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L'Intelligenza Artificiale ispirata ai meccanismi della vita: la Vita Artificiale
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I problemi di ottimizzazione di sistemi complessi possono essere risolti in modo euristico ispirandosi ai meccanismi naturali che regolano la vita di noi esseri umani. La mia esperienza in particolare è basata sulle tecniche che si ispirano ai meccanismi genetici evolutivi. Tuttavia, in questo articolo intendo accennare anche alle altre tecniche, ugualmente importanti ed affascinanti come, per esempio, quelle che si ispirano al comportamento sociale e collaborativo delle formiche, quelle che si ispirano alla intelligenza collettiva tipica degli sciami, e quelle che si ispirano ai meccanismi di apprendimento del cervello umano.
§. Indice dei contenuti
§1. Ispirazione alla vita ed ai fenomeni naturali
§2. Intelligenza dello sciame: Swarm Intelligence
§3. Ottimizzazione e stigmergia delle colonie di formiche: Ant Colony Optimization and Stigmergy
§4. Algoritmi Evoluzionistici
§5. L'apprendimento profondo: Deep Learning
§6. Ispirazioni ai fenomeni natura nell’Informatica e nell’Elettronica
§7. Fonti, riferimenti ed approfondimenti
§8. Più in generale
§9. Rimani aggiornato
§10. Teniamoci in contatto
§11. Qualcosa su di me
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§1. Ispirazione alla vita ed ai fenomeni naturali
§2. Intelligenza dello sciame: Swarm Intelligence
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La swarm intelligence, traducibile come: intelligenza dello sciame, prende in considerazione lo studio dei sistemi auto-organizzati, nei quali un'azione complessa deriva da un'intelligenza collettiva, come accade in natura nel caso di colonie di insetti o stormi di uccelli, oppure branchi di pesci, o mandrie di mammiferi.
La swarm intelligence può essere definita come la proprietà di quei sistemi in cui il comportamento collettivo di agenti (non sofisticati) che interagiscono localmente con l'ambiente produce l'emergere di una funzionalità globali più complessa nel sistema.
I sistemi swarm sono caratterizzati dall'assenza di un ente coordinatore. Ad esempio in uno sciame di api, l'ape regina non coordina l'attività delle altre api. Inoltre gli individui (agenti) che costituiscono la collettività sono caratterizzati dal fatto di aver "capacità limitate" e dal non fatto di non conoscere lo stato globale del sistema.
La straordinarietà di queste organizzazioni risiede nel fatto che una gestione complessiva e complessa si ottiene dalla somma di azioni semplici. Si pensi alle funzioni svolte in piena autonomia e senza un ente coordinatore dalle colonie di formiche per costruire il nido, difendere il territorio, procacciarsi il cibo.
Questo tipo di organizzazione si ritrova generalmente nelle specie di animali, come gli insetti, dotati di una quantità molto limitata di intelligenza singola. Per cui essi per sopravvivere devono necessariamente compensare questa lacuna con la collaborazione.
L'aspetto più interessante dei sistemi basati sulla swarm intelligence, rispetto ai sistemi tradizionali, è che l'insieme degli individui che lo compongono lavora senza un controllo centralizzato. Il comportamento collettivo osservabile è, quindi, il frutto delle semplici iterazioni che ha un singolo componente verso gli altri oppure verso l'ambiente.
Risorse
(1) Swarm intelligence, Wikipedia
(2) Swarm behaviour, Wikipedia
§3. Ottimizzazione e stigmergia delle colonie di formiche: Ant Colony Optimization and Stigmergy
Un esempio tipico di swarm intelligence è rappresentato dalle colonie di formiche. Si pensi per esempio al processo di ricerca del cibo che esse adottano.
Questa tecnica, spesso identificata col termine di "stigmergy", risolve problemi che possono essere ridotti alla ricerca di cammini ottimi in un grafo. L’idea si ispira al comportamento delle formiche che in cerca di cibo esplorano a caso l’ambiente e quando lo trovano ritornano alla colonia lasciando tracce chimiche (feromoni), eventualmente rinforzate da altre formiche.
