicolo 3b le porge

la schiena. C'è poi un veicolo del tipo 3c, che non ha una

sola coppia di sensori uguali, ma ne ha ben quattro.

Quattro sensori diversi, che reagiscono a quattro diverse

qualità dell'ambiente. Alcuni hanno collegamenti eccitatori ed

altri inibitori, oltre al fatto che essi possono essere diretti oincrociati. Il comportamento di questo veicolo è già parecchiocomplesso e l'osservatore fa fatica a pensare che il veicolonon abbia qualche sistema di valori o bagaglio di conoscenze.

29Valori e preferenze

Nei veicoli del tipo 4 vengono inserite funzioni non

monotòne e dunque più complesse. Per esempio ci si

potrebbe immaginare un veicolo che aumenti la sua velocità

fino ad una certa soglia oltre la quale, se il sensore viene

ulteriormente attivato, la velocità cominci a diminuire.

L'osservatore avrebbe non poche difficoltà ad immaginare

tutti i possibili collegamenti di un veicolo siffatto.

Un comportamento ancora più complesso lo avrebbe quel

veicolo nel quale la relazione tra sensore e motore non fosse

più regolare e continua, ma caratterizzata da discontinuità

precise: potrebbe esserci una gamma di intensità di

stimolazione entro la quale il motore viene attivato, e

un'attivazione immediata e totale quando si è superato un

certo limite oppure un aumento regolare e continuo

per certe gamme di stimolazione con sbalzi improvvisi per

certi valori intermedi.

30Le rappresentazioni

La logica, i concetti, lo spazio, le forme, le idee, regole e regolarità, il pensiero la previsione.

Baritenberg costruisce mentalmente tutte queste rappresentazioni in maniera meccanica all'interno dei

suoi veicoli fino ad arrivare all'ottimismo e il pessimismo dove tra due stati ugualmente probabili come

continuazione dello stato attuale il veicolo sceglie quello più piacevole.

Egli riuniva all'interno del suo esperimento psicologico l'approccio cibernetico alla creazione degli

automi e la divisione in livelli del comportamento, concentrava l'attenzione sugli stati mentali e sulla

possibilità alquanto incerta per l'osservatore di prevedere il comportamento dell'automa anche

se precisamente informato della struttura e delle connessioni dello stesso.

Gli elefanti non giocano a schacchi

Rispetto all'Intelligenza Artificiale Classica

Per Rodney Brooks l'intelligenza non funziona così: un robot non ha bisogno di una rappresentazione del

mondo, ne di contenere euristiche per risolvere problemi, né sistemi logici per pianificare le proprie strategie.

Far emergere l'intelligenza da interazioni semplici

Genghis e Kismet

Boston Dynamics

Atlas https://www.youtube.com/watch?v=SD6Okylclb8

Spot https://www.youtube.com/watch?v=M8YjvHYbZ9w

Take Home Message

Etica: creare entusiasmo. Ma per creare occorre entusiasmo. Tutto comincia coll'entusiasmo

L'entusiasmo esisteva prima dell'uomo. Nel migliore dei casi siamo dei moltiplicatori di entusiasmo. La

mancanza di entusiasmo, la depressione sono peccati.

V. Braitenberg, Il cervello e le idee (1983)

"The question is not whether intelligent machines can have emotions, but whether machines can be intelligent

without any emotions" Minsky, The Society of Mind (1988)

Ghost in the shell quotes

Batou: Che siano esperienze simulate o sogni, le informazioni sono al tempo stesso realtà e fantasia. E, in ogni

caso, tutti i dati che una persona accumula durante il corso della propria esistenza non sono che una goccia nel

mare.

Bibliografia

Libri

La scoperta dell'artificiale. Psicologia, filosofia e macchine intorno alla cibernetica, Cordeschi R.,

Dunod/Zanichelli, Milano/Bologna 1998.

Macchine come noi. La scommessa dell'intelligenza artificiale. Castelfranchi, Y., Stock, O., Editori

Laterza, Roma-Bari 2000

Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine,.Wiener N., 1948

Veicoli pensanti. Saggio di psicologia sintetica. Braitenberg, V., Garzanti, Milano 1984

Il cervello e le idee. Braitenberg, V., Garzanti, Milano 1989

Fumetti

Enigma. Tuono Pettinato e Francesca Riccioni, Rizzoli-Lizard 2014

Logicomix. A.Doxiadis, C.Papadimitriou, Guanda Graphic, Guanda, 2010

Neurocomic, Matteo Farinella e Hana Ros, Rizzoli Lizard, 2014

Film

Ghost in the Shell. Mamoru Oshii,1995

The Matrix. L. Wachowski, A. Wachowski, 1999