🧠 Evoluzione dell'AI dagli anni Novanta ad oggi

🧠 Artificial Intelligence  /  complex problems / heuristics / bio-inspired / algoritmi genetici

#AI #geneticAlgorithms

L'Intelligenza Artificiale è una delle passioni che più hanno accompagnato il mio percorso di studio, di ricerca e di crescita personale. La mia naturale inclinazione al problem solving e la passione per l'informatica mi hanno portato, fin dagli anni dell'università, ad approfondire le tecniche di ottimizzazione euristica e, in particolare, il Calcolo Evolutivo (Evolutionary Computation) e gli Algoritmi Genetici.

Il mio interesse per i sistemi intelligenti nasce all'inizio degli anni Novanta, quando iniziai a leggere riviste di divulgazione scientifica come Le Scienze. Come molti appassionati di quel periodo, ero convinto che la realizzazione di una vera intelligenza artificiale fosse ormai imminente. L'impressione era che mancasse soltanto un ultimo passo tecnologico per trasformare in realtà ciò che fino ad allora avevamo immaginato nei romanzi e nei film di fantascienza. Quel salto, come sappiamo, avrebbe richiesto ancora molti anni.

Nonostante ciò, il mio entusiasmo non diminuì. Al contrario, si trasformò nella voglia di sperimentare direttamente le tecniche che allora rappresentavano la frontiera della ricerca. Fu proprio leggendo un articolo pubblicato su Le Scienze dedicato agli Algoritmi Genetici che scoprii un approccio destinato a catturare definitivamente la mia attenzione.

Ciò che mi affascinò non fu soltanto l'efficacia della tecnica come metodo di ottimizzazione, ma soprattutto la sua eleganza concettuale. Attraverso gli strumenti della matematica e dell'informatica, gli Algoritmi Genetici riuscivano a riprodurre alcuni dei meccanismi fondamentali dell'evoluzione biologica — selezione naturale, ricombinazione genetica e mutazione — mostrando come processi apparentemente semplici potessero produrre soluzioni sorprendentemente efficaci a problemi complessi. L'idea che concetti appartenenti alla biologia, alla genetica e alla teoria dell'evoluzione potessero essere tradotti in algoritmi capaci di "evolvere" soluzioni rappresentò per me una straordinaria dimostrazione del valore dell'interdisciplinarità.

A quel punto decisi di verificare personalmente quanto questa tecnica fosse realmente potente e versatile. All'epoca frequentavo il corso di laurea in Ingegneria Elettronica presso il Politecnico di Bari e stavo preparando esami come Energetica Applicata e Calcolatori Elettronici. Nel tempo libero mi divertivo inoltre ad affrontare problemi di natura completamente diversa, come la riduzione dei sistemi del Totocalcio e del Lotto. Avevo quindi a disposizione un insieme di problemi molto eterogenei con cui mettere alla prova l'universalità del metodo.

Realizzai quindi le mie prime implementazioni di Algoritmi Genetici, modellando geneticamente ciascun problema e lasciando che il processo evolutivo ricercasse autonomamente soluzioni sempre migliori. L'obiettivo non era soltanto ottenere risultati soddisfacenti, ma comprendere fino a che punto fosse possibile applicare lo stesso paradigma a domini completamente differenti.

Negli anni successivi ho continuato a sperimentare e perfezionare queste tecniche, applicandole sia durante il percorso universitario sia nell'attività professionale, fino ad arrivare al settore della visione artificiale e dell'elaborazione delle immagini.

Tra le applicazioni più significative che ho sviluppato figurano:

• l'ottimizzazione della progettazione di turbine a gas;
• l'ottimizzazione di architetture pipeline per calcolatori elettronici;
• la modellazione sperimentale di una macchina per la previsione delle estrazioni del Lotto;
• l'ottimizzazione di modelli di image processing e di riconoscimento delle immagini.

