🧠 Lo spazio degli stati e la ricerca delle soluzioni

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#AI #enumerative #euristiche #robotica #DFS #BFS #machineLearning #deepLearning #LLM #TateoBlog #TILLL

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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The backtracking technique and the search in depth (BFS).

La tecnica backtracking e la ricerca in profondità (BFS).

  The enumerative technique of Backtracking extends the exhaustive search (it can be considered as a refinement of the enumerative technique) in the resolution of search problems through the introduction of some checks to verify as soon as possible whether a solution under construction satisfies or not the conditions of eligibility in order to reduce the research space. Specifically, the technique consists in considering the research space as constituted by different components and at each stage a component is chosen. 

  La tecnica enumerativa di Backtracking estende la ricerca esaustiva (la si può considerare come un raffinamento della tecnica enumerativa) nella risoluzione di problemi di ricerca attraverso l’introduzione di alcuni controlli per verificare il più presto possibile se una soluzione in via di costruzione soddisfi o no le condizioni di ammissibilità in modo da ridurre lo spazio di ricerca. Nello specifico la tecnica consiste nel considerare lo spazio di ricerca come costituito da diverse componenti e ad ogni stadio viene scelta una componente. 

  It is then verified that at each stage i the admissibility conditions are not violated, if this happens then we come to the conclusion that the "partial solution" thus generated cannot lead to any solution, because any of its completion violates the constraints of the problem, ( here the restriction of the search space). Then the next element is chosen, if there is no element that allows not to violate the constraints, it returns to the previous stage i-1 (Backtracking) at this point the procedure is repeated at stage i-1 as in stage i. The algorithm ends when the solution has been reached (when the n-th stage is terminated without the constraints being violated) or when backtracking to the initial element (at the root) and all the components at the initial stage. 

  Si verifica poi che ad ogni stadio i non vengano violate le condizioni di ammissibilità, se ciò succede allora si giunge alla conclusione che la “soluzione parziale” così generata non può condurre a nessuna soluzione, perché qualsiasi suo completamento viola i vincoli del problema,(qui la restrizione dello spazio di ricerca). Quindi si sceglie l’elemento successivo, se non vi è nessun elemento che permetta di non violare i vincoli si ritorna allo stadio precedente i-1 (Backtracking) a questo punto si ripete la procedura allo stadio i-1 come allo stadio i. L’algoritmo termina quando si è arrivati alla soluzione (quando si termina l’n-esimo stadio senza che si siano violati i vincoli) oppure quando si fa Backtracking fino all’elemento iniziale (alla radice) e siano state scelte tutte le componenti allo stadio iniziale.

  The algorithm can be schematized with a search tree where the root is the first element chosen, the child nodes of the root are the elements that can be chosen at the second stage and so on up to the leaves that represent the search space. So if at a certain stage we choose an element for which the partial solution violates the admissibility constraints of the problem, then we can ignore the whole subtree rooted in the node representing the same element, thus reducing the search space.

  L’algoritmo può essere schematizzato con un albero di ricerca dove la radice è il primo elemento scelto, i nodi figli della radice sono gli elementi che si possono scegliere al secondo stadio e così via fino ad arrivare alle foglie che rappresentano lo spazio di ricerca. Quindi se ad un determinato stadio scegliamo un elemento per cui la soluzione parziale viola i vincoli di ammissibilità del problema, allora possiamo ignorare tutto il sotto-albero che ha come radice il nodo raffigurante lo stesso elemento, riducendo così lo spazio di ricerca.

  The algorithm for the Backtracking technique behaves as if a thorough examination of the tree was carried out. In graph theory, Depth-First Search (DFS) is a search algorithm on trees and graphs. The name derives from the fact that in a tree, even before having visited the nodes of the first generations, the algorithm can find itself visiting vertices far from the root, thus going "in depth". Not by chance, if run on a graph, the algorithm identifies a tree that is a sub-graph of it (that is, that contains all the vertices and all and only the arcs that have been followed). We can see the algorithm as a wide visit in which instead of a queue we use a stack (i.e. instead of adding the new items at the bottom we add them to the top).

  L’algoritmo per la tecnica Backtracking si comporta come se si effettuasse una visita in profondità dell’albero. Nella teoria dei grafi, la Ricerca in Profondità, in inglese Depth-First Search (DFS), è un algoritmo di ricerca su alberi e grafi. Il nome deriva dal fatto che in un albero, ancora prima di avere visitato i nodi delle prime generazioni, l'algoritmo può ritrovarsi a visitare vertici lontani dalla radice, andando così "in profondità". Non a caso, se fatto girare su un grafo, l'algoritmo individua un albero che ne è un sotto-grafo (ovvero che ne contiene tutti i vertici e tutti e soli gli archi che sono stati seguiti). Possiamo vedere l'algoritmo come una visita in ampiezza in cui invece che una coda utilizziamo una pila (ovvero invece di aggiungere gli elementi nuovi in fondo li aggiungiamo in cima).

Hashtag keywords: #enumerative #artificialIntelligence #backtracking #bfs #divideEtImpera #TILLL #TateoBlog

Extract from: Optimization by means of Enumerative Techniques, TILLL-Learning.

