Ambiente stocastico

L'ambiente stocastico è un ambiente non è deterministico. Questa tipologia di ambiente è caratterizzato dall'incertezza degli eventi. Gli stati successivi possibili dell'ambiente sono associati al calcolo delle probabilità. In tale situazione l'agente razionale deve stimare una misura delle prestazioni tenendo conto delle probabilità del verificarsi o meno di ciascun evento rilevante. L'ambiente stocastico è un ambiente in cui prevalgono l'incertezza, gli eventi casuali e aleatori. Nel caso degli ambienti stocastici il sistema di intelligenza artificiale non può prevedere ogni evento data la complessità della realtà circostante. In tali casi l'agente razionale deve essere in grado di affrontare l'incertezza e valutare le proprie decisioni sulla base di un calcolo probabilistico che non sarà mai esaustivo ( ambiente non deterministico ). L'agente non può, infatti, valutare ogni risultato possibile della realtà circostante. Le decisioni sono prese sulla base dell'esperienza pregressa e dei dati a disposizione sulla parte osservabile dell'ambiente. L'ambiente stocastico è contrapposto all'ambiente deterministico dove, viceversa, prevale una situazione di certezza.

Feedback. In un ambiente stocastico è particolarmente importante il feedback che consiste nella rilevazione dello stato dell'ambiente esterno mediante dei dispositivi percettori dopo una qualsiasi azione. L'agente razionale non può, infatti, calcolare in modo deterministico gli effetti delle proprie azioni sull'ambiente esterno. Dovrà, invece, analizzare i feedback per operare le decisioni successive sulla base dei risultati ottenuti. L'analisi dei feedback è anche alla base dell'apprendimento automatico in quanto consente di associare le azioni con i risultati pur restando in un contesto probabilistico ( non deterministico ) ed è uno dei principi di funzionamento dei sistemi esperti.