Guardando oggi all'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale, ritengo che quella passione nata oltre trent'anni fa abbia rappresentato molto più di un semplice interesse tecnico. È stata il punto di partenza di un percorso di apprendimento continuo che mi accompagna ancora oggi e che continua ad alimentare la mia curiosità verso le nuove frontiere dell'IA, dai sistemi evolutivi fino ai moderni modelli di Intelligenza Artificiale Generativa.

Riferimenti

[1] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Qualche informazione su di me. https://tateoblog.blogspot.com/p/about-me.html

[2] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Intelligenza Artificiale, Soft Computing, https://tateoblog.blogspot.com/p/p_14.html

[3] Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning / Intelligenza Artificiale / Complex problems / Heuristics / Bio-inspired / Evolutionary / Gli Algoritmi genetici, https://tateoblog.blogspot.com/p/ai1313.html

🧠 AI / Il nome "Intelligenza Artificiale"

 "Il merito del nome (Intelligenza Artificiale) è attribuito di solito a John McCarthy, che avrebbe coniato questa locuzione verso la metà degli anni Cinquanta. Nel 1958 McCarthy e Minsky crearono il Gruppo di Intelligenza Artificiale del Massachusetts Institute of Technology (MIT)"

(Jeremy Bernstein, Uomini e macchine intelligenti, p.19, Adelphi, 1990)

La citazione evidenzia le origini storiche della disciplina dell'Intelligenza Artificiale, attribuendo a John McCarthy la coniazione del termine Artificial Intelligence nella seconda metà degli anni Cinquanta e riconoscendo il contributo fondamentale di McCarthy e Marvin Minsky alla nascita del primo gruppo di ricerca dedicato presso il Massachusetts Institute of Technology. Questo passaggio segna l'avvio di un nuovo ambito scientifico, orientato allo studio, alla progettazione e alla realizzazione di sistemi informatici capaci di riprodurre, almeno in parte, processi cognitivi tipici dell'essere umano, come il ragionamento, l'apprendimento, la risoluzione di problemi e il processo decisionale. La citazione rappresenta quindi uno dei riferimenti storici fondamentali per comprendere la nascita e l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale come disciplina autonoma.

#artificialIntelligence #AI #softComputing #neuralnetwork #fuzzyLogic #geneticAlgorithms #problemSolving #deepLearning #MachineLearning #TILLL #TateoBlog

https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html

From Genetic Algorithms to Genetic Programming

{Dagli Algoritmi Genetici alla Programmazione Genetica}

  Like any engineering innovation, genetic programming did not emerge fully formed from the aether. Rather it arose from two promising but not yet realized lines of research in computer science: genetic algorithms and artificial intelligence.

  {Come ogni innovazione ingegneristica, la programmazione genetica non è emersa completamente formata dall'etere. Piuttosto è nato da due linee di ricerca promettenti ma non ancora realizzate in informatica: algoritmi genetici e intelligenza artificiale.}

  The mechanism of genetic algorithms is so fascinating that in the nineties some researchers had the idea of extending the evolutionary principle to the internal code of computer programs, effectively creating a population in which individuals are computer programs dedicated to accomplishing the same task.

  {Il meccanismo degli algoritmi genetici è così affascinante che negli anni novanta alcuni ricercatori ebbero l'idea di estendere il principio evoluzionistico al codice interno dei programmi informatici, creando a tutti gli effetti una popolazione in cui gli individui sono programmi informatici dedicati a compiere lo stesso compito.}

“It occurred to me that perhaps the technique of genetic algorithms could be combined with the basic principles of artificial intelligence to evolve a population of programs.“

"Mi è venuto in mente che forse si potrebbe combinare la tecnica degli algoritmi genetici con i principi  di base dell'intelligenza artificiale per far evolvere una popolazione di programmi."

 

(John Koza, 1998)

  John Koza, to whom the authorship of this new line of research is attributed, has put to use one of the most brilliant intuitions of artificial intelligence. In fact, Koza's thesis advisor at the University of Michigan was John Holland, the man widely considered the father of genetic algorithms.

