2 - Parliamo di Videogiochi

:FRAMES: Ring#2
______Format C: for cortex
Il futuro è nell’intelligenza artificiale,
o quasi. Se questa
conclusione sembra forse troppo
ovvia, bisogna anche vedere
perché la questione non è così
facile come sembra. Cercherò
di essere sintetico e chiaro, ma
mi sto apprestando ad esporvi
qualche interessante concetto
di informatica, quindi mi auguro
una certa elasticità mentale
da parte vostra.
Poniamoci intanto un importante
interrogativo: perché è
difficile far pensare un computer
come noi?
A questo risponderemo in seguito,
per il momento concentriamoci
sul QUANTO è difficile
far pensare un computer come
noi. Per presentarvi la questione,
mi aiuterò con il celebre
“Problema del Commesso Viaggiatore”
che sarà ben noto a
tutti gli ingegneri all’ascolto.
Un commesso viaggiatore deve
visitare un certo numero di
città (N); conosce la lunghezza
(o il tempo o il costo, a seconda
dei casi) dello spostamento necessario
per recarsi da una città
all’altra: vuole determinare il
percorso più breve (o più veloce
o più economico) che gli
permetta di partire da casa sua
e di farvi ritorno dopo aver visitato
ogni città una sola volta.
Come può fare?
Ora, senza entrare troppo nel
dettaglio, vi basti sapere che,
supponendo ad esempio il numero
di città uguale a 6 (N=6),
il numero di cammini possibili
(non necessariamente più brevi,
veloci o economici) è 446.
Per N=7, la cifra sale a 2678.
E così via, in progressione esponenziale.
Va detto che il suddetto problema,
rappresentato su carta,
può essere risolto (perlomeno
finché N è abbastanza basso)
da un essere umano in pochissimi
secondi, effettuando minimi
calcoli, semplicemente perché
la nostra capacità razionale
ci consente di scartare
a priori tutte le possibilità
palesemente inaccettabili.
Provate ad immaginare il sud-
detto problema per un N molto
grande: per risolverlo un computer
sarebbe costretto ad effettuare
migliaia (quando non
milioni) di calcoli, mentre una
persona qualsiasi potrebbe essere
in grado di trovare la soluzione
effettuando al più qualche
decina di passaggi.
___Celebrate The New Skin
Appare quindi evidente come
sia improponibile adottare
l’attuale tecnologia per simulare
il pensiero umano:
se per risolvere un problema
relativamente semplice come
quello appena esposto sono necessarie
montagne di conti, come
è possibile pensare di avvicinare
la macchina al nostro
modo di pensare, così poco definito
e in continuo subbuglio? I
nostri processi logici sono poco
prevedibili e spesso soggetti a
migliaia di stimoli diversi, quindi
il problema è tutt’altro che elementare.
E’ tempo di iniziare a parlare
di Reti Neurali.
Innanzi tutto, cos’è una Rete
Neurale? In parole semplici,
può essere definita come una
struttura artificiale che può
produrre risultati intelligenti,
simulando il funzionamento
della mente.
Ma perché il nostro cervello è
così potente (parlo di quello dei
redattori di Ring)? Per almeno
tre ragioni fondamentali:
1 - elevatissimo numero di
neuroni
2 - elevatissimo numero di dendriti,
che generano reti di collegamento
tra i neuroni
3 - elevato numero di vescicole
e funzionamento analogico delle
stesse, il che vuol dire che la
quantità di sostanze chimiche
rilasciate variano impercettibilmente
a seconda dei segnali
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ricevuti e dalla direzione da cui
provengono e concorrono a generare
infinitesime sfumature
di valore e combinazioni con altre
sinapsi e dendriti
So che vi state addormentando,
cercherò di concludere
qui la parentesi biologica: il ragionamento,
quindi, avviene
tramite il percorso che le scariche
elettriche effettuano all’interno
del cervello e tra un
neurone e l’altro. I sentieri
seguiti dai segnali vengono determinati
in base all’apprendimento,
secondo determinate
mappe neurali. Come questo
sia possibile, non lo so, ma credetemi,
la meccanica tramite
cui funziona la vostra materia
grigia è circa questa.
Una Rete Neurale artificiale è
composta, similmente al nostro
cervello, da neuroni. Ciascun
neurone è un’entità di elabora -
zione di valori a sé stante (ma
connessa con tutte le altre) e
presenta un vettore di ingresso,
una funzione di trasformazione,
un livello soglia e un valore di
uscita. I neuroni vengono generalmente
disposti in strati, da
cui il nome Reti Neurali Gerarchiche.
Il numero di neuroni da
disporre su ciascun livello non
dipende da qualche legge o
regola di costruzione delle Reti,
ma dall’esperienza che si è accumulata
nel corso del tempo.
Non esistono certezze per le
Reti Neurali, ma solo dati empirici,
esperienza e una certa
dose di intuito che deriva dalla
familiarità con il problema che
si vuole risolvere. Ciascun neurone
elaborerà i dati tramite
una funzione caratterizzata da
una data forma e da parametri
che possono essere modificati.
La modifica avviene in sede di
addestramento della rete,
ovvero nel momento in cui la
rete impara, generalmente effettuata
automaticamente dalla
rete stessa e non subordinata
agli utenti o ai programmatori.
E’ ovvio che utilizzando una
Rete Neurale per gestire un
RPG, sarà necessario un addestramento
preventivo da
parte dei programmatori,
per impedire che all’inizio del
nostro gioco l’AI sia di basso
livello e che si porti a soglie