Link: https://tateoblog.blogspot.com/p/ai12-la-ottimizzazione-attraverso-le.html

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The resolution of complex problems

{ La risoluzione dei problemi complessi }

#TateoBlog #artificialIntelligence #AI #complexity #optimization #heuristics #enumerative #distribuitedIntelligence #operativeResearch

Man has always had to solve problems and, as he has evolved, problems have become increasingly complex to solve. Today the complexity has reached levels so high as to make the use of modern electronic calculators, information technologies, and even artificial intelligence essential for their solution. You will agree with me that, among all artificial intelligence techniques, the most fascinating are the so-called heuristics. Their charm derives from the fact that they are inspired by natural phenomena and the mechanisms that underlie evolution and survival. They are practically inspired by life.

{ L'uomo da sempre ha dovuto risolvere problemi e, man mano che si è evoluto, i problemi sono diventati sempre più complessi da risolvere. Oggi la complessità ha raggiunto livelli così elevati da rendere imprescindibile per la loro soluzione il ricorso ai moderni calcolatori elettronici, alle tecnologie informatiche, ed anche all’intelligenza artificiale. Sarete d'accordo con me che, tra tutte le tecniche di intelligenza artificiale, le più affascinanti sono quelle cosiddette euristiche. Il loro fascino deriva dal fatto che esse si ispirano ai fenomeni naturali ed ai meccanismi che sono alla base dell'evoluzione e della sopravvivenza. Praticamente si ispirano alla vita. }

In order to read the related entire article, follow the below link: 

{ Per leggere l'intero articolo a riguardo, segui il collegamento qui sotto: } 

AI.1 THE RESOLUTION OF COMPLEX PROBLEMS ( > )

by: 

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 Artificial Intelligence ~ Augmented / Virtual Reality ~ Automation ~ Electronics ~ Literature ~ Information Technology ~ Mobile Devices ~ Problem Management ~ Social Media ~ Simulation ~ Artificial Vision ~ Work Skills 
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The solution of complex problems

#heuristics, #enumerative, #DistribuitedAI, #ArtificialIntelligence, #complexity, #optimization, #operativeresearch

20/11/2019. 

If you want to examine how Artificial Intelligence can help humans to solve complex problems, then I invite you to continue the exploring of the area dedicated to Artificial Intelligence of the Learning section of Tateo~Blog by reading this article that exposes how to be human has always had to solve problems and how these problems have become increasingly complicated. Today the complexity has reached such a high level that it is essential to resort to the help of modern technologies: electronic, information technology and artificial intelligence.

(AI.1. THE SOLUTION OF COMPLEX PROBLEMS, Tateo~Blog)

| IT | La risoluzione dei problemi complessi. Se vuoi esaminare come l'Intelligenza Artificiale può essere utilizzata per aiutare l'uomo nella risoluzione dei problemi complessi, allora ti invito a proseguire la consultazione dell'area tematica Intelligenza Artificiale della sezione Learning di Tateo~Blog con la lettura di questo articolo che descrive come l’uomo ha dovuto risolvere problemi, e come, man mano che si è evoluto, i problemi sono diventati via via sempre più complicati. La complessità oggi ha raggiunto livelli così elevati da rendere indispensabile l'aiuto da parte delle moderne tecnologie: elettroniche, informatiche e dell’intelligenza artificiale.

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

Tateo-Blog > Learning > Intelligenza Artificiale > Problem Solving > Enumerative >

#intelligenzaartificiale, #ottimizzazione, #enumerative, #artificialintelligence, #optimization, #backtracking, #bfs, #dfs, #programmazionedinamica, #divideetimpera

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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| INTELLIGENZA ARTIFICIALE | REALTA' AUMENTATA / VIRTUALE | AUTOMAZIONE | ELETTRONICA | LETTERATURA | INFORMATICA | DISPOSITIVI MOBILI | PROBLEM MANAGEMENT | SOCIAL MEDIA | SIMULAZIONE | VISIONE ARTIFICIALE | COMPETENZE |

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(c) 2019-24

AI.1 LA RISOLUZIONE DEI PROBLEMI COMPLESSI

Tateo-Blog > Learning > Intelligenza Artificiale > Problem Solving >

writed by
G. Battista Tateo
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Da sempre l’uomo ha dovuto risolvere problemi, e man mano che si è evoluto i problemi sono diventati sempre più complicati. Ma quando i problemi diventano complessi conviene chiedere aiuto alla tecnologia elettronica, all’informatica ed all’intelligenza artificiale. Tra le tecniche di intelligenza artificiale le più affascinanti sono quelle, cosiddette euristiche, che si ispirano ai fenomeni naturali dell'evoluzione e della sopravvivenza.

#intelligenzaartificiale, #complessità, #ottimizzazione, #euristiche, #enumerative, #aidistribuita, #ricercaoperativa,#artificialintelligence, #complexity, #optimization, #operativeresearch

I SISTEMI COMPLESSI.
Innanzitutto chiediamoci cosa si intende per sistema complesso: complesso è qualcosa di cui è difficile comprenderne la composizione, prevedere con certezza il comportamento e le relazioni causa/effetto.