  Remember that John Holland was a university student from Michigan in the 1950s and that upon coming across a book on genetics called "The Genetical Theory of Natural Selection", written by the British biologist Ronald Fisher in 1930, he had the intuition to apply the principles the evolution of the species, and in particular of natural selection, for the heuristic solution of complex problems. The book, in fact, expounded, in rigorous mathematical terms, the basic mechanism of variation in plants and animals. Holland envisioned a system that through small incremental improvements would generate a good solution in the same way a farmer grows good corn. John Holland's genetic algorithms were in effect the precursors of John Koza's idea, in the same way that Mendelian inheritance was the first step towards understanding Darwinian evolution.

  {John Koza, a cui si attribuisce la paternità di questa nuova linea di ricerca, ha messo a frutto una delle più brillanti intuizioni dell’intelligenza artificiale. Infatti il relatore di tesi di Koza all'Università del Michigan fu proprio John Holland, l'uomo ampiamente considerato il padre degli algoritmi genetici.   

  Si ricordi che John Holland era uno studente universitario di Michigan negli anni 50’ e che imbattendosi in un libro di genetica  intitolato “The Genetical Theory of Natural Selection”, scritto dal biologo inglese Ronald Fisher nel 1930, ebbe l’intuizione di applicare i principi della evoluzione della specie, ed in particolare della selezione naturale, per la risoluzione euristica di problemi complessi. Il libro, infatti, esponeva, in termini matematici rigorosi, le basi meccanismo di variazione nelle piante e negli animali. Holland immaginò un sistema che attraverso piccoli miglioramenti incrementali, avrebbe generato una buona soluzione  nello stesso modo in cui un contadino coltiva un buon mais. Gli algoritmi genetici di John Holland sono stati a tutti gli effetti i precursori dell’idea di John Koza, nello stesso modo in cui l'ereditarietà Mendeliana è stato il primo passo verso la comprensione dell'evoluzione Darwiniana.}

  John Holland practically implemented the idea of genetic algorithms in 1980 together with his student David Goldberg, applying it in particular to pipeline optimization. Goldberg, in fact, before working on his PhD, had studied civil engineering, and was interested in the practical problem of how computers could be used to optimize pipeline capacity.

  {John Holland implementò praticamente l’idea degli algoritmi genetici nel 1980 insieme al suo studente David Goldberg, applicandola in particolare alla ottimizzazione dei gasdotti. Goldberg, infatti, prima di lavorare al suo dottorato di ricerca, aveva studiato ingegneria civile, ed era interessato al problema pratico di come i computer potessero essere usati per ottimizzare la capacità dei gasdotti.}

John Koza's technique that extends the concept of genetic algorithm to the world of programming is known as Genetic Programming (known by the term Genetic Programming in English, and synthetically GP).

Genetic programming, in fact, inspired by the same adaptive principle of biological evolution, searches for computer programs that are able to perform a specific task in an optimal way.

   It should be noted that genetic programming exploits the evolutionary modification of the internal code of programs. So the code and the behavior of the programs are constantly evolving. In practice, GP is a particular machine learning technique. Similarly to what happens for genetic algorithms, it is a heuristic process that does not guarantee a perfect result, but an optimal result that meets certain criteria set by the user.

  {La tecnica di John Koza che estende il concetto di algoritmo genetico al mondo della programmazione è nota col nome di Programmazione Genetica (nota col termine Genetic Programming in lingua inglese, e sinteticamente GP).

La programmazione genetica, infatti, ispirandosi allo stesso principio adattativo dell'evoluzione biologica, ricerca programmi informatici che riescano a svolgere in maniera ottimale un determinato compito.

