Uno degli ostacoli maggiori nell’insegnamento dell’intelligenza artificiale è la complessità intrinseca degli algoritmi sottostanti. Molti studenti, soprattutto quelli all’inizio del percorso, si scoraggiano già nei primi capitoli, travolti dalla quantità di concetti teorici e formule. Questo libro propone un approccio pratico e progressivo, che consente agli studenti di costruire progetti reali di AI anche senza una comprensione totale degli algoritmi che li sostengono. Il metodo si basa su applicazioni pronte all’uso e blocchi di codice riutilizzabili, che permettono un apprendimento graduale e coinvolgente.

I materiali didattici e gli strumenti offerti includono 134 progetti reali, divisi in due categorie principali: 77 progetti per le lezioni in aula e 57 progetti da laboratorio. I primi sono distribuiti uniformemente tra i dodici capitoli del libro e illustrati con programmi commentati riga per riga. Gli studenti possono seguirli passo dopo passo per comprendere in modo diretto le tecniche di intelligenza artificiale presentate. I progetti da laboratorio, invece, si trovano alla fine di ciascun capitolo e fanno parte dei compiti assegnati agli studenti. L’obiettivo è portarli a sviluppare le proprie applicazioni, rafforzando così le conoscenze acquisite durante le lezioni.

A supporto del processo di apprendimento sono disponibili numerosi materiali aggiuntivi: esercizi, domande per i compiti a casa, soluzioni complete, progetti di laboratorio, slide PowerPoint per la didattica e dataset utilizzati nei progetti. Tutto questo è accessibile tramite il sito ufficiale, in sezioni distinte per studenti e docenti. Gli studenti possono consultare liberamente i progetti e i dataset, mentre gli insegnanti hanno accesso a contenuti riservati, come le soluzioni e i materiali per l’insegnamento.

Un punto di forza del metodo è la possibilità, tramite la funzione “Generate” del gruppo Export, di trasformare tutte le operazioni effettuate in codice MATLAB. In questo modo, anche se gli studenti non vedono immediatamente i dettagli degli algoritmi, possono successivamente studiarli nel codice generato. Questa funzione colma la distanza tra l’intuizione pratica e la comprensione teorica, offrendo una forma di apprendimento induttivo che parte dall’azione e arriva alla teoria.

Il libro è strutturato per adattarsi a due livelli di apprendimento: il livello base (Level I) e quello avanzato (Level II). Il primo include i capitoli fondamentali (2–9), che trattano i concetti chiave dell’AI, come i sistemi fuzzy, il machine learning supervisionato e non supervisionato, la classificazione, il deep learning, le reti neurali e l’apprendimento per rinforzo. Questi contenuti sono stati progettati per essere sufficienti e accessibili agli studenti universitari di primo livello o ai lettori senza esperienze pregresse. I capitoli 10–12, invece, introducono tecniche e implementazioni complesse, pensate per studenti senior o professionisti che desiderano approfondire l’applicazione reale dell’AI.

La progettazione modulare dei capitoli consente agli insegnanti di selezionare e adattare i contenuti in base al tempo disponibile e al livello della classe. Gli studenti sono incoraggiati a esplorare autonomamente i progetti, usando i dataset forniti per creare varianti o nuove applicazioni. I materiali sono organizzati in modo da stimolare l'apprendimento attivo e la sperimentazione, incoraggiando l'approccio “learning by doing”.

I contenuti di supporto sono integrati in una struttura coerente: ogni capitolo contiene slide specifiche, progetti esemplificativi e dataset mirati, con collegamenti diretti alle attività laboratoriali e alle valutazioni. Per ogni esercizio e progetto è disponibile una soluzione dettagliata, che permette anche l’autoapprendimento. La logica complessiva del testo ruota attorno a un equilibrio ben calibrato tra accessibilità e profondità tecnica.

È importante che i lettori comprendano che l’uso di strumenti predefiniti e blocchi di codice non implica superficialità nell’apprendimento. Al contrario, questo approccio riduce la curva di apprendimento iniziale, facilitando la motivazione e l’interesse degli studenti. Tuttavia, per una comprensione piena e matura, è essenziale che lo studio delle implementazioni pratiche sia accompagnato, anche in un secondo momento, dall’analisi approfondita dei meccanismi algoritmici che le sostengono. Il codice generato e la possibilità di esplorarlo in dettaglio rappresentano un’occasione preziosa per sviluppare una competenza solida e critica sull’intelligenza artificiale.

Come funziona il chaining in avanti nei sistemi esperti?

Nel contesto dei sistemi esperti e dell'intelligenza artificiale, uno dei metodi più utilizzati per il ragionamento automatico è il "chaining in avanti" (forward chaining). Questo processo, che si contrappone al "chaining all'indietro" (backward chaining), è essenziale per la risoluzione di problemi complessi e la presa di decisioni basate su regole logiche. In questa sezione, esploreremo il funzionamento del chaining in avanti e come viene utilizzato per prendere decisioni, come nel caso della determinazione della mancia in un ristorante, e l'importanza delle rappresentazioni della conoscenza nel contesto dell'IA.

Nel caso del chaining in avanti, il processo inizia con l'osservazione dei dati di ingresso e applica una serie di regole per arrivare alla conclusione, lavorando "dal basso verso l'alto". Questo significa che il sistema parte dalle informazioni disponibili e, passo dopo passo, le elabora per ottenere un risultato. Un esempio pratico di questa tecnica è l'elaborazione del pagamento di una mancia in un ristorante, in cui il cibo e il servizio sono le variabili di ingresso. A seconda di come vengono classificati questi fattori (cibo rancido, servizio scadente, cibo delizioso, servizio eccellente), vengono selezionate le regole appropriate che porteranno a una decisione finale, ovvero l'ammontare della mancia.

Nel nostro esempio, il sistema esperto si basa su tre regole principali:

  1. Se il cibo è rancido o il servizio è scarso, la mancia sarà bassa.

  2. Se il servizio è buono, la mancia sarà media.

  3. Se il cibo è delizioso e il servizio è eccellente, la mancia sarà alta.

Se il cibo è rancido o il servizio è scadente, la prima regola viene attivata, portando alla decisione di una mancia bassa. Se invece il cibo è delizioso e il servizio eccellente, scatta la terza regola e viene determinata una mancia alta. Il processo continua fino a quando non vengono estratti tutti i dati necessari per determinare l'importo finale della mancia.

A differenza del chaining all'indietro, che inizia con un obiettivo e lavora retroattivamente per trovare le condizioni che lo soddisfano, il chaining in avanti è un processo "data-driven", in cui i dati iniziali sono cruciali per determinare quali regole applicare. Questo approccio è particolarmente utile in contesti dinamici, dove nuove informazioni possono modificare rapidamente la situazione e quindi richiedere una nuova inferenza.

Una delle principali differenze tra chaining in avanti e chaining all'indietro risiede nell'adattabilità: mentre il chaining in avanti può rispondere prontamente a nuovi dati, il chaining all'indietro è più orientato verso la risoluzione di un problema già definito, richiedendo la conoscenza del risultato per determinare i passi necessari.

Questa capacità di adattarsi a nuovi dati è uno degli aspetti che rende il chaining in avanti particolarmente utile in sistemi esperti che devono operare in ambienti complessi e variabili, come nel caso di un sistema di inferenza fuzzy (FIS). I sistemi esperti che utilizzano il chaining in avanti sono molto apprezzati in scenari dinamici, poiché la continua acquisizione di nuove informazioni può portare a nuovi inferimenti, migliorando la capacità del sistema di rispondere a cambiamenti rapidi nelle condizioni.

La rappresentazione della conoscenza gioca un ruolo cruciale in questi sistemi. Perché il ragionamento in avanti funzioni, è necessario che le informazioni siano rappresentate in modo tale da essere facilmente manipolabili e comprensibili dal sistema. La rappresentazione della conoscenza in intelligenza artificiale comprende diverse tecniche, ognuna delle quali ha i suoi vantaggi e svantaggi a seconda del contesto in cui viene applicata.

Una delle forme più comuni di rappresentazione della conoscenza è quella logica, che utilizza simboli e regole ben definite per inferire nuove conoscenze. La rappresentazione semantica, che invece si basa su reti di concetti collegati tra loro, offre un modo più visivo e intuitivo di organizzare le informazioni, sebbene possa risultare più lenta in fase di elaborazione. Un'altra forma molto utilizzata è quella delle reti neurali, che emulano il funzionamento del cervello umano e sono in grado di apprendere e inferire nuove informazioni a partire dai dati.

Oltre a queste, esistono altri approcci come gli ontologie, che rappresentano la conoscenza in modo formale e specifico per un dominio particolare, e i frame, che catturano le proprietà e le relazioni tra oggetti o concetti. Ognuna di queste tecniche ha il suo ambito di applicazione ideale e, in generale, una combinazione di più metodi di rappresentazione può risultare la scelta più efficace per affrontare problemi complessi.

