Top-Down IA

L'approccio Top-Down all'intelligenza artificiale raggruppa le teorie IA basate sulla conoscenza e sull'elaborazione simbolica. La conoscenza viene rappresentata mediante dei simboli. La codifica avviene tramite diversi livelli. Al vertice più alto è collocata la conoscenza vera e propria, al di sotto della quale sono situati i diversi livelli simbolici fino a giungere al livello più basso di implementazione. Le strutture simboliche sono generalmente delle liste scritte in linguaggio LISP. I sistemi deducono le conseguenze a partire da una conoscenza iniziale attraverso assiomi, frasi dichiarative e metodi di ragionamento logico. Appartengono a questo gruppo gli studi classici dell'intelligenza artificiale di McCarthy e gli studi di elaborazione simbolica di Newell e Simon. L'approccio Top-Down all'intelligenza artificiale si contrapponea quelli Bottom-Up che, viceversa, partono dal livello più basso per giungere al livello più alto della conoscenza. Per una visione d'insieme si rimanda alla lettura degli approcci all'intelligenza artificiale.




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