  Si osservi che la programmazione genetica sfrutta la modifica evolutiva del codice interno dei programmi. Quindi il codice ed il comportamento dei programmi sono in continua evoluzione. In pratica la GP costituisce una particolare tecnica di apprendimento automatico. Analogamente a quanto avviene per gli algoritmi genetici, si tratta di un processo euristico che non garantisce un risultato perfetto, bensì un risultato ottimale che rispetti determinati criteri prefissati dall'utente.}

Hashtag keywords: #GP #geneticProgramming #GA #geneticAlgorithms #Koza #Holland #Goldberg #TateoBlog #TILLL

Extract from: Genetic Programming, that is the extension of the genetic algorithms to the programming world, TILLL-Learning

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/gp-ai13132.html

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by Tateo Giovanni Battista

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TILLL~Blog © November 7, 2021

My Passion for Genetic Algorithms

{La mia passione per gli Algoritmi Genetici}

  I approached one of the Evolutionary Computation techniques by chance, reading an article in the scientific journal "Le Scienze" on the principles and technique of Genetic Algorithms. I was fascinated by this technique that he tried to describe the phenomenon of "life" through the "dry" tools of mathematics and computer science. Phenomenon that is normally the domain of other scientific disciplines such as chemistry, biology, genetics and psychology, which deal with describing "life". The passion for this technique was born immediately after when, almost as a challenge, I decided to verify its effectiveness by applying it to more or less complex problems that came within my reach at that time: from the design of gas turbines to the optimization of pipeline architectures. of electronic calculators, a Calculation of the predictions of the Lotto game.

  {Mi avvicinai ad una delle tecniche di Calcolo Evolutivo (Evolutionary Computation) per caso, leggendo un articolo della rivista scientifica "Le Scienze" sui principi e la tecnica degli Algoritmi Genetici. Ciò che attrasse la mia attenzione fu il fatto che questa tecnica si poneva l'obiettivo di descrive un fenomeno naturale, come la “vita”, per mezzo dei principi e gli strumenti "scientifici" della matematica e dell'informatica. 

  Infatti l'osservazione dei fenomeni naturali è di solito dominio di altre discipline scientifiche come la chimica, la biologia, la genetica e la psicologia.

  Il concetto che si potesse in qualche modo riprodurre all'interno di un calcolatore elettronico il meccanismo tipico che sottende alla sopravvivenza di una specie, mi appassionò e, quasi per sfida, cominciai a verificare l'efficacia di questa teoria  applicandola ai problemi più disparati che mi capitavano a tiro in quel periodo: così i miei esperimenti spaziarono dalla progettazione delle turbine a gas, alla ottimizzazione delle architetture pipeline dei calcolatori elettronici, al calcolo dei pronostici per il gioco del Lotto.}

Hashtag keywords: #heuristics #bioInspired #evolutionary #geneticAlgorithms #GA #TateoBlog #TILLL

Extract from: Genetic Algorithms, TILLL-Learning

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai1313.html

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The evolutionary theory

{La teoria dell'evoluzione}

  The theory of the evolution of animal and plant species that was developed by Charles Darwin, links the chances of survival of an individual mainly to his ability to adapt to the environment (fitness).

  The means that characterize this capacity in each individual reside in their genetic heritage, that is, in a set of information inherited first of all from father and mother (crossover) and subsequently partially subjected to a process of random change (mutation) to ensure that each has its own identity, distinct from that of the parents.
  The weaker individuals, less able to cope with the environment, generally die before the others and, therefore, reproduce less; the stronger ones generally survive longer and reproduce more.
  The effect of this process is a more widespread transmission of the best characteristics which, over a long period of time, automatically leads to the evolution of the species and to the existence of generations possessing ever greater capacity to adapt to the environment.

  {La teoria dell'evoluzione delle specie animali e vegetali, elaborata da Charles Darwin, lega le possibilità di sopravvivenza di un individuo principalmente alla sua capacità di adattamento all'ambiente (fitness).