Quando si parla di rappresentazione della conoscenza, è importante sottolineare che la qualità della rappresentazione influisce direttamente sulla capacità del sistema di eseguire inferenze corrette. Se le informazioni non sono strutturate in modo chiaro e comprensibile, il sistema potrebbe fare errori o non essere in grado di rispondere a domande complesse. Inoltre, la scelta del metodo di rappresentazione giusto dipende fortemente dal tipo di problema che si intende risolvere e dal tipo di dati a disposizione.

Per ottenere prestazioni ottimali in un sistema di inferenza, è essenziale comprendere come le informazioni vengano codificate e utilizzate per prendere decisioni. Ad esempio, una rappresentazione logica può essere vantaggiosa in situazioni in cui le regole di inferenza sono chiaramente definite e il sistema ha bisogno di una struttura rigorosa per operare, mentre le reti neurali sono più adatte quando si lavora con grandi quantità di dati che richiedono capacità di apprendimento automatico.

Come vengono implementate e valutate le regressioni non lineari per modelli motore complessi?

L’approccio alla modellazione mediante regressioni non lineari richiede una comprensione precisa sia della struttura del modello matematico sia della metodologia di fitting adottata. Nel contesto di sistemi motore, si utilizzano diverse funzioni modello, che possono spaziare da semplici espressioni esponenziali a complessi modelli gaussiani, ognuno caratterizzato da parametri da stimare con tecniche numeriche. L’operazione di fitting si basa sull’assegnazione iniziale di valori ai parametri stimati (vettore beta0), che fungono da punto di partenza per gli algoritmi di ottimizzazione. L’esempio più comune di funzione modello è una forma logaritmica Y=a⋅log⁡(x)+bY = a \cdot \log(x) + b, in cui l’uso corretto dell’operatore vettoriale è cruciale per garantire un’adeguata manipolazione di vettori in input.

Le funzioni nlinfit() e fitnlm(), strumenti essenziali nei software di calcolo numerico, consentono di stimare parametri e modelli, i cui risultati sono visualizzati e verificati durante l’esecuzione del progetto. In particolare, il modello gaussiano introduce una struttura più sofisticata con parametri a1, b1 e c1, che, se correttamente parametrizzati, possono descrivere con maggiore precisione fenomeni non lineari rispetto a modelli più semplici.

Per validare l’efficacia del fitting, è necessario condurre test di valutazione su dati nuovi, non utilizzati per l’addestramento del modello. Questi test consistono nel caricare il dataset, estrarre variabili di input e output, e creare vettori di dati in input per la valutazione, eseguendo la funzione di modello con i parametri stimati. L’uso di funzioni come feval() permette di generare previsioni sui nuovi dati, che possono essere poi graficate assieme al modello originale per un confronto visivo e quantitativo. La sovrapposizione dei dati stimati con simboli distinti (ad esempio “+”) ai dati di addestramento permette di evidenziare la corrispondenza tra modello e osservazioni.

Questo processo è imprescindibile per verificare che il modello non solo adatti i dati di training ma mantenga un’adeguata capacità predittiva, parametro che si riflette negli indicatori statistici riportati, quali Root Mean Squared Error, R-Quadrato e p-value degli stimatori, che forniscono un quadro chiaro dell’accuratezza e della significatività del modello.

Oltre alla modellazione tramite regressione non lineare, è interessante osservare l’implementazione del metodo K-Nearest Neighbors (KNN) per problemi di regressione. KNN opera selezionando i K dati più vicini nel dataset di training rispetto a un nuovo punto da stimare, calcolando distanze secondo metriche quali la distanza euclidea, Manhattan o Minkowski, e predicendo il valore come media dei valori dei vicini più prossimi. Questo approccio non parametrico è particolarmente utile quando la forma funzionale della relazione tra variabili non è nota o è complessa, offrendo una stima locale basata sulla similarità tra i punti dati.

È cruciale comprendere che l’accuratezza del modello non deriva solo dalla capacità di adattarsi ai dati esistenti, ma anche dalla robustezza nella generalizzazione verso nuovi dati e situazioni. La selezione delle funzioni modello, l’inizializzazione corretta dei parametri, la valutazione statistica rigorosa e la verifica con dati nuovi costituiscono l’insieme delle pratiche che consentono di costruire modelli predittivi efficaci e affidabili. La distinzione tra fitting e valutazione, nonché la scelta appropriata della tecnica di regressione (parametrica o non parametrica come KNN), devono essere sempre bilanciate per evitare fenomeni di overfitting o underfitting, e per assicurare risultati interpretabili e replicabili nel tempo.

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