INFORMAZIONE E SISTEMI COMPLESSI File

BanzaiBerry
Lezione #10
Temi trattati
1
Fondamenti
d’informatica
2
2
Fondamenti
d’informatica
3
4
5
Fondamenti
d’informatica
Cenni sulla
struttura
di un
Data Base
Creazione
di un esempio di
applicazione web
6
7
8
9
10
Creazione
di un esempio di
applicazione web
Creazione
di un esempio di
applicazione web
Cos'è
l'informazione
e perché è
importante
Internet
Culture & Social
Network
Informazione e
sistemi complessi
Premessa
3
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
Il sogno dell'artificiale
4
“Volesse il cielo che tutti questi calcoli possano essere fatti a vapore!”
Charles Babbage 1819
Vermi
5
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)
Vermi
6
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)
Tutto comincia da un mattoncino
7
Complicato vs complesso
Tutto comincia da un mattoncino
8
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.
Tutto comincia da un mattoncino
9
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.
Sistemi
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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.
Esempi di sistemi complessi
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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
1950
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Approcio Bottom up
13
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.
Cibernetica
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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
Controllo: interagire con l’ambiente
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Feedback – retroazione- retroregolazione
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.
Seleno: il cane elettrico (Hammond e Miesner
1912)
Come interagire? I neuroni formali
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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
Come impariamo? Associazione
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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.
Creature 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.”
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Robotica industriale
Negli stessi anni nasceva la robotica industriale.
UNIMATES: braccia meccaniche programmabili
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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
Laboratorio di cibernetica di Napoli
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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.
Valentino Braitenberg
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“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.”
Wiener a Napoli
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Intelligenza Artificiale simbolica
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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
Scacchi e labirinti
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Programmi che vincono tornei di scacchi, programmi di fingono terapeuti
Eliza: http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3
Theseus di Claude Shannon (1950)
https://www.youtube.com/watch?v=vPKkXibQXGA
Shakey (1966)
Neptune (1984)
Di mercoledì nascono i veicoli
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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.
Il vagabondo, la paura e l'aggressività
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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.
L'amore
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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 o
incrociati. Il comportamento di questo veicolo è già parecchio
complesso e l'osservatore fa fatica a pensare che il veicolo
non abbia qualche sistema di valori o bagaglio di
conoscenze.
Valori e preferenze
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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.
Le rappresentazioni
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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