Resources.
(1) Swarm intelligence, Wikipedia
§4. Algoritmi Evoluzionistici
La teoria dell'evoluzione delle specie animali e vegetali che è stata elaborata da Charles Darwin, lega le possibilità di sopravvivenza di un individuo principalmente alla sua capacità di adattamento all'ambiente (fitness). I mezzi che, in ciascun individuo, caratterizzano tale capacità risiedono nel suo patrimonio genetico, cioè in un insieme di informazioni ereditate anzitutto da padre e madre (crossover) e successivamente assoggettate parzialmente a un processo di cambiamento casuale (mutazione) per far sì che ognuno abbia una identità propria, distinta da quella dei genitori. Gli individui più deboli, meno idonei a far fronte all'ambiente, muoiono, in genere, prima degli altri e, perciò, si riproducono di meno; quelli più forti sopravvivono generalmente più a lungo e si riproducono maggiormente. L'effetto di questo processo è una più diffusa trasmissione delle caratteristiche migliori che, su tempi lunghi, porta automaticamente all'evoluzione della specie e all'esistenza di generazioni in possesso di capacità di adattamento all'ambiente sempre maggiori.
Se ti interessa approfondire i metodi di Intelligenza Artificiale basati su algoritmi evoluzionistici, allora permettimi di invitarti a leggere il seguente articolo, che tratta specificatamente di questo argomento.
§5. L'apprendimento profondo: Deep Learning
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Tra gli esempi più significativi di Intelligenza Artificiale bio-ispirata troviamo il Deep Learning. Le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Networks, ANN), infatti, nascono dall'idea di riprodurre, mediante modelli matematici, alcuni principi fondamentali del funzionamento delle reti di neuroni biologici. Pur essendo enormemente più semplici del cervello umano, esse rappresentano uno degli esempi più riusciti di come l'osservazione della natura possa guidare lo sviluppo di nuove tecnologie intelligenti.
L'idea fondamentale consiste nel riprodurre, attraverso modelli matematici, alcuni principi dell'apprendimento biologico. Le Reti Neurali Artificiali sono costituite da unità elementari, chiamate neuroni artificiali, interconnesse tra loro e organizzate in più livelli (layer). Durante la fase di addestramento, le connessioni tra i neuroni vengono progressivamente modificate affinché la rete impari a riconoscere schemi (pattern), relazioni e regolarità presenti nei dati, in modo concettualmente analogo a quanto avviene, seppur con una complessità immensamente maggiore, nel sistema nervoso degli esseri viventi.
Quando il numero di livelli della rete aumenta sensibilmente, si parla di Deep Learning, letteralmente "apprendimento profondo". Il termine deep ("profondo") fa infatti riferimento alla profondità della rete neurale, cioè alla presenza di numerosi livelli nascosti che elaborano progressivamente le informazioni. Ogni livello estrae caratteristiche sempre più astratte dai dati ricevuti: nei sistemi di visione artificiale, ad esempio, i primi livelli imparano a riconoscere bordi e forme semplici, quelli successivi individuano oggetti sempre più complessi, fino ad arrivare al riconoscimento completo di un volto, di un veicolo o di un animale.
Questa capacità di costruire automaticamente (senza l'intervento umano) rappresentazioni sempre più sofisticate dei dati costituisce il principale punto di forza del Deep Learning. A differenza delle tradizionali tecniche di Machine Learning e delle prime reti neurali, nelle quali era l'esperto a dover individuare e programmare manualmente le caratteristiche (feature) più significative da analizzare, nel Deep Learning è la rete stessa che apprende autonomamente le feature durante l'addestramento. Questo riduce drasticamente il lavoro di progettazione, rende i modelli molto più flessibili e permette di affrontare problemi che, con gli approcci tradizionali, sarebbero estremamente complessi o addirittura impraticabili.
