Documenti full-text disponibili:
Abstract
L’intelligenza artificiale, ovvero lo studio e la progettazione di sistemi intelligenti, mira a riprodurre alcuni aspetti dell’intelligenza umana, come il
linguaggio e il ragionamento deduttivo, nei computer. La robotica, invece, cerca spesso di ricreare nei robot comportamenti adattativi, come l’abilità di manipolare oggetti o camminare, mediante l’utilizzo di algoritmi in grado di generare comportamenti desiderati. Una volta realizzato uno di questi algoritmi specificamente per una certa abilità, si auspica che tale algoritmo possa essere riutilizzato per generare comportamenti più complessi fino a
che il comportamento adattativo del robot non si mostri ad un osservatore esterno come intelligente; purtroppo questo non risulta sempre possibile e talvolta per generare comportamenti di maggiore complessità è necessario
riscrivere totalmente gli algoritmi. Appare quindi evidente come nel campo della robotica l’attenzione sia incentrata sul comportamento, perché le azioni di un robot generano nuove stimolazioni sensoriali, che a loro volta influiscono
sulle sue azioni future. Questo tipo di intelligenza artificiale (chiamata propriamente embodied cognition) differisce da quella propriamente detta per il fatto che l’intelligenza non emerge dall’introspezione ma dalle interazioni via via più complesse che la macchina ha con l’ambiente circostante. Gli esseri viventi presenti in natura mostrano, infatti, alcuni fenomeni che non sono
programmati a priori nei geni, bensì frutto dell’interazione che l’organismo ha con l’ambiente durante le varie fasi del suo sviluppo.
Volendo creare una macchina che sia al contempo autonoma e adattativa, si devono affrontare due problemi: il primo è relativo alla difficoltà della progettazione di macchine autonome, il secondo agli ingenti costi di sviluppo
dei robot. Alla fine degli anni ’80 nasce la robotica evolutiva che, traendo ispirazione dall’evoluzione biologica, si basa sull’utilizzo di software in grado
di rappresentare popolazioni di robot virtuali e la capacità di farli evolvere all’interno di un simulatore, in grado di rappresentare le interazioni tra
mente e corpo del robot e l’ambiente, per poi realizzare fisicamente solo i migliori. Si utilizzano algoritmi evolutivi per generare robot che si adattano,
anche dal punto di vista della forma fisica, all’ambiente in cui sono immersi.
Nel primo capitolo si tratterà di vita ed evoluzione artificiali, concetti che verranno ripresi nel secondo capitolo, dedicato alle motivazioni che hanno
portato alla nascita della robotica evolutiva, agli strumenti dei quali si avvale e al rapporto che ha con la robotica tradizionale e le sue declinazioni. Nel terzo
capitolo si presenteranno i tre formalismi mediante i quali si sta cercando di fornire un fondamento teorico a questa disciplina. Infine, nel quarto capitolo saranno mostrati i problemi che ancora oggi non hanno trovato soluzione e le
sfide che si devono affrontare trattando di robotica evolutiva.
Abstract
L’intelligenza artificiale, ovvero lo studio e la progettazione di sistemi intelligenti, mira a riprodurre alcuni aspetti dell’intelligenza umana, come il
linguaggio e il ragionamento deduttivo, nei computer. La robotica, invece, cerca spesso di ricreare nei robot comportamenti adattativi, come l’abilità di manipolare oggetti o camminare, mediante l’utilizzo di algoritmi in grado di generare comportamenti desiderati. Una volta realizzato uno di questi algoritmi specificamente per una certa abilità, si auspica che tale algoritmo possa essere riutilizzato per generare comportamenti più complessi fino a
che il comportamento adattativo del robot non si mostri ad un osservatore esterno come intelligente; purtroppo questo non risulta sempre possibile e talvolta per generare comportamenti di maggiore complessità è necessario
riscrivere totalmente gli algoritmi. Appare quindi evidente come nel campo della robotica l’attenzione sia incentrata sul comportamento, perché le azioni di un robot generano nuove stimolazioni sensoriali, che a loro volta influiscono
sulle sue azioni future. Questo tipo di intelligenza artificiale (chiamata propriamente embodied cognition) differisce da quella propriamente detta per il fatto che l’intelligenza non emerge dall’introspezione ma dalle interazioni via via più complesse che la macchina ha con l’ambiente circostante. Gli esseri viventi presenti in natura mostrano, infatti, alcuni fenomeni che non sono
programmati a priori nei geni, bensì frutto dell’interazione che l’organismo ha con l’ambiente durante le varie fasi del suo sviluppo.
Volendo creare una macchina che sia al contempo autonoma e adattativa, si devono affrontare due problemi: il primo è relativo alla difficoltà della progettazione di macchine autonome, il secondo agli ingenti costi di sviluppo
dei robot. Alla fine degli anni ’80 nasce la robotica evolutiva che, traendo ispirazione dall’evoluzione biologica, si basa sull’utilizzo di software in grado
di rappresentare popolazioni di robot virtuali e la capacità di farli evolvere all’interno di un simulatore, in grado di rappresentare le interazioni tra
mente e corpo del robot e l’ambiente, per poi realizzare fisicamente solo i migliori. Si utilizzano algoritmi evolutivi per generare robot che si adattano,
anche dal punto di vista della forma fisica, all’ambiente in cui sono immersi.
Nel primo capitolo si tratterà di vita ed evoluzione artificiali, concetti che verranno ripresi nel secondo capitolo, dedicato alle motivazioni che hanno
portato alla nascita della robotica evolutiva, agli strumenti dei quali si avvale e al rapporto che ha con la robotica tradizionale e le sue declinazioni. Nel terzo
capitolo si presenteranno i tre formalismi mediante i quali si sta cercando di fornire un fondamento teorico a questa disciplina. Infine, nel quarto capitolo saranno mostrati i problemi che ancora oggi non hanno trovato soluzione e le
sfide che si devono affrontare trattando di robotica evolutiva.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Fantini, Alessandro
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
principi, metodi, robotica, evolutiva
Data di discussione della Tesi
27 Marzo 2014
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Fantini, Alessandro
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
principi, metodi, robotica, evolutiva
Data di discussione della Tesi
27 Marzo 2014
URI
Statistica sui download
Gestione del documento: