🧠 Lo spazio degli stati e la ricerca delle soluzioni

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Una delle idee fondamentali dell'Intelligenza Artificiale classica consiste nel rappresentare un problema come una ricerca all'interno di uno spazio degli stati. Uno stato rappresenta una possibile configurazione del problema, mentre le azioni consentono di passare da uno stato ad un altro. L'obiettivo del problema è rappresentato da uno o più stati finali desiderati.

Molti problemi pratici possono essere modellati in questo modo: la pianificazione di percorsi tra città, la risoluzione di puzzle, il gioco degli scacchi, la navigazione robotica, la schedulazione industriale e l'allocazione delle risorse. Una volta rappresentato il problema mediante un grafo o un albero di ricerca, la soluzione può essere ottenuta esplorando sistematicamente le alternative disponibili.

L'approccio basato sullo spazio degli stati ha avuto un ruolo fondamentale nello sviluppo dell'Intelligenza Artificiale simbolica durante i primi decenni della disciplina. Algoritmi come la Ricerca in Profondità (DFS) e la Ricerca in Ampiezza (BFS) nacquero originariamente come tecniche generali per la risoluzione dei problemi mediante l'esplorazione sistematica delle alternative.

La principale difficoltà consiste nel fatto che il numero degli stati cresce spesso in modo esponenziale rispetto alla dimensione del problema, dando origine al fenomeno noto come esplosione combinatoria. Per questo motivo le tecniche enumerative vengono frequentemente affiancate da approcci euristici in grado di guidare la ricerca verso le regioni più promettenti dello spazio delle soluzioni.

Nota storica. La ricerca nello spazio degli stati rappresenta uno dei fondamenti della cosiddetta Intelligenza Artificiale simbolica. Prima dell'avvento del Machine Learning e delle Reti Neurali Profonde (Deep Learning), molti ricercatori ritenevano che il comportamento intelligente potesse essere ottenuto modellando un problema come uno spazio di possibili stati e ricercando sistematicamente il percorso che conduce all'obiettivo. Tecniche come DFS, BFS, Branch-and-Bound e successivamente A* costituiscono ancora oggi il nucleo di molti sistemi di pianificazione e ottimizzazione.

Sebbene oggi l'Intelligenza Artificiale venga spesso associata al Machine Learning, al Deep Learning e ai Large Language Model, molti sistemi intelligenti contemporanei continuano a utilizzare algoritmi di ricerca nello spazio degli stati. La pianificazione di percorsi in robotica, l'ottimizzazione dei tragitti nei navigatori, i motori per giochi strategici e i sistemi di pianificazione automatica utilizzano ancora tecniche evolute derivate da DFS, BFS, Branch-and-Bound e A*.

Per questo motivo gli algoritmi di ricerca non devono essere considerati tecnologie superate, bensì uno dei mattoni fondamentali dell'Intelligenza Artificiale. Sebbene oggi l'attenzione sia spesso rivolta al Machine Learning, al Deep Learning e ai Large Language Model, la ricerca nello spazio degli stati continua ad essere ampiamente utilizzata nella robotica, nei sistemi di navigazione, nella pianificazione automatica, nei videogiochi e nei sistemi di supporto alle decisioni. Le moderne applicazioni di Intelligenza Artificiale combinano spesso tecniche di apprendimento con algoritmi di ricerca, dando origine a sistemi ibridi capaci sia di apprendere dai dati sia di ragionare sulle alternative disponibili.

🔗 Riferimenti per approfondire:

1. 📖 Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson (📚lt.5.3-§3.8); Informatica e Società (IS) / Intelligenza Artificiale / Analisi delle alternative; pag. 10 

2. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 📚 Lettura (LT) / 🧬Saggi / Scienza /⚙️Tecnologia (LT.5.3); Titolo: Le mie letture dedicate alla tecnologia; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/tecnologia-lt53.html; Paragrafo: §3.8. Enciclopedia di Elettronica & Informatica (EI) - 9. Aggiornamenti I, Gruppo Editoriale Jackson

3. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / 🧠 Problemi complessi (AI.1) / 🧠 Enumerative (AI.1.2); Title: L'ottimizzazione per mezzo delle Tecniche Enumerative; 🔗: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html.

4. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI); Titolo: Come delegare alle macchine compiti che gli umani riescono a svolgere grazie alla loro intelligenza; Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/artificial-intelligence.html. Paragrafi: §6. Apprendimento Automatico (Machine Learning); §8. Deep Learning (DP), §8.7.1. Large Language Model (LLM).

5. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 🧠 Intelligenza Artificiale (AI) / 🧠 Problemi complessi (AI.1) / 🧠 Enumerative (AI.1.2) / 🧠Tecniche euristiche (AI.1.3); Titolo: L'approccio Euristico e le tecniche meta-Euristiche per la risoluzione dei problemi complessi; 🔗: https://tateoblog.blogspot.com/p/lapproccio-euristico-e-le-tecniche.html

6. TILLL / 🏠 HOME / 🎓 Learning / 🔧⚙️ Automazione (AU) / 🤖🦾 Robotica (AU.9); Titolo: La robotica; 🔗: https://tateoblog.blogspot.com/p/ua.html.

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Il principio "Divide et impera" nella risoluzione dei problemi complessi

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13-06-2019. Premesso che per problemi complessi, la tecnica enumerativa pura, ossia la ricerca esaustiva, non è praticabile, consideriamo una categorie di tecniche alternative che si rifanno al ben noto principio "Divide et Impera". Questo principio consiste nella scomposizione ricorsiva del problema complesso in un certo numero di sotto-problemi più semplici fino a quando questi non diventino di semplice risoluzione. La scomposizione, inoltre, permette di parallelizzare la computazione aumentandone l'efficienza su sistemi distribuiti o multi-processore. Al termine della risoluzione di tutti i sotto-problemi elementari, ricombinando le loro soluzioni si ottiene la soluzione del problema di partenza.

Citiamo di seguito, come esempi di tecniche ispirate al principio "Divide et impera", la tecnica Backtracking, la tecnica Golosa (Enumerazione Implicita), e quella di Programmazione Dinamica.

Per approfondire gli altri aspetti di questa particolare metodologia di problem solving, ti invito a proseguire la consultazione di Tateo Blog con la lettura dell’articolo

AI.1.2. LA OTTIMIZZAZIONE ATTRAVERSO LE TECNICHE ENUMERATIVE 

che è contenuto nella sezione Learning di

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