Per questo motivo il Deep Learning viene oggi impiegato con successo nella Computer Vision, nel riconoscimento vocale, nella comprensione del linguaggio naturale, nella bioinformatica, nella diagnostica medica, nella Guida Autonoma (Autonomous Driving) e in numerosi altri ambiti. Grazie a queste tecniche è possibile realizzare sistemi capaci di apprendere direttamente da enormi quantità di immagini, video, testi, segnali audio e dati provenienti da sensori, senza dover progettare manualmente le regole o le caratteristiche necessarie per interpretare tali informazioni.
Le basi teoriche delle reti neurali artificiali risalgono addirittura agli anni Quaranta del secolo scorso. È quindi naturale chiedersi perché il Deep Learning sia diventato protagonista soltanto negli ultimi anni. La risposta è semplice: per esprimere tutto il suo potenziale, questa tecnologia richiede enormi quantità di dati e una capacità di calcolo che, fino a pochi anni fa, non era disponibile.
La svolta è arrivata grazie alla convergenza di due fenomeni. Da un lato, l'enorme disponibilità di dati digitali generati quotidianamente da Internet, smartphone, social network, sensori e dispositivi connessi, il cosiddetto fenomeno dei Big Data. Dall'altro, l'impiego delle Graphics Processing Unit (GPU), processori progettati per elaborare migliaia di operazioni in parallelo e quindi particolarmente adatti all'addestramento delle reti neurali profonde. La combinazione di questi due fattori ha permesso di addestrare modelli sempre più grandi e accurati, aprendo la strada alla straordinaria evoluzione dell'Intelligenza Artificiale che stiamo vivendo oggi.
Il successo del Deep Learning dimostra come l'osservazione della natura possa tradursi in soluzioni tecnologiche di enorme impatto. Pur non replicando il cervello umano, le reti neurali artificiali ne riprendono alcuni principi essenziali, confermando uno dei concetti chiave della Vita Artificiale: studiare i meccanismi dei sistemi viventi può ispirare la progettazione di macchine sempre più capaci di apprendere, adattarsi e risolvere problemi complessi.
Tra gli strumenti che hanno contribuito maggiormente alla diffusione del Deep Learning, TensorFlow occupa un posto di primo piano. Si tratta di un framework open source sviluppato da Google che permette di progettare, addestrare e utilizzare reti neurali profonde senza dover implementare manualmente i complessi algoritmi matematici che ne regolano il funzionamento.
Il nome TensorFlow nasce dall'unione delle parole inglesi tensor (la struttura matematica utilizzata per rappresentare dati come immagini, testi, suoni e video) e flow (flusso), a indicare il percorso che questi dati compiono attraversando i diversi livelli della rete neurale durante il processo di apprendimento.
Uno dei principali vantaggi di TensorFlow è quello di automatizzare le operazioni necessarie all'addestramento del modello: l'analisi dei dati, il calcolo degli errori e il continuo aggiornamento dei parametri interni della rete affinché le sue previsioni diventino progressivamente più accurate. In questo modo gli sviluppatori possono concentrarsi sulla progettazione dell'architettura del modello e sulla qualità dei dati, anziché sugli aspetti matematici più complessi.
Oggi TensorFlow rappresenta uno degli strumenti fondamentali per lo sviluppo di applicazioni basate sull'Intelligenza Artificiale in numerosi settori, dalla Visione Artificiale all'elaborazione del linguaggio naturale, dalla medicina alla guida autonoma. Anche nella mia esperienza professionale viene utilizzato come piattaforma di riferimento per l'addestramento di modelli di Deep Learning destinati ad applicazioni industriali per la Diagnostica Ferroviaria.
TensorFlow è un esempio di come l'Intelligenza Artificiale moderna sia nata dall'integrazione tra ricerca scientifica, strumenti open source e comunità globale di sviluppatori.
La sua diffusione è tale che la conoscenza di TensorFlow è diventata una competenza molto apprezzata dal mercato del lavoro. È sufficiente consultare gli annunci pubblicati su LinkedIn per trovare numerose offerte rivolte a sviluppatori, data scientist e ingegneri dell'Intelligenza Artificiale che richiedono esperienza nell'utilizzo di questo framework, spesso insieme ad altri strumenti come Python e PyTorch.