“E’ difficile fare le cose difficili: parlare al sordo, mostrare la rosa al cieco. Bambini, imparate a fare le cose difficili: dare la mano al cieco, cantare per il sordo, liberare gli schiavi che si credono liberi...”( cit. Gianni Rodari, Lettera ai bambini )

COMPLICATO O COMPLESSO?
Dare le istruzioni per l’uso. Educare un figlio è complesso; l’amicizia e l’amore sono complessi; la vita, è complessa. Tanto tempo fa la vita si poteva ancora classificare come “complicata”, ma adesso è diventata “complessa”. Per una riflessione sulla corretta interpretazione della complessità e sulla sua differenza dal concetto di complicato ti invito a leggere l’articolo del mio diario:

COMPLICATO VS. COMPLESSO della sezione PROBLEM MANAGEMENT di Tateo-Blog

“Da sempre cerchiamo di risolvere problemi complessi utilizzando l’analisi dei dati e l’informatica, anche quando la tecnologia intorno a noi impone cambiamenti radicali”(cit. Sundor Pichai, CEO di Google, keynote del 17/05/2017)

TECNICHE ENUMERATIVE.
Le Tecniche Enumerative, dette anche esaustive, sono le tecniche che permettono di trovare la soluzione esatta del problema. Se ti interessa approfondire questo argomento, ti invito a proseguire la consultazione di Tateo-Blog con la lettura dell’articolo AI.1.2. LA OTTIMIZZAZIONE ATTRAVERSO LE TECNICHEENUMERATIVE che ho appositamente dedicato alla presentazione di queste tecniche di risoluzione dei problemi complessi.

TECNICHE EURISTICHE.
Quando ci si trova di fronte a problemi complessi la risoluzione potrebbe risultare molto difficile e potrebbe richiedere un tempo esageratamente lungo. Per questo motivo, in questi casi, si ricorre a delle tecniche alternative dette euristiche e metaeuristiche. Se ti interessa approfondire questo argomento, ti invito a proseguire la consultazione di Tateo-Blog con la lettura dell’articolo L’APPROCCIO EURISTICO E LE TECNICHE METAEURISTICHE PER LA RISOLUZIONE DEI PROBLEMI COMPLESSI che ho appositamente dedicato alla presentazione di queste affascinanti tecniche, come per esempio la Tabù Search, la Hill Climbing, la Simulated Annealing e gli algoritmi ispirati alla natura.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE DISTRIBUITA.
I sistemi multi-agente (Multi-Agent System, MAS) costituiscono l’ennesima concretizzazione del principio “divide et impera”, basato sull’idea della distribuzione della computazione in tanti elementi più semplici in contraddizione al principio del “connessionismo”. Gli elementi, detti “agenti autonomi”, hanno una spiccata capacità sociale che li rende capaci di fornire e chiedere informazioni agli altri agenti, di richiedere agli altri agenti l’esecuzione di compiti semplici, operando una pianificazione collettiva al fine di risolvere insieme (cooperazione) il compito più complesso. Gli agenti possono essere basati su una delle tante tecnologie definite all’interno della intelligenza artificiale: per esempio possono essere basati su logica, su reti neurali, su algoritmi genetici o sulla Ant Colony Optimization.

RICERCA OPERATIVA E SIMULAZIONE.
L’Intelligenza Artificiale non è l’unico approccio esistente per aiutare l’uomo nella risoluzione di problemi complessi. Un altro metodo molto utilizzato è quello che fa ricorso alle discipline della Ricerca Operativa e della Simulazione. Per approfondire questa disciplina ti invito a proseguire la consultazione di Tateo-Blog con la lettura dell’articolo RICERCA OPERATIVA.

FONTI ED APPROFONDIMENTI.
In seguito ho riportato alcuni riferimenti alle fonti che ho consultato durante la redazione di questo articolo e che ti suggerisco di utilizzare per approfondire gli argomenti che ho trattato al suo interno.

• 1. Il discorso del capo di Google sul futuro dell'intelligenza artificiale.

PIU’ IN GENERALE.
Se vuoi esaminare l’argomento della Intelligenza Artificiale da un punto di vista più generale rispetto a quanto trattato nell’articolo corrente, ti invito a proseguire la consultazione di Tateo-Blog con la lettura della pagina “QUADERNO DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE” che ho dedicato a tale proposito.

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Se ti interessano gli argomenti trattati in questo articolo e vuoi rimanere aggiornato sui mie prossimi elaborati ti invito a registrarti alla PAGINA Intelligenza Artifificale FACEBOOK che contiene gli aggiornamenti della sezione di Tateo-Blog dedicata alla Intelligenza Artificiale. 

TENIAMOCI IN CONTATTO.
Mi auguro che tu abbia apprezzato questo articolo della sezione Learning di Tateo-Blog e che le note e le riflessioni che ho raccolto al suo interno abbiano incontrato il tuo interesse. Se il mio elaborato ha stimolato il tuo interesse ti invito a seguirmi su una delle seguenti piattaforme social:

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