  I mezzi che caratterizzano questa capacità in ogni individuo risiedono nel suo patrimonio genetico, cioè in un insieme di informazioni ereditate prima di tutto da padre e madre (crossover) e successivamente parzialmente soggette a un processo di cambiamento casuale (mutazione) per garantire che ognuno ha una propria identità, distinta da quella dei genitori.

  Gli individui più deboli, meno capaci di far fronte all'ambiente, generalmente muoiono prima degli altri e, quindi, si riproducono meno; quelli più forti generalmente sopravvivono più a lungo e si riproducono di più.

  L'effetto di questo processo è una trasmissione più diffusa delle migliori caratteristiche che, nel lungo periodo, porta automaticamente all'evoluzione della specie e all'esistenza di generazioni dotate di una sempre maggiore capacità di adattamento all'ambiente}

Bat. 21-912

Extract from: Artificial intelligence based on Evolutionary Algorithms, Tateo’s Interdisciplinary Lifelong Learning Project

Hashtag keywords: #artificialIntelligence #optimization #heuristics #evolution #geneticAlgorithms #geneticProgramming #TILLL #TateoBlog

Link: https://tateoblog.blogspot.com/2016/12/ai-03-algoritmi-genetici.html

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AI.1.3.1.3.1.1. TRADING

TATEO's INTERDISCIPLINARY LIFELONG LEARNING

ENCYCLOPEDIA

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Application of Genetic Algorithms to financial systems: trading and trading systems

{Applicazione degli Algoritmi Genetici ai sistemi finanziari: il Trading ed i Sistemi di Trading}

Hashtag keywords: #TateoBlog #artificialIntelligence #heuristics #bioInspired #evolutionary #geneticAlgorithms

Summary. Would you like to have a personal financial advisor who suggests you how to invest your money to get the most out of it? Among the many fascinating applications of the Genetic Algorithms certainly deserves the right to be mentioned, that of Trading in financial securities. 

{Vi piacerebbe avere un consulente finanziario personale, che vi suggerisca come investire il vostro denaro per ottenerne il massimo profitto? Tra le tante applicazioni affascinanti degli Algoritmi Genetici merita certamente il diritto di essere menzionata, quella del Trading dei titoli finanziari}

You are here: <TILL> - <LEARNING> - <ARTIFICIAL INTELLIGENCE> - <COMPLEX PROBLEMS> - <HEURISTICS> - <BIO-INSPIRED> - <EVOLUTIONARY> - <GA> - <TRADING>

Il trading Il Trading è l'attività di acquisto o vendita di strumenti finanziari come azioni, obbligazioni, future, titoli di stato. Il trader, a seconda della posizione assunta rispetto ad un titolo, può generare una perdita detta "loss", oppure può ottenere un profitto, detto "gain".

 

Il trader per ottenere un profitto dalle sue operazioni deve riuscire a prevedere l'andamento futuro del prezzo di un bene quotato. Egli, per ottenere ciò, studia la storia passata del titolo a cui è interessato e ne estrae delle caratteristiche grafiche e statistiche. Lo studio della storia passata del titolo, che va sotto il nome di Analisi Tecnica, si basa sull'assunto che gli investitori al verificarsi di certe condizioni si comportano sempre nello stesso modo. Tali caratteristiche, più l'esperienza, ed una bella dose di intuito e fortuna suggeriscono al trader le operazioni da fare e sopratutto quando farle.
I trading systems

I mercati finanziari, come tanti altri fenomeni, è condizionato da tante cause. Per questo motivo è praticamente impossibile interpretare in modo deterministico i loro andamenti. Per quanto "l'intelligenza" dei computer, nonostante la parola adottata, non abbia nulla a che vedere con l'intelligenza umana, non si può non prendere atto che ormai, nel campo delle applicazioni finanziarie, essa costituisce il supporto delle applicazioni più avanzate ed offre un campo di indagine non solo affascinante, ma anche ricco di prospettive. [5] Attualmente sono altresì disponibili dei sistemi software automatizzati, i cosiddetti Trading Systems, che delegano ad un computer le decisioni di acquisto e vendita ed il loro timing, in base a dei programmi ottimizzati per gli strumenti finanziari oggetto dello scambio. [8]