Riferimenti.
Vi consiglio i seguenti riferimenti per approfondire eventualmente questa nuova tecnologia:
4. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, La riproduzione della visione umana per mezzo di un sistema artificiale, https://tateoblog.blogspot.com/p/vs-visione-artificiale.html
5. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Il fenomeno della produzione di grosse quantità di dati, caratteristico delle moderne applicazioni informatiche, https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html
7. Tateo Interdisciplinary Lifelong Learning, Le applicazioni dell'intelligenza artificiale / §11. Guida autonoma (Autonomous Driving), https://tateoblog.blogspot.com/p/it1-big-data-evolution-of-data-science.html
8. Tutorial italiano TensorFlow e Deep Learning. Corso introduttivo -- Simone Iovane, Mostra passo passo la creazione e l'addestramento di un semplice modello, https://www.youtube.com/watch?v=OkF7UjAI9Jw&utm_source=chatgpt.com
9. Corso italiano di Machine Learning con TensorFlow -- Paolo Galeone, È un corso gratuito con notebook, slide e codice sorgente pubblicati su GitHub, È probabilmente la migliore risorsa gratuita in lingua italiana per chi desidera imparare TensorFlow in modo progressivo, https://github.com/galeone/italian-machine-learning-course
10. TensorFlow Tutorials (Google), È la documentazione ufficiale di Google con decine di tutorial pratici, notebook eseguibili e guide suddivise per argomento. Tutti gli esempi possono essere eseguiti direttamente su Google Colab senza installare TensorFlow sul proprio computer. https://www.tensorflow.org/tutorials?utm_source=chatgpt.com
11. TensorFlow Playground. Un simulatore interattivo sviluppato da Google che permette di osservare in tempo reale come una rete neurale apprende modificando numero di neuroni, layer, funzione di attivazione, learning rate e dataset. È una delle migliori risorse divulgative mai realizzate sul Deep Learning: consente di "vedere" l'apprendimento di una rete neurale senza scrivere una sola riga di codice. https://playground.tensorflow.org?utm_source=chatgpt.com
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§6. Ispirazioni ai fenomeni natura nell’Informatica e nell’Elettronica
Quello della intelligenza artificiale non è l’unico campo tecnologico in cui ci si ispira ai meccanismi tipici della natura. Esistono applicazioni anche nei settori dell’informatica e dell’elettronica. Sono certo che apprezzerai la lettura anche delle seguenti pagine del mio diario che ho dedicato specificatamente al calcolo neuromorfico per quanto riguarda l’informatica ed all’hardware evolutivo per quanto riguarda l’elettronica:
§7. Fonti, riferimenti ed approfondimenti
#deepLearning
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.§8. Più in generale
In questo articolo abbiamo parlato di della Vita Artificiale (Artificial Life in lingua Inglese), ossia dei metodi di Intelligenza Artificiale che si ispirano ai principi della Vita, e che, in particolare rappresentano, un esempio di applicazione dell'approccio euristico per la risoluzione di problemi complessi.
Ma se vuoi esaminare l’approccio euristico da un punto di vista più generale, allora permettimi di suggerirti il seguente articolo che ho appositamente dedicato a questo proposito.
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§10. Teniamoci in contatto
Se vuoi rimanere aggiornato sull'evoluzione del progetto TILLL, allora ti invito a seguire i prossimi aggiornamenti che vengono pubblicati sul Blog di TILLL e sulle pagine social dedicate alla community TILLL
(>) Tateo-Blog, official blog of TILL project
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§11. Qualcosa su di me
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 (:::)
Riferimenti per contattarmi. 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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Prima pubblicazione: 3/4-2017
Ultimo aggiornamento: 4/8-2026
(c) Tateo's Interdisciplinary Lifelong Learning Lab (TILLL)
