Astrazione nell'intelligenza artificiale

L'astrazione nell'intelligenza artificiale consiste nell'eliminazione dei dettagli e delle variabili dell'ambiente che risultano essere ininfluenti sul processo decisionale di un agente razionale, al fine di semplificare e velocizzare il processo decisionale dell'agente razionale. La realtà circostante è molto complessa ed è ricca di molteplici informazioni di ogni tipo. Tuttavia, poche informazioni sono veramente rilevanti per prendere una determinata decisione. L'astrazione è il processo che consente di isolare le variabili determinanti. Ad esempio, mentre si sta per superare un'automobile è ininfluente sapere se questa è di colore rosso o nero. È invece importante conoscere la sua posizione, la velocità, la traiettoria, l'accelerazione, ecc.

Livello di astrazione. Il processo di eliminazione dei dettagli può avere diversi livelli di astrazione, quanto più è elevato il livello di astrazione tanto più veloce sarà il processo decisionale e meno dispendioso il consumo delle risorse necessarie per prendere una decisione. Tuttavia, se il livello di astrazione è troppo alto si rischia di non prendere in conto variabili influenti e prendere decisioni errate. In altri termini, quanto più l'analisi è approfondita tanto meno si corre il rischio di sbagliare. Non sempre però è possibile soffermarsi troppo sull'analisi. Ciò vale sia per il processo decisionale di un essere umano e sia per quello di un sistema informatico.

Livello di astrazione ottimale. Uno dei principali problemi nello sviluppo dei processi decisionali artificiali (es. sistemi esperti) è l'individuazione di un livello di astrazione ottimale in grado di produrre decisioni che siano sia efficaci e sia efficienti. La massimizzazione dell'efficacia può, infatti, penalizzare l'efficienza del processo decisionale. Ad esempio, in un sistema di guida automatica di un veicolo il processo decisionale deve essere veloce e le azioni devono essere eseguite nell'arco di pochi secondi. In questi casi sviluppare un processo decisionale efficace che impiega diversi minuti per elaborare la decisione ottimale è del tutto inutile ai fini pratici. In questo lasso di tempo il veicolo è già uscito di strada. Allo stesso modo, sviluppare un processo efficiente, rapido e poco costoso, può penalizzare eccessivamente l'efficacia delle decisioni finali. Ad esempio, in un sistema di guida automatica non basta conoscere la posizione e la velocità degli altri veicoli ma anche la loro accelerazione. In conclusione, più che massimizzare l'efficienza o l'efficacia, è spesso necessario individuare un livello di astrazione in grado di garantire un livello minimo accettabile delle decisioni sia in efficacia e sia in efficienza. Il livello di astrazione ottimale è un concetto relativo in quanto varia a seconda degli obiettivi dell'agente razionale, dell'ambiente circostante e dell'utilità finale del processo decisionale.

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