Esistono Trading Systems che sfruttano gli Algoritmi Genetici oppure le reti neurali per implementare un sistema di auto-apprendimento. [2]

~ o ~ 

2. More generally

{Più in generale}

ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED ON EVOLUTIONARY ALGORITHMS

{Intelligenza Artificiale basata su Algoritmi Evoluzionistici}

(AI.1.3.1.3)

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2. Stay up to date
{Rimani aggiornato}

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3. Let's keep in touch

{Teniamoci in contatto}

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{ Mi auguro che tu abbia apprezzato questo post che appartiene alla sezione Learning (>) di Tateo~Blog (>), e che le note e le osservazioni che ho raccolto al suo interno abbiano incontrato il tuo interesse. Se il mio elaborato ha stimolato il tuo interesse ti invito a seguire gli ultimi aggiornamenti del blog sulle seguenti pagine dei social media: }

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4. Something about me, the founder and author of Tateo~Blog Project

{Qualcosa su di me, il fondatore e sull'autore del progetto Tateo~Blog}

First of all, thank you for visiting one of the pages of my blog. My name is Giovanni Battista Tateo (shortly Bat) and I am the founder and author of a project of Interdisciplinary Lifelong Learning of which the Tateo~Blog (:::) blog is the means of sharing. I was initially an Information Technology expert, and later I became an electronic engineer, specializing in industrial Automation. I'm passionate about Artificial intelligence, Virtual Reality, Simulation, and I'm an expert in Artificial Vision applied to industrial Automation. Currently, and starting four years ago, I am employed as a Proposal Engineer at Mer Mec S.p.A. (:::) company. Previously, starting in 2004, I was employed, always at the same company, as a Designer of Artificial Vision Systems and Image Processing Algorithms, applied in particular to Railway Diagnostics. I am a supporter and promoter of Lifelong Learning, Social Networking and Knowledge Sharing by means of the web. If you want more details about me, visit the About Me (:::) page.

{ Innanzitutto ti ringrazio per aver visitato una delle pagine del mio blog. Mi chiamo Giovanni Battista Tateo (brevemente Bat) e sono il fondatore e l'autore di un progetto Lifelong Learning Interdisciplinare di cui il blog Tateo~Blog (:::) ne è il mezzo di condivisione. Sono stato in principio un esperto di Informatica, e in seguito sono diventato un Ingegnere Elettronico, specializzato in Automazione Industriale. Sono un appassionato di Intelligenza Artificiale, Realtà Virtuale, Simulazione, e sono un esperto di Visione Artificiale applicata all'Automazione Industriale. Attualmente, ed a partire dall'anno 2016, sono impiegato come Proposal Engineer presso la società Mer Mec S.p.A. (:::). Precedentemente, a partire dal 2004, sono stato impiegato, sempre presso la stessa società, come Progettista di Sistemi di Visione Artificiale e di Algoritmi di Elaborazione delle Immagini, applicati in particolare alla Diagnostica Ferroviaria. Sono un sostenitore e promotore dell'apprendimento permanente, dei social network e della condivisione delle conoscenze tramite il web. Se vuoi ulteriori dettagli su di me, visita la pagine About Me (:::). }

Mine References

  Following you can find my personal references that you can use if you want to contact me directly, and the links to my social accounts that you can use to follow me or to keep in touch with me by means of social media networks.

  { In seguito puoi trovare i miei riferimenti personali che puoi utilizzare se vuoi contattarmi personalmente, ed i collegamenti ai miei account social che puoi utilizzare per seguirmi e rimanere in contatto con me tramite le reti di social media. }

Eng. Tateo Giovanni Battista

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Tateo~Learning © June 6, 2021